食行動の自由度からみた生活環境の評価モデル

食行動の自由度からみた生活環境の評価モデル

Valuation modeling of Life environment seen from degree of freedom of eating behavio

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

目次 1 章 序論

2

1-1 研究目的

2

研究概要

3

1-3 用語の定義

4

2 章研究背景

6

2-1 概要

6

2-2 高齢者と食

7

2-3 高齢者と都市 3 章 実態調査

11 15

3-1 調査項目の抽出

15

3-2 調査概要

17

3-3 調査結果

18

4 章 食行動の決定要因

26

4-1 個人の要因 1 属性

27

4-3 空間の要因 ( 図 4-1)

28

4-4  都市インフラ 1 周辺施設

29

4-5 都市インフラ 2 交通インフラ

41

５章 食行動の自由度

51

５−１ 食行動の加齢による影響

52

５−２自由度の算出方法

53

５−３ モデルの構築

57

５−５  考察

65

６章 シミュレーション

72

６−１ 個人要因・居住地の設定

72

６−２ シミュレーション 1,2

74

６−３ シミュレーション 3,4

80

６−４ ケーススタディ

85

７章 まとめ・展望

91

7-1 まとめ

91

7-2 展望

92

参考文献・注釈 資料編

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!"#$ %&'()*+,-%./012 福岡に住んでいる祖母がいた。とても料理が上手で、外に出かけるのが好きな人だっ た。 学校が休みになると、祖母の家に遊びに行きしばらく滞在して一緒にすごした。 母親が結婚して以来ずっと一人暮らしだった。 お茶や習字にカラオケと、自分よりも何十歳も若い友達と遊んでいた。 一人というよりも、「自由気ままに生きている」という感じだった。 そんな祖母の生活が徐々に変化していった。 料理好きではあったが、しんどくなってきた。卵焼きや魚を焼くなどの簡単な料理 のみになった。 スーパーや八百屋でお惣菜を買うようになった。 重い病気などはかからなかったが、白内障などになり目が悪くなった。 まず、習字ができなくなり通わなくなった。 いつも 10 分ほど歩いていたスーパーまでの道のりが、少し不安になった。 ちょっとした段差や、工事などでいつもと変わってしまうと怖い。 スーパーを遠く感じる。 だんだん誰かに誘われれば外出はするが、その他は家で過ごすようになった。 夜トイレに行くときに床の段差につまずいた。 それをきっかけに住宅改修をおこなった。 少しずつ段階を追って祖母の生活が変化していくのをみているうちに、 もっとお惣菜の種類があればいいのに、道の段差や斜面をどうにかできないものか、 祖母の横を通りずぎて行く自転車による危険を排除できないか。 などと考えているうちに、建築の分野でなにかできないだろうかと思うようになっ た。 研究室に入ってからすっと頭の片隅にあったこのテーマを、 修論にどうにかとりあげられないかと思うようになったのが、この研究を始めたきっ かけだと思う。

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1 章 序論

1 章 序論

3 4567 383 9:;< 高齢者への調査から、食行動と個人・居住地の周辺環境との関係を明らかにし、 食行動の自由度を高く保つことの出来る、都市居住環境の評価手法を提案する。 建築や都市と人の生活は深く関わりあっている。人の生活を行動や行為におとし ていくと、その中の一つに「食行動」が含まれている。( 図 1-1) したがって今研究で は、「建築や都市」と「食行動」の関係をとりあげている。

建築 ・ 都市

行為 ・ 行動

食行動

図 1-1 建築・都市と食行動との関係

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1 章 序論

9:=>

既往研究・文献調査より要素の抽出を行い、 「食行動」 「外出行動」の実態調査を行う。 その実態調査結果から算出した、G：外出目的ポテンシャルと F：外出手段ポテン シャルと各食行動の関係をロジスティック解析により分析し、「食行動の自由度」を 算出するモデル式を得る。 その後、シミュレーションにより「昭島市の食行動の自由度」を求める。

外出が困難

外出目的がない

食行動が限られる

居住環境を見直す必要がある

食行動と個人・居住地の周辺環境との関係とは？

既往研究・文献調査 要素の抽出

食行動・外出行動実態調査 外出目的ポテンシャル：G の算出 外出手段ポテンシャル：F の算出

ロジスティック回帰分析

食行動パターンの抽出

食行動の自由度を算出するモデル式を得る

F・G の決定要因の条件設定

シミュレーションを

ランダムに居住地を与える

数回繰り返す

昭島市の食行動の自由度を算出

食行動の自由度を高く保つことの出来る、 昭島市の居住環境とは？ Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

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1 章 序論

38? @ABCD *EF 一般的に広義には、食品の生産、加工、貯蔵、流通のこと。そして狭義には、食 品を選択し購入し調理する。そしてようやく摂取となる。この一連の行動連鎖を食 行動としている。しかし、容易に食品を手に入れたとしてもなかなか食べる場所が 見つけられず食事時間が短くなってしまうことがある。他にも友人と食事をするた めに、普段食べている時間とは異なる時間に食事をする時もある。摂取の場面に限っ ても場所や社会的要因などにより影響をうけていることがわかる。 そこで、今研究では食品摂取にまつわるシチュエーション ( 場所、共食者、食事形 態注 )1、時間帯など ) のことを食行動と定義する。 参 )http://www.health-net.or.jp/index.html 健康ネット 今田純雄、『食行動の心理学』、培風館、pp.93-109、2003.11

*EFBGHI 食行動を行うう際の選択肢の多さのこと。選択肢が多いほど自由度が高く、その 人自身が行いたい食行動を行える確率が高まるので、今研究では「食行動の自由度 が高い」ことを良しとしている。 *JKL 食事内容 ( 肉や魚や栄養素など ) のことではなく、調理方法により分類したもの。 自炊・中食・外食の 3 種類の形態がある。 自炊 自分もしくは家族・友人が作った場合 中食 ( なかしょく ) お弁当やお惣菜といった調理済みのものを食した場合 外食 飲食店で食事した場合 MNOPQR ある都市における主要施設（大型スーパー・食糧・日用雑貨店 , 病院・診療所 , 公園 , 高齢者福祉センター , 公民館）、と交通網（道路・鉄道・バス）のこと。 STUVWXPYZ[ \ ]^_>`%abc>`d e を合わせた、外出する際の移動手段に関わるもののこと。最寄駅から遠くバス網 も発展していない場所は、外出手段ポテンシャルが低いということになる。 ST;<WXPYZ[ \ fgh>`d e による外出する際の動機となりうる目的に関するもの。例えば、ボランティア活 動に参加している人に比べ参加していない人は外出する機会が少なくなるので、外 出目的ポテンシャルが低くなる。

注 1) 食事形態：食事内容 ( 肉や魚や栄養素など ) のことではなく、調理方法により分類したもの。自炊・中食・ 外食の 3 種類の形態がある。

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2 章 研究背景

2 章 研究背景

i 49:jk i83l=>

高齢者の QOL

生きがい

健康と食 食事内容

楽しい食事

社会活動 趣味

家族団らん 人とのコミュニケーション

食行動

加齢

偏食

外出目的がない

家族 仕事 旅行 などなど

外出困難

配食サービスなどのソフト面での解決

×

周辺施設の充実

交通インフラ ハード面での解決策が必要

自立した生活

高齢者の QOL

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2 章 研究背景

i8ilmno%* 高齢者における食事の意義 平成 10 年 10 月、（財）長寿科学振興財団があいち健康の森で「国際長寿科学シン ポジウム」を開催した。そのなかで、東京都老人医療センター注 2) から、長寿のため の食事ということで動脈硬化予防などの観点から、次のような７つのポイントが提 案された。 １、脂肪を取り過ぎない。動物性脂肪より植物性の油を多めに。 ２、塩分を控える。 ３、緑黄色野菜を十分に取る。 ４、豆類や魚介類などのたんぱく質も十分に取る。 ５、多様な食品でバランスのとれた食事にする。主食、主菜、副菜をそろえて。 ６、お茶を飲む。 ７、心の触れあう楽しい食生活をこころがける。 1 ∼ 6 までは摂取する食品内容のこと。７番目の「楽しい食事」は食事のもつ多様 な一面からきていると考えられる。 また、「食生活指針注 )3」( 文部省 , 厚生省 , 農林水産省 ) のなかでも「1. 食事を楽 しみましょう」、とある。家族の団らんなど人との交流を意識した食事づくりの大切 さが問われてきている。 おいしいものを食べたときや、調理することの楽しさ。友人との交流の場などの 様々な面での「楽しさ」がある。高齢者にとっていきがいが大切だと言われるように、 生きることに欠かせない食事という面で「楽しく食事」をすることは生きがいにも つながる重要な点だと言える。

2) 東京都老人医療センター：高齢者医療の専門病院であり、現在は東京都福祉保健局により運営されている病 院。参 ) 3) 食生活指針：農林水産省において、平成 12 年３月、当時の厚生省、文部省と共同して 10 項目からなる食 生活指針を策定し、さらに、この指針につき閣議決定がなされた。近年日本の食生活は、海外からの食料輸入 の増大に加え、食の外部化や生活様式の多様化が進展し、飽食とも言われるほど豊かなものになっている中で、 脂質の摂り過ぎ等の栄養バランスの偏りや、食料資源の浪費等の諸問題が顕在化していることに着目し策定さ れた。

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2 章 研究背景

高齢者の生きがいの実態を調査した結果 ( 表 2-1) から生きがいを感じる時として、 60 歳以上の男性・60 歳以上の女性 ( 以下男性・女性 ) ともに「孫など家族との団ら んの時」が 1 位となっている。「友人や知人と食事や雑談をしている時」については、 男性 6 位・女性 2 位である。最後に「おいしいも物を食べている時」は女性 6 位となっ ている。このように食行動は高齢者の生きがいと関係していることがわかる。QOL 研究を通して平野順子参 ) は、QOL の下位概念と考えられている代表的なものとし て、 「主観的幸福感」(subjective well-being)、 「満足感」、 「生きがい」、 「幸福な老い」 (successful aging) をあげている。「生きがい」は高齢者の QOL と関係しているとい うことだ。つまり、「食行動」も「生きがい」を通して高齢者の QOL に関わるひと つのファクターであると言える。

表 2-1 生きがいを感じる時 項目

全体

男性

① ③ ⑥ ⑤ ①

45.9

女性

① ④ ② ③

単身世帯

孫や家族との団らんの時

48.9

趣味やスポーツに熱中している時

39.6

友人や知人との食事や雑談をしている時

39.0

旅行に行っている時

36.7

仕事に打ち込んでいる時

36.2

テレビやラジオを聴いている時

32.8

夫婦団らんの時

31.5

36.5

おいしい物を食べている時

24.4

他人から感謝去れた時

15.9

④ 17.8

若い世代と交流している時

13.9

13.9

社会奉仕や地域参加をいている時

12.2

15.0

9.8

8.9

収入があった時

12.2

12.2

12.3

15.3

勉強や教養などに身を入れている時

11.5

12.9

10.3

10.2

41.8 31.9 34.9 45.9 29.1

15.8

51.5 37.7 45.1 38.4 27.8

⑤ 36.1 27.2

20.4

④ ① ③ ⑥ ②

37.6 47.8 38.2 23.6 45.2 0.0

30.2

28.0

⑥ 15.9

⑤ 15.9

13.8

14.6

それぞれの項目に対し生きがいを感じると答えた人の割合(%) 60歳以上の人を対象としている 出店：総務庁長官官房高齢社会対策室「高齢者の地域社会への参加に関する意識調査結果」1998,pp159-160

