人流データ・立地データ分析プロジェクト

🏢 プロジェクト概要

商業施設の立地戦略をデータ駆動で分析するプロジェクトです。ららぽーと（三井不動産）とイオンモールの比較分析を行い、記述統計、因果推論、数理最適化の手法を組み合わせて、最適な新規出店候補地を提案します。

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🗺️ プロジェクトの背景

商業施設の立地戦略は、商圏人口、競合施設の配置、交通アクセスなど複雑な要因に影響されます。このプロジェクトでは、ららぽーととイオンモールという異なる商業施設ブランドの立地戦略を比較し、データ駆動の視点から最適な新規出店候補地を提案します。

🌟 技術と手法の核心

1. 記述統計分析

ららぽーととイオンモールの店舗データを比較し、以下の指標を分析しました：

子育て世代比率: 周辺地域の子育て世帯の割合
人口密度: 1km²あたりの人口
開設年数: 施設開設からの経過年数

2. 因果推論分析

施設タイプが周辺地域に与える影響を回帰分析で推定しました。人口密度、開設年数をコントロール変数として含め、統計的因果推論の手法を適用しました。

3. 数理最適化

施設配置問題（Facility Location Problem）を定式化し、PuLPを用いて最適な新規出店候補地を提案しました。人口密度スコアと競合距離スコアを目的関数に設定し、制約条件を考慮して最適化しました。

📊 分析結果の要約

指標	ららぽーと	イオンモール	解釈
子育て世代比率（平均）	16.48%	17.20%	小さな差異
人口密度（平均）	2,234人/km²	3,734人/km²	イオンモールの方が高密度地域に立地
開設年数（平均）	14.4年	13.6年	両者とも近年の開設が目立つ

因果推論の結果

回帰分析の結果、施設タイプ（ららぽーとダミー）の係数は統計的に有意ではありませんでしたが、人口密度と正の相関が見られました。これは、高密度地域ほど子育て世代比率が高い傾向を示唆しています。

数理最適化の結果

施設配置問題を解いた結果、人口密度スコアと競合距離スコアが高い3つの候補地が最適として選択されました。

🔗 技術スタック

Python 3.14
データ処理: pandas, numpy, geopandas
統計分析: statsmodels
数理最適化: pulp
可視化: matplotlib, seaborn, folium
開発環境: Jupyter Notebook

📁 GitHubリポジトリ

リポジトリ: ymtezo/location-analysis
ライセンス: MIT License

ディレクトリ構造

location_analysis/
├── data/
│   ├── raw/           # 生データ
│   ├── processed/     # 加工済みデータ
│   └── external/      # 外部データ
├── notebooks/
│   └── theme_a/       # テーマAのNotebook
├── src/
│   ├── preprocessing/
│   ├── analysis/
│   ├── visualization/
│   └── models/
├── reports/
│   └── theme_a_report.md
├── requirements.txt
└── README.md

🚀 セットアップと実行

# 仮想環境の作成
python -m venv venv

# 仮想環境の有効化
# Windows:
venv\Scripts\activate
# Mac/Linux:
source venv/bin/activate

# ライブラリのインストール
pip install -r requirements.txt

# Jupyter Notebookの起動
jupyter notebook

📈 今後の展望

実際のデータ（スクレイピング）を用いてサンプルサイズを拡大
時系列データを用いた施設開設前後の比較
より複雑な制約条件を考慮した最適化モデル

🎯 技術的専門性の証明

このプロジェクトは、以下の技術的専門性を証明するものです：

データサイエンス: Pythonを用いたデータ処理・分析
地理情報処理: GeoDataFrameを用いた空間データ分析
統計分析: statsmodelsを用いた回帰分析
因果推論: 統計的因果推論の手法の適用
数理最適化: PuLPを用いた施設配置問題の解決

作成日: 2026-09-19
分析者: Hiroaki Yamato

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