| 研究課題/領域番号 |
18K13903
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
山村 崇 早稲田大学, 高等研究所, 講師(任期付) (20732738)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 都心回帰 / 知識創造産業 / 地域イメージ |
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| 研究実績の概要 |
産業立地の都心回帰メカニズムを、都市特有の多様なアメニティが相互に強化しあいながら有機的に構成する「アーバニティ資本(Urbanity Capital)」と呼ばれる社会共通資本概念を用いて検証することを目標として研究を進めた。具体的には、以下の3項目を実施した。
1）昨年度に引き続き、東京都におけるアパレルデザイン産業の集積メカニズムについての分析を進めた。具体的には、事業者に対する追加ヒアリング調査を実施するとともに、調査結果の分析を進めた。その結果、アパレルデザイン産業の集積地域においては、屋内外を含めた都市空間全体が知識交流の「場所」として機能しており、それを求めて若手デザイナーが地域に誘引されていることなどを明らかにした。
2）東京都心部における知識産業集積の可視化とその形成要因の分析を進めた。具体的には、企業経営情報の個票データを収集し、GISデータベース上に格納して、業種・業態ごとの集積形成傾向を比較分析した。特に、ICTと既存産業を橋渡しする「クロステックビジネス(XB)」の小型集積の台頭に着目して分析した。その結果、XBがその立地傾向から三種に大別できること、大学・駅などに強く影響を受け立地決定していること、そのために「地域粘着的」な立地性質を持つことなどを明らかにした。
3）アーバニティ資本の定量化については、従来は定量的把握に課題のあった「地域イメージ」の効率的記述手法の開発を進めた。具体的には、SNSサイトからソーシャルビッグデータを収集し、形態素解析によって地域イメージを表現する語句の出現頻度を分類・カウントすることで、地域イメージを把握する手法を開発した。その結果、ソーシャルビッグデータによって、地域イメージを比較的容易かつ低コストに把握することの有効性を示すことができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初予定通り、順調に研究成果をあげつつある。とくにアーバニティ資本の定量化については、アンケート調査に加えて、ソーシャルビッグデータを活用した新手法を考案し、技術的目処をつけるなど、当初予定よりも研究内容を充実させており、総じて進捗状況は良好と言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
1)地域イメージ記述手法の精度向上と有効性検証：
ソーシャルビッグデータを用いた地域イメージ記述の精度向上のために、機械学習による自然言語処理を活用して、収集した語彙の意味解釈を試みる。またアンケート調査を実施して、東京都内の主要地域の地域イメージ調査を調査し、その結果をソーシャルビッグデータから把握した地域イメージと照らし合わせることで、開発した手法の有効性を検証する。また地域イメージの複数の次元のなかで、本研究でいう「アーバニティ（都会性）」がどのように表出するのかを解釈する。
2) 知識産業立地とアーバニティ資本の関連検証：
2019年度に整備した知識産業立地のGISデータベースをもとに、その立地決定因子の候補との関連を分析する。その際、ソーシャルビッグデータから抽出した地域イメージ指標を潜在的因子に加え、そのうち特に「アーバニティ」関連指標による影響を検証する。その結果をもとにアーバニティが知識産業立地を誘引するメカニズムを記述するとともに、「アーバニティ資本」の定量化的把握手法を提案する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
可能な限り合理的費用での調達につとめた結果、若干の次年度使用額が生じた。次年度使用額については、文献調査を充実することに使用する予定である。
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