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2 章 研究背景

mnoB*EFBpL 2005 年の一人暮らしの高齢者は 3865 人と 10 年前の 1995 年に比べ約 1.8 倍となっ ている。( 総務省「国勢調査」) 一人暮らしの人が増えるということは、孤食を行う 高齢者の数も増えるということになる。家族と同居していても働いていたり時間帯 が合わないなどの理由で一人で食事をする高齢者もいる。一人暮らしの人は外出し なければ、一日誰とも会話をしないで終わることが大半であろう。2-1 に「楽しい食 事」とあるように、食事には人とのコミュニケーションを円滑に行う側面もある。 また、加齢とともに献立を考えたり調理するのがおっくうになったりと、食事を すること自体に負担を感じる人があらわれ始める。関節疾患などの疾病により物理 的に困難になる場合もある。( 図 2-1) そうすると、一日三食だったのを二食に減らす 人や、いつも同じものを食べ偏食になる人もいる。加齢というファクターが食行動 に対して影響していることがわかる。

246.1

総数

228.8

259.3

105.7

日常生活動作

91.9

外出

89.7

116.3

105.2

仕事・家事・学業

75.6

117.1

95.6 110.9

64.2 70.5 59.3

運動・スポーツ等

総数 男性

27.6

女性

28.8

その他

26.6 0

50

100

150

200

250

300 (%)

出店：厚生労働省「国民生活基礎調査」( 平成 16 年 ) 図 2-1 65 歳以上の高齢者の日常生活に影響のある者率 ( 人口千対 )

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2 章 研究背景

このような状況に対し、行政や民間企業また、NPO の活動団体参 8) により食配サー ビスや食事会などの対策が行われてきた。今はコンビニエンスストアやデパートと いったところまで食配を行っている。低カロリーのものから一般食などいくつか種 類も用意されていたり、お店や団体により値段も幅広くある。特に食事会は、お年 寄りの閉じこもりや孤独感の解消といったことにもつながる。参 7) 食料の調達のための買い物に行くことが大変な人に対しては、介護法により介護 ( または要介護 ) 認定を受けた人なら低価格でデイサービスを利用することができる し、民間団体でも外出介助を行っているところがある。参 6) 外出介助の場合は外で食 事をしたいが一人では不安だといった場合なども手助けしてくれる。 このように、ソフトな面から色々な改善策がなされている。しかし、高齢者の QOL を考えた場合になるべく自立した生活を送れることが重要だと考える。何をど こで、また誰と食べるかを自分で選択することも自立の一つと考えると、自身の問 題 ( 健康状態や経済状況など ) 以外の環境を整備することが必要となる。加齢に伴う 様々な問題により以前の食行動が行えなくなる。それに対し建築的な部分、今回は 都市環境レベルでの解決策を考える。

6) 姫野智至、近藤光男、高橋啓一、廣瀬義伸、大谷博：高齢者福祉施設の利便性評価と配置計画に関する研究、 徳島大学大学院先端技術科学教育部修士論文、2001 7) 水間政典：都市居住高齢者の外出行動の特性の圏域に関する研究―都市型高齢者住宅居住者の実態分析と シミュレーション―、明治大学大学院 博士前期課程 理工学研究科建築学 MAS コミュニティ研究報告、 2007.4 8) 椎野亜紀夫、中村攻、木下勇：高齢者の日常的外出形態の構造分析、千葉大園学報 第 53 号、pp.47-57、 1999.3

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2 章 研究背景

i8? mno%MN ghqr 近年、60 歳を過ぎても働く高齢者は多い。日本の平均寿命は、女性 86 歳、男性 79 歳 ( 世界保健報告 2006) と 10 年前に比べ女性は約 3 歳、男性は約 2 歳寿命が延 びている。定年退職してもまだまだ元気ということか。企業側もシニア層を労働力 として考える傾向にある。就業者が増えるということは、高齢者の社会参加が進む ともいえる。 また、「2-2 高齢者と食」で述べたとおり高齢者にとって生きがいは重要である。 最近、生きがいの一つとして社会参加に対する注目が高まっている。60 歳以上の高 齢者のグループ活動への参加したものがある人は、10 年前に比べ 12.5 ポイントアッ プの 54.8％ ( 図 2-2) となっている。 高齢者の生涯学習や社会活動 ( ボランティア活動など ) に対する関心はまだすべて の人に浸透しているわけではないようだ。60 歳以上の高齢者の学習活動参加してい る人は 21.4％とまだ低い。また、参加しなかった理由として「関心がない」が 27％ と一位となっている。( 内閣府「高齢者の生活と意識に関する国際比較調査」2006) NPO 活動に参加しなかった理由として一番多かったのは「きっかけや機会がない」、 次に「NPO に関する情報がない」となっている。( 内閣府「NPO に関する世論調査」 2005) 理由として考えられるのは、グループ活動がまだ身近ではないことがいえる。 高齢者がよく行く近辺に活動場所を持ってきたり、高齢者が集まるところに情報 を提示する。認知やきっかけとなる機会を増やすことで、グループ活動への参加に つながるだけではなく、外出先つまり外出目的となる場所が増えるということにな る。高齢者が出かける動機となる施設が都市に備わっている必要がある。

(%) 60

54.8 平成 5 年

50

平成 15 年

42.3 40

30

25.3 18.9

20

24.8 50.3 17.9

19.6

9.9

10

0

参 加 し た も の が あ る

健 康 ・ ス ポ ー ツ

9.1 5.6

43.3

趣 味

地 域 行 事

生 活 環 境 改 革

4.7

6.7

教 育 ・ 文 化

3.9

6.0

生 産 。 就 業

4.2 4.8

高 齢 者 の 支 援

3.6

4.8

安 全 管 理

1.9 子 育 て 支 援

3.7

そ の 他

出店：内閣府「高齢者の地域社会への参加に関する意識調査」( 平成 16 年 ) 1. 調査対象は、全国 60 歳以上の男女。 図 2-2 高齢者のグループ活動への参加状況 ( 複数回答可 )

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2 章 研究背景

STEF5stOPQR 約 6 割の 60 歳以上の高齢者がほとんど毎日外出していると答えている。( 図 2-3) 平成 7 年からみても年々その数は増加していることがわかる。65 歳以上の高齢者の 交通事故死者数の全体に占める割合は平成 18 年は 44.2％と 10 年前の平成 8 年の約 1.4 倍。( 警察庁「交通事故統計」)また、65 歳以上の高齢運転者による交通事故件数 ( 警 察庁「平成 17 年中の交通事故の発生状況」) は、2005 年は 98,550 件と 2004 年に 比べ 4.0% の増加となった。運転免許保有者の増加や高齢者が運転する機会が増加し ていることが背景としてある。

ほとんど毎日外出する

ほとんど外出しない

ときどき外出する

用事がなければ外出しない (*)

平成 17 年調査

59.7

32.9

7.3

0.2

無回答

平成 13 年調査

50.3

平成 7 年調査

41.2

43.3

0

20

8.3

32.7

40

60

19.2

80

0.2

4.8

100 (%)

出店：内閣府「高齢者の住宅と生活環境に関する意識調査」( 平成 18 年 ) 1. 調査対象は、全国 60 歳以上の男女。 2.「用事がなければ外出しない (*)」という選択肢は平成 7 年のみ。 図 2-3 高齢者の外出頻度

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2 章 研究背景

高齢者の外出手段として、「徒歩」が約 6 割と最も高く、次いで「自分で運転する 自動車」が 38.9% と高い。( 図 2-4) そして、「自分で運転する自動車」と挙げた人の 約 9 割の者が週 2,3 回以上運転しているという。高齢運転者の中には、今後の運転 に関して年齢や身体的な支障の有無にかかわらず、車の運転を続けようと思ってい る人がいる。その理由として、「買い物や通院など、自分や家族の日常生活上、不可 欠なため」が一番となっている。( 内閣府「高齢者の住宅と生活環境に関する意識調 査」2006) 現状の生活を維持するために、自動車に乗らざる負えない状況だといえる。 地方都市になるほどその傾向は顕著である。 高齢者の自動車離れを推進する様々な試みが行われている。自動車免許を返還し た人には公共交通の費用を一部負担をするところ。また、都市の中心街に LRT を設 置したり、サイクルバスを運行することでまちのコンパクトシティ化を図り、自動 車がなくても住み易いまちにするなど。日常生活を送りやすいことも重要だが、高 齢者を危険から遠ざけることも意義のあることだ。 高齢者が都市を利用するにあたりなるべく障害 ( 危険な場所や使いづらい箇所な ど ) が少なく、高齢者が集まる場所への行きやすいことが、生活しやすい都市といこ とになる。高齢者自身が選択して生活できる、つまり高齢者が自立できる都市を目 指す。

(%) 70

60

60.4 60.8

平成 17 年

57.7

平成 13 年

平成 7 年

50

38.9

40

33.5 30.2

30

31.4

22.9 26.5 20

23.9 24.6 21.1

26.7

21.7 18.8

13.8

10

0

16.8 17.2

徒 歩

自 分 で 運 転 す る 自 動 車

自 動 車

自家 動族 車な ど の 運 転 す る

バ ス

電 車

8.9

6.6 7.5

タ ク シ ー

5.1 6.1 4.8

バ イ ク ・ ス ク ー タ ー

2.7 2.9 3.0 そ の 他

0.3 無 回 答

出店：内閣府「高齢者の住宅と生活環境に関する意識調査」( 平成 18 年 ) 1. 調査対象は、全国 60 歳以上の男女。 図 2-4 高齢者の外出手段 ( 複数回答可 )

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3 章 実態調査

3 章 実態調査

? 45pLuv ?835uvw;BxT 調査するにあたり、 「食行動」 「外出行動」 「個人属性」の 3 つのカテゴリーに分類した。 そして、各カテゴリーに対する構成要素の抽出を行い調査項目とした。そして、日常 生活を把握するために「食行動」と「外出行動」については、各調査対象者にあたり 一週間の調査期間とした。

*EF 食事場所−自宅などや外出先のどこで食事をしたのか。 共食者−一緒に食事をした人について。個食かどうかも。 食事形態−自炊・中食 ( なかしょく )・外食の 3 つ。 自炊は、自分または家族・友人が作った場合。 中食は、お弁当やお惣菜といった調理済みのものを食べた場合。 外食は、飲食店で食事をした場合。 STEF 外出先−外出した際に立ち寄った全ての周辺施設 ( スーパーや病院、職場など ) と 移動する際の交通拠点 ( 駅やバス停 ) について。 移動手段−各外出先に行く際の移動手段について ( 徒歩・自転車・自動車，バイク， オートバイ・バス・鉄道・その他 )。 移動人数−各外出先に移動した時の人数。

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3 章 実態調査

yz{| 年齢 性別 居住地 就業状況−就業しているかどうか。 世帯類型−単身世帯または同居している家族構成。 外出に対する健康状態 社会活動の参加状況−スポーツサークルや習い事を含め、NPO 団体などに参加し ているかどうか。 家族・友人関係−家族や友人に会う「場所」とそこへ行くまでの「移動手段」によっ て 15 パターンのシチュエーションで会うことのある家族友人の延べ総数。同一人物 の人でもシチュエーションパターンが異なる場合そのつどカウントする。( 表 3-1)

表 3-1 家族友人に会うシチュエーションパターン 場所

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移動手段

1

自宅

徒歩

2

自宅

自転車

3

自宅

自動車・オートバイ

4

自宅

バス

5

自宅

電車

6

知人宅

徒歩

7

知人宅

自転車

8

知人宅

自動車・オートバイ

9

知人宅

バス

10

知人宅

電車

11

それ以外

徒歩

12

それ以外

自転車

13

それ以外

自動車・オートバイ

14

それ以外

バス

15

それ以外

電車

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3 章 実態調査

?8i5uv=> ;< 一週間の食行動と外出行動をアンケート ( 資料編参照 ) により調査しそれらの関係を 明らかにすること。 }~ 2007 年 10 月 ,12 月のうち各調査対象者ごとに一週間 •€o 50 ∼ 70 代の昭島市在住の 37 名 , その他の地域に居住の 20 名 ( 表 3-2) •€MN 2007 年 10 月∼ 2008 年 1 月の東京都昭島市（人口 11 万人 , 面積 17.33km2 , 平 成１9 年１月１日現在） 選定理由 ・都心通勤圏に位置する ・都内の全市の中で平均的な人口密度 ・自動車 ( 普通車 ) の保有率が東京都の平均以上−昭島市：138 台 / 人口、東京都： 113/ 台人口 ( 平成 16 年現在 ) 出典：( 財 ) 自動車検査登録協力会，都建設局道路管理部管理課

表 3-2 調査対象者

性別 女

男

17(57%)

13(43%) 年齢

50∼59歳

60∼64歳

65∼69歳

70∼歳

12(40%)

5(17%)

5(17%)

8(26%)

表の中の数値は全 30 名中の人数 カッコ内は全人数に対する割合

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3 章 実態調査

?8?5uv•‚ 調査対象者 ( 昭島市在住 37 名、その他の地域在住 20 名 ) の全ての調査結果につい ては、資料編参照のこと。 *EFƒ*EF„…†P 実態調査より、食行動のパターンを食事場所・同伴者種類・食事形態の 3 要因によっ て 18 パターンに分類。それにその他を加えた全 19 パターンとした。( 表 3-3) そして、各調査対象者の全食事回数に対する各パターンの出現率 ( 行われた割合 ) とし、全調査対象者に対する平均を求めた。( 表 3-4) A-6( 自宅・友人・中食 )・B-3( 近隣・家族・中食 ) の 2 つのパターンは行われてい ないことがわかった。上位 3 つは、A-3( 自宅・家族・自炊 )47.3%,A-1( 自宅・単独・ 自炊 )19.5%,C-6( 遠隔・友人・外食 )5.2% となった。やはり自宅で自炊の食事が多 く出現した結果となった。基本的には、家で作ったものを食べている人が多いことが わかった。 また、外食は友人に会う際に行われる傾向にあることもわかった。無職の人にとっ て友人に会うことは、外出する一つのきっかけである。 その他のパターンについては人により出現率の高さにばらつきがみられた。例え ば、B-6( 近隣・友人・外食 ) はある調査対象者に限っては 55％の出現率となっている。 個人の食行動スタイルがあるためだと言える。

表 3-3 食行動パターンと決定要因 食事場所

同伴者種類

食事形態

A-1

自宅

単独

自炊

A-2

自宅

単独

中食

A-3

自宅

家族

自炊

A-4

自宅

家族

中食

A-5

自宅

友人

自炊

A-6

自宅

友人

中食

B-1

近隣

単独

中食

B-2

近隣

単独

外食

B-3

近隣

家族

中食

B-4

近隣

家族

外食

B-5

近隣

友人

中食

B-6

近隣

友人

外食

C-1

遠隔

単独

中食

C-2

遠隔

単独

外食

C-3

遠隔

家族

中食

C-4

遠隔

家族

外食

C-5

遠隔

友人

中食

C-6

遠隔

友人

外食

D

その他

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-18-

3 章 実態調査

表 3-4 各食行動パターンの出現率の平均

食事パターン 出現率(%) A-1

13.7

A-2

1.4

A-3

46.8

A-4

5.6

A-5

0.0

A-6

0.0

B-1

0.6

B-2

1.9

B-3

0.1

B-4

1.7

B-5

1.2

B-6

3.4

C-1

0.7

C-2

0.9

C-3

0.6

C-4

1.6

C-5

0.3

C-6

2.7

D

1.2

出現率：全食事回数に対する各食行動パターンの行われた割合 個々の調査対象者の結果は資料編参照

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-19-

3 章 実態調査

STEFƒEF‡…O[ 実態調査の一週間の外出行動から、各調査対象者ごとに外出先のネットワーク図注 4)

を作成した。( 図 3-1) 自宅を中心に各外出先をノード注 4) として、ノード行き来の

あったノード同士をパス注 4) でつないだ。 そして、ネットワーク図から「自宅の近接中心性 *」を求めた。( 表 3-5) その人の 外出行動における自宅の位置づけがわかる。つまり、自宅中心型の人や 自宅以外の 場所に拠点を持つ人など。その人の外出行動のスタイル ( 特徴 ) を判断することがで きる。 ID:3 の人は 30 名中一番値が大きかった。ネットワーク図をみてもほとんどの外出 先が、自宅としかつながっていないことがわかる。自宅を移動の中心にしている人の 典型的なネットワーク図である。 また、ID:6 の人は値が一番小さい。自宅から遠方に足を伸ばしている。自宅以外 の拠点がある人に近接中心性がない傾向がみられる。有職者などで、会社に毎日通っ ている人などは会社付近が自宅以外の拠点となるためである。 このように、行動スタイルの特徴を数値かしたものが「近接中心性」である。 ＊近接中心性：自宅から各外出先への最短距離の合計を、外出先の総数で割ったも のの逆数。値が大きくなるほど、自宅がその人の外出行動の中心にあるということに なる。（UCINET 注 6) を使い算出）

ノードID 調査対象者1

調査対象者2

1

自宅

自宅

2

テニスコート

パン屋

3

エコス

昭和公園テニスコート

4

馬車道

銀行

5

立川

図書館昭和分館

6

エスパ

イトーヨーカドー

7

スシロー

テニススクール

8

auショップ

エスパ

9

日高巾着田

ピアノ教師宅

10

青梅

レストラン「平家の郷」

11

拝島駅

エキュート立川

12

秋川農協

首都大

13

昭島駅

調査対象者 1

調査対象者 2

八百屋

14

焼き肉店

15

昭島駅

16

立川駅

17

新宿駅

18

レストラン

19

代々木第二体育館

20

原宿駅

図 3-1 外出先のネットワーク図

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-20-

3 章 実態調査

表 3-5 各調査対象者の「自宅の近接中心性」

調査対象者ID CLOSENESS 1

1.66

2

1.65

3

1.85

4

1.63

5

0.58

6

1.21

7

1.16

8

1.67

9

1.55

10

1.20

11

1.40

12

1.55

13

1.66

14

1.35

15

1.49

16

1.72

17

1.60

18

1.59

19

1.19

20

1.64

21

1.56

22

1.62

23

1.54

24

1.08

25

1.74

26

1.64

27

1.62

28

1.71

29

1.12

30

1.48

調査対象者 ID 3

調査対象者 ID 6

1 が自宅 値が大きいほど、自宅が外出ネットワークの中心にあるということ

4) ネットワーク：網という意味の英単語。複数の要素が互いに接続された網状の構造体。ネットワークを構成する 各要素のことをノード、ノード間をつなぐ線のことをパスと言う。 6)UCINET：ネットワーク研究で利用されている分析用ソフト。ネットワーク図を描画することができるほか、ネッ トワーク図からいくつかの数値に対する分析が行える。「ネットワークの中心性」や「クラスター」などネットワー ク分析用のソフトの一つ。

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-21-

3 章 実態調査

yz{| 就業状況−就業しているかどうか。 世帯類型−単身世帯または同居している家族構成。 社会活動の参加状況 通院の有無 を表 3-6 にまとめた。 「家族・友人関係」に関しては、表 3-7 にまとめた。 表 3-6 の個人属性のクロス集計から言えることを以下まとめた。 約 8 割のひとが、無職の人であった。調査対象者の半数以上が女性であることも 影響しているだろう。 世帯類型をみてみると、約 6 割が「家族と同居」で約 4 割が「夫婦のみ」となった。 やはり 50 代の人に「家族と同居」が多くみられ、逆に 70 代の人に「夫婦のみ」の 人が多くみられた。今回の調査対象者は単身の一人暮らしの人が 30 名中 2 人と少な かった。 社会グループの平均参加数は 2 グループであるが、43% の人が参加グループ数が 1 つであった。数多くグループに参加している人もいて最大 5 つのグループに参加し ている人がいた。 外出対する健康状態を知りたかったのだが、今回の調査対象者は全員外出に支障の ない人であった。そこで、健康を測る要素として通院しているかどうかを調査した。 約 3 割の人が通院しており、70 代の人に多くみられた。

表 3-6 調査結果 個人属性

就業状態 有職

無職

7(23%)

23(77%) 世帯類型

家族と同居

夫婦のみ

その他

17(57%)

11(37%)

2(6%)

社会グループの平均参加数

通院している人

2.0*

9(30%)

表の中の数値は全 30 名中の人数 カッコ内は全人数に対する割合 ＊これのみ人数ではなく全 30 名の平均のグループ数

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-22-

3 章 実態調査

「家族・友人関係」( 表 3-7) の各シチュエーションごとの平均人数のクロス集計を みると、自宅でも知人宅でもない場所で自転車で赴く場所で会う知人が多いことがわ かった。次いで自動車・オートバイで赴く場合が多かった。知人に会う場合どこか外 出先で会うのが基本のようだ。各パターンを足し合わせた延べ人数の 30 名の平均は 約 34 人。社会グループに参加している人に多い傾向がみられた。多い人で 112 人、 少ない人は 5 人と幅がみられた。

表 3-7 調査結果 家族・友人関係

場所

移動手段

平均人数

1

自宅

徒歩

0.4

2

自宅

自転車

1.0

3

自宅

自動車・オートバイ

1.0

4

自宅

バス

0.3

5

自宅

電車

0.7

6

自宅

その他

0.0

7

知人宅

徒歩

0.3

8

知人宅

自転車

2.6

9

知人宅

自動車・オートバイ

1.1

10

知人宅

バス

0.3

11

知人宅

電車

0.3

12

知人宅

その他

0.0

13 それ以外

徒歩

1.0

14 それ以外

自転車

11.8

15 それ以外 自動車・オートバイ

7.0

16 それ以外

バス

0.7

17 それ以外

電車

2.6

18 それ以外

その他

3.4

延べ人数の平均*

34.4

平均人数とは、全 30 名中の各シチュエーションごとに 出した平均人数 ＊全 18 パターンの人数を足した総数の、全 30 名にお ける平均人数のこと

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-23-

3 章 実態調査

「家族・友人関係」の結果にも通じるが、「利用交通機関」( 表 3-8) の利用者・非利 用者数と各交通機関のクロス集計表をからも、一番利用されているのが自動車で次い で自転車となった。バスの利用者が意外に少ない。電車を利用している人は半数となっ た。今回の調査対象者は、バスよりも自動車もしくは自転車を利用する人が多いこと がわかった。活動拠点も市内の人が多い。 図 3-2 をみると居住地が比較敵に駅から近い人は、バスを利用していないことがわ かる。バス利用者は、A バスというサイクルバスのバス停があるところに居住してい る人に多くみられる。

表 3-8 利用交通手段

交通機関 自動車 バイク 自転車 バス 電車 利用している (人数)

23

1

22

7

15

全体に対する割合(%)

77

3

73

23

50

調査対象者 30 名中の人数と割合

0

0.5

1km

A バスのバス停 ( サイクルバス ) A バスとその他の共有のバス停 その他のバス停 ( 立川バス・西東京バス ) バス利用者が一名居住している街区 バス利用者が二名居住している街区 調査対象者が居住している街区

調査で居住地を街区までしか聞いていないため街区単位で表記している

図 3-2 バス利用者の居住区とバス網

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-24-

4 章 食行動の決定要因

4 章 食行動の決定要因

ˆ 45*EFB‰C>` 食行動がどのような要因により決定づけられているのかをまとめた。( 表 4-1) 大き くわけて「個人の要因」と「空間の要因」の 2 つに大別されると考える。「個人の要因」 に関しては、3 章の実態調査の結果から その人の身体的な状況や好みといったもの ( 属性 ) と、社会的な立場におけるもの ( 社会性 )、とによって個人の要因が構成されている。 また、食行動は外出行動 ( 日常生活のこと ) に影響を受ける。そこで、食行動の決 定要因としての空間の要因として、外出先やそこまでの移動手段に関わるものとした。 つまり、居住地域の「周辺施設」と「交通インフラ ( 道路網・バス網・鉄道網 )」の 2 つの「都市インフラ 1-3 用語の定義参照」により、空間の要因は決まるとした。

表 4-1「食行動の質」の決定要因 説明変数 個人の要因 空間の要因

目的変数

① 属性

・健康状態など

・行動スタイル

② 社会性

・家族、友人との関係

・社会活動の有無

③ 環境

・周辺施設

・交通インフラ形状

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食行動の質

-26-

4 章 食行動の決定要因

ˆ835yzB>` 35{| 個人の要因の「属性」を身体状況や趣向の部分とし、以下の 6 つを実態調査の結 果から抽出。 年齢 ( 表 3-2 参照 ) 性別 ( 表 3-2 参照 ) 世帯類型 ( 表 3-6 参照 ) 就業状況 ( 表 3-6 参照 ) 外出における健康状態 ( 表 3-6 参照 ) 行動スタイル (3-3 調査結果 行動スタイル、表 3-5 参照 ) 外出における健康状態は、実態調査の結果としては全員の人が外出に支障のない人 であった。外出状況を見てみると、昭島市在住の 37 人で週 7 日平均 日。その他の 地域に居住の 20 人で週 7 日平均 日。全体では 日となり、統計結果からも出てい るように多くの人がほとんど毎日どこかに外出していることがわかった。(pp., 図 2-3 参照 ) 割の人は週 2,3 日外出程度の人がいることもわかったが、身体状況により外 出できないためではなかった。 よって、今回は食行動の自由度のモデル式を作成する段階では「外出における健康 状態」は扱わないこととした。しかし、6 章シミュレーションの条件設定の際に「外 出における健康状態」を扱っている。 ˆ8i5yzB>` i5gh| 個人要因の「社会性」として、以下の 2 つを実態調査の結果から抽出。 社会活動の参加状況 ( 表 3-6 参照 ) 家族・友人関係 ( 表 3-1,3-7 参照 )

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-27-

4 章 食行動の決定要因

ˆ8?5Š‹B>` \ Œ ˆ83e •ŽNB=> \ •• i‘ ’ 3 “ 3 }”• e 総人口

112,985 人

男

56,872 人

女

56,113 人

総世帯数 50,108 世帯 総面積

17.33km2

人口密度 6,520 人 /km2 昼間人口 96,560 人 15 歳未満人口

15,065 人

65 歳以上人口

15,771 人

・昭島市の南の端には多摩川が東西に流れている。河川敷に公園がいくつかある。 また、市の北側を玉川上水が走っている。 ・国道 16 号線が縦断しいる。東西には、奥多摩街道、新奥多摩街道が走っている。 ・市の東部には「国営昭和記念公園」が位置している。広大な敷地を持つ園内には、 原っぱをはじめ、アスレチックや日本庭園、サイクリングロードや、バーベキュー やプールなどの施設もそろっている。 ・その右下あたりに、「昭和公園」という公園もある。テニスコートが或る他、園内 に孔雀などの動物を何種類かみることができる。 ・東京都の中央やや西に位置しているが、市の水はすべて地下水である。

西武拝島線 国道16号線

JR青梅線

JR八高線 新奥多摩街道 奥多摩街道 昭和公園 多摩川

図4-1 昭島市概要図

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4 章 食行動の決定要因

ˆ8ˆ55MNOPQR 35–—˜™ ・日常生活に必要なものを購入するための施設 規模の大小により、「ショッピングセンター」「食料品店・日用品店」の 2 種に分 類した。ショッピングセンターは、食料品と日用品の両方が購入できる店のこと。 ・医療行為を受けることのできる施設 内科の医療行為のみの施設を「診療所」とし、100 床以上で主要な診療科（最低 でも内科、外科、産婦人科、眼科、耳鼻咽喉科の 5 科）を含む病院を「総合病院」 とした。 ・公園 散歩のような運動行為が行えたり、遊び場として利用できたり、緑地化された広場 がある施設。 広さが 2ha( × 10000 ㎡ ) 以上の近隣から広域にわたる範囲に住む人が利用する施 設を「公園」とした。( ゴルフ場を除く ) ・高齢者向けの社会グループの活動拠点 ( 公共施設のみ ) 生涯学習や、サークルなどの活動が行われている施設として、 「高齢者福祉センター」 「公民館」の 2 種に分類。 以上の 7 つの施設に「最寄りの駅」を加えた計 8 つの施設を周辺施設とした。

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-29-

4 章 食行動の決定要因

調査対象都市の昭島市を、500 × 500 ㎡を１メッシュとし、居住者のいない川沿 いなどを除いた全 61 メッシュに分割した。(以下メッシュ地図とする 図 4-2) そして、 そのメッシュ地図に 8 種類の各施設についてプロットしたものが ( 図 4-3) である。 「公 園」を除いた施設の傾向として、鉄道沿いに配置されていることがわかる。駅からの アクセスが良いことが重視されているためであろう。「食料品店・日用品店」に関し ては、駅から遠い地域にも国道沿いに面して分布している。食料品は特に日々生活す る上で、必要になる消耗品のため居住地から近いことが重視されるからだろう。 昭島市での生活の拠点は、昭島駅 ( メッシュ 27) を中心に施設が配置している。次 に拝島駅 ( メッシュ 7) 前に分布している。基本的には駅前中心型であることがわか る。いくつかの「食料品店・日用品店」が新奥多摩・奥多摩街 (4-3 昭島市の概要参照 ) 道沿いに面して配置している。自動車の保有者にはよいが、そうではない人はやはり 駅前中心の生活となるだろう。

1 6

7 14

8

15

16

2 9

3

4

10

5

11

17

18

12

19

13

20

21

28 22

23

24

32

25 34 35

33 41

26

43

27 36

52

37 38 46

44

42 51

29

53

30 31 39 40 47

45 54

48 55

56 59

0

0.5

1km

図 4-2 メッシュ地図 ( メッシュ番号 )

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49

50

57

58

60

61 鉄道 幹線道路 駅

-30-

4 章 食行動の決定要因

0

0.5

1km

診療所（内科）

公園

総合病院

高齢者福祉センター

食料・日用雑貨店

公民館

大型ショッピングセンター

図 4-3 昭島市内の周辺施設の配置図

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-31-

4 章 食行動の決定要因

–—˜™š›Bœ•žŸœstUVB

¡Ÿ

全 61 メッシュごとに、8 つの周辺施設すべての「施設までの距離」「施設までの 交通手段の有無」を算出した。全メッシュの周辺施設ごとの「施設までの距離 ( 表 4-2)」をメッシュ地図 ( 図 4-4 ∼ 4-11) にあらわした。交通手段の有無とは、1. バス で行ける 2. 幹線道路＊が走っていいる 3. 自宅から 1km 以内にある ( 徒歩圏内 ) の 3 つのいずれかに該当する場合「交通手段が有る」とした。 ( 表 4-2) から、各メッシュから最寄りの施設までの平均距離が一番短い施設は「食 料品店・日用品店」であった。先にも述べたように駅を関係なく分布しているためで あろう。 公民館が一番平均距離が長いかった。普通公民館は各市区に一つである。そのた め距離ではなく、公民館に行くための交通手段があるかないかが重要である。次いで 公園の平均距離が長いが、公園の場合そもそもの土地の形状に影響される ( 川沿いに あったりなど ) ため、自宅から遠方にならざるおえないためだろう。 ＊今研究で取り上げた道路は以下の２種類 幹線道路：一般国道〈高速道路を除く〉 非幹線道路：その他の道路幅 12m 以上の道路

表 4-2 全 61 メッシュから各施設までの距離の平均

ショッピングセンター 食料品店・日用品店 診療所 総合病院 2.75

1.00

1.16

2.14

公園 3.43

高齢者福祉センター 公民館 2.65

3.70

単位：×0.5 km (1 メッシュ ) ＊各メッシュから施設までの距離は資料編参照のこと

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4 章 食行動の決定要因

Y¢£¤P¥¦P…†5\ Œ ˆ8ˆe 拝島駅前に一軒、昭島駅前に二件ある。市のやや北寄りに位置しているため、市の 南側になるとショッピングセンターまで 2km 以上となる。特に、市の右下付近では、 ショッピングセンターに行くバス網がなく自動車を保有していないと不便な地域とい える。 ショッピングセンターのような大型の買い物施設の場合、市内だけではなく電車に 乗ってくるような市外に住む人もお客としているため、駅前にならざる負えないのだ ろう。 何かの用事の際に、立ち寄れたりするという意味で駅前というのは、買い物するに は好都合である。しかし、駅から遠い地域に住んでいる人にとっては、バス網がない 場合は特にとても不便である。

bus

bus

bus

bus

bus bus bus

bus

bus

bus

road road road road

bus

bus

road

bus

bus

road road road

road

road road road 0

0.5

1km

移動手段の有無 1. バスで行ける 2. 幹線道路が走っている 3. 自宅から 1km 以内にある ( 徒歩圏内 )

bus road

ショッピングセンター 行先の施設までバスで行ける 行先の施設まで幹線道路が走っている

ショッピングセンターまでの距離 <=1km 1< x <=2km 2<km

図 4-4 ショッピングセンターまでの距離と移動手段

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4 章 食行動の決定要因

*§¨©ª}@«¬©5\ Œ ˆ8-e ショッピングセンターとは違い、市内の広い範囲に均等に分布しているため、61 のメッシュのうち 7 つを除いて、1km 圏内に食料品店もしくは日用品店があるとい う結果になった。「食料品店・日用雑貨店 」に行く交通手段が問題ではなく、徒歩圏内にあるかどうかが問題となるようだ。 日々消耗し必要になるもののため、身近で買えることが都市のクオリティとされる。 また、食行動の面からみると、食べ物を調達する場所が限られてしまうと、毎食だ いたい同じようなものを食べるようになったりと、偏食を引き起こしたりすることも ある。食事の調達場所をいくつかあるなかから選択できるような環境が理想的である。

bus

0

0.5

1km

移動手段の有無 1. バスで行ける 2. 幹線道路が走っている 3. 自宅から 1km 以内にある ( 徒歩圏内 )

bus

bus road

食料品店・日用品店 行先の施設までバスで行ける 行先の施設まで幹線道路が走っている

食料品店・日用品店までの距離 <=1km 1< x <=2km 2<km

図 4-5 食料品店・日用品店までの距離と移動手段

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4 章 食行動の決定要因

®¯°5\ Œ ˆ8±e JR 青梅線の線路沿いを中心に配置している。いくつか駅から離れたところにも診 療所があるため、ほぼ 1km 以内のエリアに位置するメッシュとなっている。ただ、 1km を超えるメッシュでもバス網があるメッシュはよいが、バスも道路も交通網が 確保されていないメッシュが 6 つある。そういう地域は総合病院へもいきづらい。 高齢者にとって、普段気軽に立ち寄れる診療所があることは重要だ。 高齢者にとって診療所のような医療機関は、外出のきっかけとなることがある。日 常外出をあまりしない人でも、病院となれば話は別だ。診療所に立ち寄ったことをきっ かけとし、生活に色がつくような都市の在り方が求められるのではないか。

bus

bus bus bus road

bus

0

0.5

1km

移動手段の有無 1. バスで行ける 2. 幹線道路が走っている 3. 自宅から 1km 以内にある ( 徒歩圏内 )

bus road

診療所 行先の施設までバスで行ける 行先の施設まで幹線道路が走っている

ショッピングセンターまでの距離 <=1km 1< x <=2km 2<km

図 4-6 診療所までの距離と移動手段

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4 章 食行動の決定要因

²³´µ5\ Œ ˆ8¶e JR 青梅線の拝島駅・昭島駅・東中神駅の駅前にそれぞれ一件づつある。ショッピ ングセンター同様、遠方の患者を見越して駅前に位置している。 1km 以上のメッシュではバス網が確保されているところもあるが、1/3 ほどは交 通網が確保されていない。 総合病院なので、どこからでも行きやすいことが理想だといえる。

bus bus bus bus bus

bus bus bus

bus bus bus bus

bus

bus bus

bus busbus

bus bus

bus

busbusr oa d 0

0. 5

1k m

移動手段の有無 1.

バスで行ける

2.

幹線道路が走っている

3.

自宅から 1 k m 以内にある ( 徒歩圏内 )

総合病院

b u s 行先の施設までバスで行ける r o a 行先の施設まで幹線道路が走っている d ショッピングセンターまでの距離 < =1k m 1< x < =2k m 2< k m

図 4 - 7  総合病院までの距離と移動手段

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4 章 食行動の決定要因

·¸5\ Œ ˆ8¹e 公園は広い土地が必要であったり至ることろに作れるわけではないので、配置のへ だたりが強い。全体的に南東よりに分布しているので、北西の地域に公園まで 2km 以上のメッシュが多く出没している。多摩川の河川敷にいくつか公園があるので、南 よりに分布している。多くのメッシュで公園に行く交通網が確保されていないことが わかる。また、公園までの距離が遠いこともあげられる。

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bus 0

0.5

1km

移動手段の有無 1. バスで行ける 2. 幹線道路が走っている 3. 自宅から 1km 以内にある ( 徒歩圏内 )

bus road

bus

公園 行先の施設までバスで行ける 行先の施設まで幹線道路が走っている

ショッピングセンターまでの距離 <=1km 1< x <=2km 2<km

図 4-8 公園までの距離と移動手段

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-37-

4 章 食行動の決定要因

mnoº»¦P…†5\ Œ ˆ8¼e 高齢者福祉センターも一か所西の端に位置しているものを除いては、大体駅前に 位置している。2km 以内ならばバス網が確保されているメッシュが多い。おそらく、 どの高齢者福祉センターもバス通り沿いに位置しているため、バス網が確保されやす いと考えられる。 生涯学習や、各種グループ活動など、行っているので、週 1 ∼ 2 回、もしくは月 に 1 回という人もいる。毎日通うところではないし、病院のように必ず行かなけれ ばならないわけではないと思うので、行きづらいところにあると、すぐに足が遠のい てしまう。高齢者が外出するきっかけとなるような施設なので、日常生活の中に組み 込まれるようなかたちが理想的である。何かのついでに立ち寄れたりなど。

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0

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bus

0.5

bus bus

1km

移動手段の有無 1. バスで行ける 2. 幹線道路が走っていいる 3. 自宅から 1km 以内にある ( 徒歩圏内 )

bus

bus

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bus

高齢者福祉センター バスで高齢者福祉センターまで行ける

最寄りの高齢者福祉センターまでの距離 <=1km 1< x <=2km 2<km

図 4-9 高齢者福祉センターまでの距離と移動手段の有無

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4 章 食行動の決定要因

·½¾5\ Œ ˆ83‘e 昭島市に一軒ある。昭島駅の北側の駅前に位置している。一か所しかないため、距 離は他の施設に比べると遠くなる。がしかし、昭島駅前ということで、バス網が確保 されやすいようだ。ただ、2km 以上のメッシュの中には、交通手段を確保できないメッ シュもあらわれている。 駅前といことで、出かけたついでや、買い物のついでに行くことができる。逆に、 公民館に行った帰りに買い物に寄ったりすることができる。高齢者にとって、何かと 何かの接点のようなきっかけづくりをこちらが用意しておくことは、重要である。若 い世代の人とは格段に違い、人に会う回数や人数も、訪れる場所も少ない。 用途の違う施設が近くにあることで、高齢者の生活により彩りがくわわる可能性が 高まる。

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bus

road road

bus bus

road

bus

bus

bus

bus

bus

road road

bus

bus

bus

road road road 0

0.5

1km

移動手段の有無 1. バスで行ける 2. 幹線道路が走っている 3. 自宅から 1km 以内にある ( 徒歩圏内 )

bus road

公民館 行先の施設までバスで行ける 行先の施設まで幹線道路が走っている

ショッピングセンターまでの距離 <=1km 1< x <=2km 2<km

図 4-10 公民館までの距離と移動手段

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4 章 食行動の決定要因

¿l\ Œ ˆ833e 半数以上のエリアで、1km 以内となっている。がしかし、使う路線がかわれば距 離もおのずと変化し遠くなることが出てくる場合があるだろう。 基本的に駅に向かうバス網は必ずある。最寄りのバス停に行くことができれば、駅 にでることができるということだ。ただメッシュによっては最寄りのバス停まで遠い 地域もいくつかある。 サイクルバスなどは、多少時間がかかるが歩くことが困難など高齢者にとっては、 値段もリーズナブルで、ルートが確保されているだけでとりあえずよしと言えるだろ う

bus

bus

road

bus bus

bus bus

bus bus

0

0.5

1km

移動手段の有無 1. バスで行ける 2. 幹線道路が走っている 3. 自宅から 1km 以内にある ( 徒歩圏内 )

bus road

駅 行先の施設までバスで行ける 行先の施設まで幹線道路が走っている

ショッピングセンターまでの距離 <=1km 1< x <=2km 2<km

図 4-11 駅までの距離と移動手段

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4 章 食行動の決定要因

ˆ8-5MNOPQR i5stOPQR À£Á†Ì 交通インフラとは、交通網のこととした。高齢者の外出手段として、上位にあげら れる「自動車」「バス」「電車」の 3 種類を ( 図 2-4 参照 )、今研究での交通インフラ とした。( 以下各交通網における、対象範囲と交通拠点 ) 道路網−昭島市内全域−交差点 バス網−昭島市内全域−バス停 鉄道網−東京都内全域−駅 鉄道網についてのみ対象範囲を東京都内全域とした。あるメッシュの 3 つの交通 網における位置づけをするために、以下の作業を行った。交通網の端にあれば行きづ らいところがあったり、主要な交通拠点の近くに位置することで、他のところに行き やすい場所になるなど、交通網のどこに位置しているかを数値化していく。 まず、各交通インフラについて上記の交通拠点をノード注 4) としたネットワーク図 を作成した。( 図 4-12 ∼ 4-14) ネットワーク図とは、鉄道網でいえば駅を「点 ( ノー ド )」とし、各駅と駅をつなぐ線路を「線 ( パス )」で結び鉄道網を図化したもの。ま た、道路網とバス網に限りメッシュ地図に各交通拠点 ( 交差点・バス停 ) をプロット した地図を作成した。( 図 4-12,4-13)

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4 章 食行動の決定要因

ÄÅÆ 昭島市の道路網は、まず東西に新奥多摩街道、奥多摩街道が走っている。南北は、 国道 16 号線と国道 59,152 号線が走っており多摩川を縦断している。それらの交差 する部分、特に昭島市の南東の地域は幹線道路が密集している。逆に北西の地域は幹 線道路は走っていない。ネットワーク図でいうと、ピンクが幹線道路同士の交差点と なっており、右下に多く分布していることが読み取れる。( 詳細は資料編を参照のこと ) Ç‡Æ ネットワーク図の赤い点が、「A bus」といわれる 100 円 ( 一回乗車運賃、区間指 定なし ) のサイクルバスである。緑の点はあ「立川バス」のみのバス停で、紫の点は「西 東京バス」のみのバス停である。メッシュ地図の方に、2 種類のバスが止まるバス停 を二重のまるで表している。 拝島駅近辺と、東中神駅の周辺を中心に「A bus」は運航している。昭島駅前がハ ブとなり２つのエリアをつないでいるため、昭島駅周辺が「A bus」の中心となって いる。 「A bus」のバス停は距離間隔が短い。だいたい 300m 前後であるため、運行ルー トに位置していれば大変便利である。 「西東京バス」は基本的には昭島市での運航は一部のルートを通過する程度である。 メッシュ 41 付近から拝島駅に出る場合には便利である。 「立川バス」は、拝島駅から奥多摩街道沿いを走り立川方面に向かっている。その 他に、昭島駅を通り市を縦断するルートと、東中神駅の北側のみの運航ルートがある。 やはり、各バスルートの交差するあたりはバス網の中心になりやすいと言える。 ( 各バス停の名前など、詳細は資料編を参照のこと )

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-42-

4 章 食行動の決定要因

国道 59 号線

国道 16 号線

国道 220 号線

奥多摩街道

新奥多摩街道 幹線道路同士の交差点

国道 152 号線

その他の交差点 0

（注） 幹線道路：一般国道〈高速道路を除く〉

0.5

1km

非幹線道路：その他の道路幅 12m 以上の道路

メッシュ地図

幹線道路同士の交差点 幹線道路と非幹線道路の交差点 非幹線道路同士の交差点

ネットワーク図

（注） 幹線道路：一般国道〈高速道路を除く〉    非幹線道路：その他の道路幅 12m 以上の道路

図 4-12 昭島市内の道路網

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4 章 食行動の決定要因

N

0

0.5

1km

A バスのバス停 ( サイクルバス ) A バスとその他の共有のバス停 その他のバス停 ( 立川バス・西東京バス )

メッシュ地図

ネットワーク図 図 4-13 昭島市内のバス網

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4 章 食行動の決定要因

ÈÄÆ 昭島市における最寄駅は、JR 青梅線「拝島駅」「昭島駅」「中神駅」「東中神駅」「西 立川駅」、JR 八高線「小宮駅」、西武拝島線「西武立川駅」「武蔵砂川駅」の計 8 つで ある、( 分布については図 4-15 参照 ) 鉄道のネットワーク図はノードの数が多いため可視化しても何も読むことができな いので省略した。代わりに、昭島市の最寄りの駅が東京都内でどのような位置づけに あるのかを、鉄道網の簡略図で表した。( 図 4-14) また、交通網の位置づけを評価するために pp.45 で求める「近接中心性注 5)」の値 と東京都内全 443 駅中での順位を ( 表 4-3) にまとめた。最寄り駅 8 つについての表と、 比較のために上位 10 位の駅、都内の主要駅について載せた。( 東京都内全駅の路線 図とその他の駅の近接中心性については資料編参照のこと ) 東京都都内における鉄道網の中心は JR 中央線「新宿駅」であることがわかった。 私たちの日常生活の中での感覚でも「新宿駅」が鉄道網の中心というのは納得がいく 結果といえる。表には載せていないが、最下位の駅は、JR 青梅線の「奥多摩駅」となっ た。会 10 位の全ての駅が JR 青梅線の青梅駅より先の駅であった。拝島駅より先は、 乗り換え駅のない路線であること。また、都心からも離れている位置にあるための結 果であろう。 次に、上位 10 位内の駅をみてわかるように、「新宿駅」のどれだけ近くに位置し ているかが中心性にとって重要になることがわかる。これは上位のみならず、昭島市 の最寄駅においても新宿駅に近い駅の順位が高い。

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4 章 食行動の決定要因

上北台 奥多摩

西武立川

拝島

武蔵五日市

武蔵砂川 浮間舟渡

昭島

秋津

中神

小宮

赤羽

新秋津

北千住

東中神

金町

日暮里

池袋

西立川

高尾山口 高尾

江戸川

成増

上野 八王子

西国分寺

立川

吉祥寺

新宿

亀戸

小岩

東京 高幡不動

調布

分倍河原

明大前

渋谷

府中本町

多摩センター

新木場

品川

和泉多摩川

葛西臨海公園

下北沢 蒲田

京急蒲田

二子玉川 多摩川

天空橋

羽田空港第二ビル

図 4-14 昭島市を中心とした東京都内の鉄道網略図 表 4-3 東京都内の鉄道網の近接中心性

上位10位

順位/443駅中

ID

駅名

近接中心性

293

20

拝島

9978

順位/443駅中

ID

駅名

近接中心性

266

21

昭島

9739

1

56

新宿

6046

242

22

中神

9470

2

53

中野

6209

217

23

東中神

9148

3

59

四ツ谷

6243

185

24

西立川

8796

4

84

代々木

6317

298

32

小宮

10015

5

85

新大久保

6324

313

145

西武立川

10320

6

52

高円寺

6368

299

146

武蔵砂川

10076

7

220

笹塚

6384

8

63

御茶ノ水

6405

9

202

南新宿

6456

10

57

千駄ヶ谷

6485

昭島市内の最寄駅の 8 駅の、東京都内全 433 駅中の 「近接中心性」の順位と値を載せた。 ID とは、東京都内の鉄道網における駅の認識番号

主要駅 順位/443駅中

ID

駅名

近接中心性

22

82

渋谷

6758

24

65

東京

6799

38

88

池袋

7078

58

96

上野

7409

91

77

品川

7827

その他「上位 10 位の駅」と「主要駅」について載せた。

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4 章 食行動の決定要因

ÉÊËOŒÌŒÍÎ 次に、61 個の各メッシュについて、最寄りの交差点・バス停・駅を割り出した。 交差点とバス停については、そのメッシュ内にあるものとした。駅については、各駅 を母点としたボロノイ図注 7) により、駅ごとの領域を作成した。そして、あるメッシュ 内で一番面積の大きい母点の駅を最寄駅とした ( 図 4-15)

西武拝島線

武蔵砂川駅 拝島駅

1

2

10

3

西武立川駅 4

5

11

12

13

18

19

20

21

30

31

6

7

8

9

14

15

16

17

23

24

25

26

27

28

29

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

昭島駅 22

中神駅

東中神駅 西立川駅 JR青梅線

JR八高線

50

小宮駅

メッシュ28の場合 昭島駅の領域と中神駅の領域があるが、昭島駅の方が面 積が大きいため、最寄り駅は「昭島駅」とする。

図4-15 ボロノイ図ー最寄り駅の決定

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4 章 食行動の決定要因

ÏÐÑÒ| ネットワーク図を作成し、最寄りの交通拠点がわかったところで、全 61 メッシュ に対し 3 つの交通網のどこに位置するかを評価する。全メッシュの最寄りの交通拠 点 ( 交差点・バス停・駅 ) の各交通網に対する「近接中心性注 5)」を求めた。(UCINET 注 6)

により算出 )( 表 4-4)

道路網とバス網は、一つのメッシュの中に複数最寄りの交通拠点がある場合、各交 通網の中心に近いものをそのメッシュの近接中心性とした。また逆に最寄りの交通拠 点がないメッシュがあるため、道路網とバス網に関しては、近接中心性の逆数とした。 よって、値が大きいほど各交通網の中心に近いということになる。 鉄道網にいたっては、値が小さいほど鉄道網の中心に近い。 メッシュ 8,10 をみると道路網・バス網の両方とも最寄の交通拠点がない。市内北 側は、南側に比べ比較的交通網が発達していない。逆に、メッシュ 26,27 のように 道路網・バス網において高い数値となっている。このエリアは昭島駅付近である。や はり、駅前は道路網・バス網ともに発達している傾向にある。また、道路網とバス網 は、幹線道路をバスが走ることが多いため、メッシュに反映されている。両者が交通 網の中心に近い場合か、両者とも最寄りの交通拠点がないメッシュが多くみられる。

5) 近接中心性：自宅から各外出先への最短距離の合計を、外出先の総数で割ったもの。値が小さくなるほど、 自宅がその人の外出行動の中心にあるということになる。 6)UCINET：ネットワーク研究で利用されている分析用ソフト。ネットワーク図を描画することができるほか、 ネットワーク図からいくつかの数値に対する分析が行える。「ネットワークの中心性」や「クラスター」などネッ トワーク分析用のソフトの一つ。

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4 章 食行動の決定要因

表 4-4 近接中心性 ( バス網・道路網・鉄道網 )

mesh バス網(×104) 道路網(×103) 鉄道網 mesh バス網(×104) 道路網(×103) 鉄道網 1

3.63

3.18

9978

32

3.87

3.11

9978

2

3.58

0.00

10320

33

3.88

0.00

9978

3

3.71

3.24

10320

34

0.00

0.00

9739

4

0.70

2.96

10320

35

4.23

3.53

9739

5

0.00

0.00

10320

36

0.00

0.00

9739

6

3.58

3.19

9978

37

4.15

4.78

9470

7

3.87

3.89

9978

38

3.82

4.52

9470

8

0.00

0.00

9978

39

4.24

4.05

9470

9

3.90

0.00

9739

40

3.44

2.90

9148

10

0.00

0.00

9739

41

4.26

3.62

9739

11

3.85

3.55

10320

42

4.16

3.62

9739

12

0.00

3.07

10320

43

4.25

3.79

9739

13

0.70

3.55

10015

44

0.00

0.00

9739

14

3.72

3.41

9978

45

4.16

4.55

9470

15

4.04

4.05

9978

46

4.04

4.37

9470

16

4.15

0.00

9978

47

3.95

3.95

9148

17

4.22

3.95

9739

48

3.59

3.37

9148

18

3.44

3.42

9739

49

3.24

2.92

8796

19

3.21

4.18

9470

50

3.13

0.00

8796

20

0.00

0.00

9470

51

3.87

0.00

10015

21

0.70

3.94

9148

52

4.22

0.00

10015

22

3.59

0.00

9978

53

4.18

0.00

10015

23

3.74

3.70

9978

54

4.15

4.26

10015

24

3.76

0.00

9978

55

0.00

0.00

9470

25

4.01

0.00

9739

56

3.80

3.79

9148

26

4.28

4.57

9739

57

3.48

0.00

9148

27

4.30

4.57

9739

58

3.36

2.87

8796

28

3.90

4.78

9739

59

0.00

0.00

10015

29

0.00

0.00

9470

60

3.33

0.00

8796

30

3.70

0.00

9470

61

0.00

0.00

8796

31

3.85

0.00

9148

注：道路網とバス網に関しては、近接中心性の逆数としたため、値が大きいほど各交通 網の中心に近いということになる

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5 章 食行動の自由度

5 章 食行動の自由度

Ó45*EFBGHI 食行動の自由度とは、ある人の「属性」「社会性」と「居住環境 ( 居住地 )」が決ま ると、( 表 3-3) で設定した食行動パターンをいくつ行うことができるかということで、 食における生活の質 ( バリエーション ) を評価する指標である。つまり、実際に各食 行動を行ったかどうかは、評価の軸には関係がない。 ある食行動を行う段階では、複雑な条件下で食行動を選択し行うに至っている。そ の際、希望の食行動が選択肢に含まれているか、またなるべく多くの選択肢が用意さ れていることが望ましいと考える。 加齢によりどのように「食行動の自由度」が低くなっていくかをみていく。また、 「4 章食行動の決定要因」から「食行動の自由度」を評価するモデルの構築・検証を行う。 最後に加齢による影響を加味した、モデルの考察を行う。

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5 章 食行動の自由度

ÓÔÕ5*EFBrn$Ö,×Ø 私たちは日々食行動を行う際、様々な選択をしたうえでその食行動を行うに至って いる。昼食をとる際、次の用事まで時間がないので近くのコーヒーショップで済ませ たなどのその例である。時間と場所というファクターで食行動が決定されたこととな る。それに加え、生活習慣 ( 週に一度ハイキングに行くので昼食は屋外でお弁当など ) や好み ( 外食好きなど ) といったものもその要素に加わってくる。それらの条件を今 研究では、4 章において「F 外出手段ポテンシャル」「G 外出目的ポテンシャル」の 2 つに分類した。居住環境つまり、都市のインフラに関してが「外出手段ポテンシャ ル」である。その人の属性や社会性に関してを「外出目的ポテンシャル」とした。こ れらの条件が、「外出手段ポテンシャル」においても「外出目的ポテンシャル」にお いてもある食行動に対し整っている状況で初めて、その食行動が選択され実行に移さ れることになる。その状況を状態図 ( 図 5-1) で表現した。 私たちは、食行動を行う際にこのような選択行動を通して「行うかどうか」を意思 決定している。 加齢により、健康状態や、社会における立場などが変化する。よって今説明した選 択行動を行う際の条件の整備状況に変化か起こる。そのため、中には食行動を行う選 択が不可能になるパターンがでてくると考える。 そこで、17 ある食行動パターンそれぞれについて、加齢によりその要素に変化が あると食行動の選択に障害が出てくるのかを整理していく。

Continue

食行動

True

G

F：外出手段ポテンシャル G：外出目的ポテンシャル Finish

True

False

F False

図 5-1 食行動意志決定モデル

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5 章 食行動の自由度

ÓÔÙGHIBÚTÍÎ 4 章「食行動の決定要因」において個人要因と居住地の空間要因から整理した、「F 外出手段ポテンシャル」「G 外出目的ポテンシャル」について 17 の食行動パターン が行われるかどうかを判断するモデル式を作成する。従属変数には、ある食行動にお いて「その食行動を行うかどうか」の、 「行う」と「行わない」の 2 値をとする。また、 各要因を表す変数にあたるものが分類型 (0. 男 1. 女 ) のものと、数値型 ( 離散型：0,1,2 など・連続型：0 ∼ 2 など ) のものがある。そのため、独立変数に制限がなく従属変 数が 2 値をとる回帰分析を行いたい。そこで、ロジスティック回帰分析注 8) を行った。

ÊÛ‡XÜ£ÃÝÞßà%!á ・従属変数があり・なしという 2 値をとる場合 ・独立変数は、連続値でも、名義変数でもよい という、他の多変量解析にくらべると制約の少ない解析手法である。今回の件はこ の条件にあてはまるので採用した。また、ロジスティック回帰分析の利点として、各 独立変数に対してオッズ比注 14) が計算される。このオッズ比は、各独立変数の影響、 すなわち単位あたりの変化がもたらす確率の変化を評価したもの。このオッズ比によ り、各食行動において、ある独立変数が他の独立変数に対しどのくらい効いているか がわかる。

8) ロジスティック解析：多変量解析の一つ。従属変数に 0,1 の 2 値をとるのが特徴。ある事象に対する発生率 を得られる。0 ∼ 1 までの値をとり、0.5 を境に 0 か 1 かが判別される。説明変数の条件は、独立変数であれ ばよく、数量型でも数値型でも可能。利点は、「要因によるオッズ比が得られる」「事象の発生確率が得られる」 こと。 14) オッズ比：ロジスティック回帰の利点の一つ。各独立変数の影響、すなわち単位あたりの変化がもたらす 確率の変化を評価したものをオッズ比という。

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5 章 食行動の自由度

âã[äBÌ•ÍÎ 3-3 調査結果より得られた食行動の実態から、各調査対象者ごとに 17 の食行動パ ターンを行ったかどうか (1. 行った 0. 行わなかった ) を整理した。( 表 5-1、一部抜粋。 全データについては資料編参照 ) また、「外出手段ポテンシャル」「外出目的ポテンシャル」の全ての要素も各被験者 ごとにまとめクロス集計表を作った。( 表 5-2) 表 5-1 を従属変数とし、表 5-2 を独立 変数としてロジスティック回帰分析を行う。( 図 5-2) すると、各食行動パターンに対 してそれぞれモデル式を得る。 このモデル式を用いて「食行動の自由度」を算出する。

独立変数 ①身体要因 個人の要因

F : 外出手段ポテンシャル ②社会性要因

空間の要因

G : 外出目的ポテンシャル ③環境要因

従属変数 食行動パターン A-1 A-2

モデル式 食行動を行ったかどうか

ロジスティック回帰分析

C-6 D

図 5-2 食行動のモデル式の作成方法

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5 章 食行動の自由度

*EF„…†PBåæPÁ ある人の個人要因と空間要因を、ロジスティック回帰分析により得られたある食行 動パターンのモデル式に投入するとその食行動パターンについて「行われたかどうか」 が 0 ∼ 1 の値として算出する。ロジスティック回帰分析にかける際に、「行われた」 を「1」、「行われない」を「0」としたため、 0 ∼ 0.5 の値をとると「行わない」 0.5 ∼ 1 の値をとると「行う」 ということになる。 この作業を各食行動パターンのモデル式について行う。その中で、「行う」となっ た食行動パターンの数をカウントする。その総数がその人の「食行動の自由度」となる。 つまり、全食行動のパターンの総数が「食行動の自由度の最大値」ということとなる。

各食行動パターンのモデル式

食行動を行うかどうか

モデル式に独立変数 の数値を代入

得られた数値が 0 ∼ 0.5 なら行わない 0.5 ∼ 1 行う

自由度 0.5 ∼ 1 となる 食行動パターンの数をカウント

図 5-3 食行動の自由度の算出方法

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5 章 食行動の自由度

MNOPQRBçè$éêë,ì#$ このモデル式事態は、ある人の ( 個人の )「食行動の自由度」による都市インフラ の評価ということでしかない。 そこで、昭島市民一人一人の「属性」や「社会性」、「居住地」を調べることは不可 能なので、シュミレーションにより昭島市に住む人の「食行動の自由度」の算出を行 うこととする。(6 章参照 ) つまり、個人要因に関して、昭島市や全国の統計データより条件設定を行う。また 空間要因に関しては、初めに居住地をランダムに与える。これらの作業を昭島市民の 総数約 11 万人に対し 5% の 5500 回行う。( 有意水準 5% の場合 ) すると、昭島市の 「食行動の自由度」を得ることができる。それにより、 「食行動の自由度」における「昭 島市の都市インフラ」の評価が行える。 シミュレーションの詳しい説明については 6 章で続きを説明する。 話を戻し、モデル構築についてを以下説明していく。

個人の属性・ 居住地を インプット

属性・居住地点から それぞれ一意に決定

評価関数により 各食行動パターン が行われるかを判定

×5500 回

＝

行われる食行動 パターンの総和 ＝食行動の自由度

昭島市の食行動の自由度

図 5-4 シミュレーションの概略図

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5 章 食行動の自由度

ÓÔí5âã[Bîï œ*EF„…†PBxTŸ 文献調査と実態調査から 4 章で「食行動」の質の決定要因をしぼり、大きく分けて「F 外出手段ポテンシャル」「G 外出目的ポテンシャル」とした。( 表 5-1) 各要素の説明 変数のうち数量的尺度のものを ( 表 5-2) にまとめた。それ以外の変数は数値尺度で ある。年齢は、50 歳以下、60 ∼ 64 歳、65 ∼ 69 歳、70 歳以上の 4 種にカテゴリー 分けした。世帯類型は、家族と同居、夫婦のみ、その他の 3 種に分類。その他は 2 値 (0,1) の分類した。 ・19 の食行動パターンに対し、全調査対象者の出現率の平均が 0 ∼ 0.5% の食行 動パターンは、日常行われにくいものとし食行動パターンから除外した。( 表 3-4 参照 ) この段階で、食行動パターンは A-5,A-6,B-3,C-5 を除く全 15 パターンとなった。

表 5-1 モデル式の変数

モデル式変数 F：外出手段ポテンシャル 個人の要因①属性

周辺施設

年齢1 年齢*

年齢2

1.距離

年齢3 性別 世帯類型* 行動スタイル

G：外出目的ポテンシャル

空間の要因③環境 2.交通手段の有無

駅１ ショッピングセンター１ショッピングセンター２

個人の要因②社会性 交通インフラ

就業状態

道路網

社会グループの参加数

バス網

家族・友人関係

鉄道網

世帯類型1 食料品店・日用品店１ 食料品店・日用品店２ 世帯類型2

診療所１

診療所２

総合病院１

総合病院２

公園１

公園２

高齢者福祉センター１ 高齢者福祉センター２ 公民館１

公民館２

Aバス網

通院状態

太枠内の変数は、分析中に追加したもの。 変数の尺度 (＊詳しい変数のカテゴリー ) については表 5-3 参照

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-57-

5 章 食行動の自由度

表 5-2 モデル式の変数の尺度

年齢1

∼50

年齢* 年齢2 60∼64 (歳)

交通手段の有無

1.交通手段がある

年齢3 65∼69 年齢4

70∼

就業状態

世帯類型1 家族と同居 世帯類型* 世帯類型2 その他 世帯類型3 夫婦のみ 性別

0.交通手段がない

1.女

通院状態

1.無職 2.有職 0.通院していない 1.通院している

表 5-1 の変数で上記以外のものは数値尺度である

2.男

＊2 値以外にカテゴリー分けされている変数は、カテゴリーのうちの一つはロジスティッ ク回帰分析には使用されない。 これは、1,2,3 の 3 つにカテゴリー分けされる場合、「1,2」は解析に使用され 3 は使用さ れなかったとする。すると、1,2 の係数が計算され、両方に当てはまらない場合を、3 の 場合としてモデル式が作成される。

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-58-

5 章 食行動の自由度

œðlñŸ その全 15 パターンに対し、全ての要素「F と G の両方」を説明変数としてロジス ティック回帰分析注 8) を行った。(SPSS を使用注 9)) すべての要素では、説明変数が多 すぎて有意なモデル式を得られない。そこで、ここからモデル式を作るために各食行 動パターンに対する要素の影響度をみていく。影響の小さい変数を除外していき最終 的なモデル式を作っていく。 まず、各食行動パターンごとの、一つ一つの要素 ( 説明変数 ) の有意確率注 10) を比 較し採用する要素の抽出を行った。( 表 5-3) この場合の有意確率とは、 「ある要素 ( 説 明変数 ) がモデルの予測に役立たない」という仮説に対する有意確率である。有意水 準注 10) を 5% とした場合、有意確率が 0.05 以下の場合仮説が棄却され、その要素が モデルの予測に役立つということになる。よって、値の小さいものほど、モデルの予 測に影響するということである。 有意確率の一番小さいものから上位 3 つのものを表にした。その食行動パターン の決定要因として一番影響のある上位３つの要素ということである。この段階で 15 個の食行動パターンについて一度も上位 3 位に上らなかった要素を説明変数から除 外した。除外した要素は、F：外出手段ポテンシャルからは「診療所までの交通手段 の有無」「高齢者福祉センターまでの交通手段の有無」、G：外出目的ポテンシャルか らは「年齢」、の計 3 つの要素をモデル式作成から除いた。 表 5-3 有意確立の値の小さいもの

有意確率の順位(小さい順) 食行動パターン

1

2

3

A-1

鉄道網

世帯構成2

スーパー１

A-2

スーパー２

スーパー１

鉄道網

A-3

世帯構成1

世帯構成

就業状態

A-4

総合病院２

バス網

年齢1

B-1

年齢1

高齢者福祉センター１

道路網

B-2

就業状態

参加グループ数

世帯構成1

B-4

バス網

駅１

スーパー１

B-5

公民館２

参加グループ数

高齢者福祉センター１

B-6

鉄道網

就業状態

大型１

C-1

総合病院２

就業状態

スーパー１

C-2

性別

家族・友人関係

就業状態

C-3

公民館１

公園１

行動スタイル

C-4

参加グループ数

公園１

診療所１

C-5

スーパー２

スーパー１

大型２

C-6

総合病院１

診療所１

公園１

D

世帯構成2

公園２

世帯構成

3位内に入らなかった要素

枠内のものは同順

診療所２

左記の変数をモデル式の要素から除外した。 年齢は、年齢 1 もともに除外。

高齢者福祉センター２ 年齢 年齢2 年齢3 Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-59-

5 章 食行動の自由度

œ‡X£òÂOól3Ÿ 次に PC ソフト (SPSS) 上で、ある統計量を使いこの統計量の改善が最も適したも のになるように自動的に変数を選択してくれる方法がある。ステップワイズ法注 11) という。今回は、尤度注 12) という統計量を使い、変数増加法注 13) の尤度比検定法を行っ た。 まず、変数を増加させる際の投入、また除去する際の p 値注 10) の設定を、 「投入：0.05, 除去：0.10」で行った。その結果、各食行動パターンにおいて選択された変数を ( 表 5-4) にまとめた。

表 5-4 ステップワイズ一回目

投入：0.05, 除去：0.10

要素(説明変数)

食行動パターン 食料品店・日用品店１

総合病院２

道路網

鉄道網

性別

家族・友人関係

A-2

総合病院１

食料品店・日用品店２

A-3

総合病院２

バス網

就業状態

A-4

駅１

総合病院２

バス網

B-1

高齢者福祉センター１

公民館２

就業状態

B-2

就業状態

家族・友人関係

B-4

駅１

食料品店・日用品店１

バス網

行動スタイル

B-5

公民館２ 公園１

食料品店・日用品店２

バス網

就業状態

社会グループ参加数

家族・友人関係 性別

A-1

B-6

バス網

C-1

総合病院２

C-2

総合病院１

公園２

道路網

C-3

駅１

公民館１

道路網

家族・友人関係

C-4

診療所１

公園１

大型２

社会グループ参加数

C-6

総合病院１

総合病院２

公園２

鉄道網

D

公民館１

公園２

行動スタイル

太枠内のものは、一番モデル式に影響している要素

10) 有意確率 (p value)：統計的仮説検定において、帰無仮説のもとで得られた検定統計量が実現する確率。有 意確率が前もって定めた有意水準 * より小さい場合に帰無仮説を棄却し、大きい場合に帰無仮説を採択する。 ＊有意水準：統計的仮説検定を行う場合に、帰無仮説を棄却するかどうかを判定する基準。5% あるいは 1% が よく使用される。 11) ステップワイズ法：変数選択法の一つ。独立変数を任意に選択して投入する強制投入法と、自動的に有意 な変数を選択してくれるものが「ステップワイズ法」。ステップワイズ法の中には、変数増加法、変数減少法、 変数増減法がある。 12) 尤度比：尤度とは、ある観測データが起こる確率のこと。ロジスティック回帰では、尤度の対数 ( 対数尤度 =log(L)) を用いて検定する。ある条件を含まない場合と含んだ場合の最大対数尤度の差の 2 倍が自由度 1 のカ イ２乗分布することを用いて検定する。-2logLO-(-2logL)=2log(LO/L) を尤度比検定量という。この検定法を尤 度比検定法という。 13) 変数増加法：スッテップワイズ法の一つ。モデルに入っていない変数のうちで p 値が最も小さいものから モデルに投入し、尤度比検定量の減少が有意であれば次に p 値が小さいものを投入していく。尤度比検定量の 減少が有意でなかったり、残った独立変数の p 値が全て一定以上になると終了となる。モデルに投入したり除 去したりする基準は自由に決められる。

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-60-

5 章 食行動の自由度

œ‡X£òÂOóliŸ ・p 値を変化させてステップワイズ法を再び行った。今度は、 「投入：0.10, 除去：0.15」 とした。この程度高めに p 値を設定するのが一般的であるため再び行った。選択さ れた変数を ( 表 5-5) にまとめた。 ・ステップワイズ 1、ステップワイズ 2 のモデル式を作る際に使われなかった変数 は、食行動の質の決定要因として影響力が弱いとして説明変数から除く。「ショッピ ングセンターまでの距離」「世帯類型」の 2 つの変数は、一度もモデル式を作る際に 変数として使われていないので除外した。

表 5-5 ステップワイズ二回目

要素(説明変数)

食行動パターン A-1 A-2 A-3 A-4

投入：0.10, 除去：0.15

食料品店・日用品店１

総合病院２

性別

家族・友人関係

食料品店・日用品店２

公園２

道路網

鉄道網

鉄道網

行動スタイル

家族・友人関係 総合病院２

バス網

就業状態

駅１

診療所１

総合病院１

総合病院２

バス網

就業状態

B-1

高齢者福祉センター１

公民館２

就業状態

B-2

鉄道網

就業状態

家族・友人関係

食料品店・日用品店１

診療所１

総合病院１

公園１

行動スタイル

家族・友人関係 バス網

就業状態

B-4 B-5 B-6

公民館２

参加グループ数

公園１

食料品店・日用品店２

参加グループ数

家族・友人関係

C-1

総合病院２

C-2

総合病院１

公園２

道路網

性別

駅１

公民館１

道路網

行動スタイル

C-3

家族・友人関係

C-4

診療所１

公園１

大型２

社会グループ参加数

C-6

総合病院１

総合病院２

公園２

鉄道網

D

公民館１

公園２

行動スタイル

太枠内のものは、一番モデル式に影響している要素

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5 章 食行動の自由度

œâã[BôõBxTŸ この段階でロジスティック回帰分析にかけたものを「モデル 0」とする。( 表 5-7)「モ デル 0」を基準に説明変数を変化させて分析を行いモデルの変数の抽出を行った。( 表 5-8) そして、ロジスティック回帰分析により各食行動パターンにおいてモデル式が得ら れたかどうかを「モデルの予測に役立たない」という仮説に対し、有意水準 5%,10% で見ていき、変数を変化させていった。( 表 5-9) 有意確率が、0.05 以下の場合 ( もし くは 0.1 以下の場合 ) 仮設が棄却されて、モデル式が予測に有意であるということに なる。つまり、有意確率により、棄却された食行動パターンはモデル式が得られると いうことになる。( 表 5-10) まずは、二回のステップワイズ法により 1 度しか使用されなかった「高齢者福祉 センターまでの距離」を、次に 2 度しか使用されなかった「ショッピングセンター までの交通手段の有無」を除外した。ステップワイズ法から各要素の食行動パターン への影響度をみていき変数を変化させていった。 そしてその次に、有意確率の小さい順 3 位以内に一回しか入らなかった「公民館 までの交通手段の有無」を除外した。といったように有意確率により各食行動パター ンへの影響度から変数を変化させていくと、「モデル 5,6」で有意水準 5% において 有意なモデル式を得られる食行動パターンの数が 11 となった。有意水準 10% の時 では、「モデル 5」で 12 となった。 表 5-7 「モデル 0」の変数

モデル0の変数 外出手段ポテンシャル

外出目的ポテンシャル

空間の要因③環境

個人要因①属性

周辺施設

交通インフラ

個人要因②社会性

性別

駅１

大型２

道路網

家族・友人関係

行動スタイル

スーパー１

スーパー２

バス網

就業状態

診療所１

総合病院２

鉄道網

参加グループ数

総合病院１

公園２

公園１

公民館２

高齢者福祉センター１ 公民館１ 表 5-8 各モデル名と除外した変数

元のモデル式から削除した変数

モデル式名

元のモデル式

モデル1

モデル0*

高齢者福祉センターまでの距離

モデル2

モデル1

ショッピングセンターまでの交通手段の有無

モデル3

モデル2

診療所までの距離

モデル4

モデル3

公民館までの交通手段の有無

モデル5

モデル4

食料品店・日用品店までの距離

モデル6

モデル5

駅までの距離

モデル7

モデル5

バス網

公民館までの距離

要素 ( 説明変数 ) を抽出していく際の、モデル名と削除していった変数を表にあらわした。 ＊元となる「モデル 0」の全ての変数については ( 表 5-7) を参照。

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5 章 食行動の自由度

表 5-9 モデル 7+A バスの説明変数

外出手段ポテンシャル：F

外出目的ポテンシャル：G

属性

周辺施設

交通インフラ

社会性

行動スタイル

駅１

道路網

家族・友人関係

総合病院１

鉄道網

就業状態

公園１

Aバス

社会グループ参加数

食料品店・日用品店２ 総合病院２ 公園２

表 5-10 各食行動パターンのモデル式作成状況

食行動パターン モデル名

A-1 A-2 A-3 A-4 B-1 B-2 B-4 B-5 B-6 C-1 C-2 C-3 C-4 C-6

D

改訂FG

食行動パターンの 0

1

○

○

○

○

○

○

○

△

7

2

○

3

○

○

○

○

○

○

○

○

○

9

○

○

○

○

○

○

○

○

4

9

○

○

○

○

○

○

○

△

△

○

○

9

5

△

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

11 11

○

6

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

4+通院

○

○

○

○

○

○

○

△

△

○

○

9

4+自動車

○

○

○

○

○

○

○

△

△

○

○

○

10

○

○

○

△

△

○

○

○

9

○

○

△

△

○

○

8

5+通院

○

○

○

5+バス

○

○

○

○

5+Aバス

○

○

○

○

○

○

○

△

△

○

○

○

10

7+Aバス

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

12

○：有意水準 5% でモデル式がつくれるもの △：有意水準 10% だとモデル式がつくれるもの ＋通院：モデルに「通院しているかどうか」を要素に加えたもの ＋自動車：モデルに「日常生活で移動手段として自動車を利用しているかどうか」を要素に加えたもの ＋バス：モデルに「日常生活で移動手段としてバスを利用しているかどうか」を要素に加えたもの ＋A バス：モデルに「A バス網」を要素に加えたもの 以下 12 の食行動パターンにより「食行動の自由度」を決定する

A-1 A-2 A-4 B-2 B-4 B-5 B-6 C-2 C-3 C-4 C-6

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D

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5 章 食行動の自由度

œöìê>÷Ÿ ここで、新に「通院しているかどうか」「日常生活の移動手段に自動車を利用して いるかどうか」「日常生活の移動手段にバスを利用しているかどうか」「A バス網 ( サ イクルバス )」の 4 つの要素を加えてロジスティック回帰分析を行った。 通院の有無や、移動手段についての要素を加えてもモデル式はうまく作ることがで きなかった。 ただし、バス網ではなく、サイクルバス (A バス ) の交通網のみにした場合に良い 結果が得られた。モデル 7( モデル 5 からバス網を除き、A バス網を要素に加えたもの ) のロジスティック回帰分析を行った結果、モデル式の得られる食行動パターンが「12」 と最高の値となった。 よって、今回この「モデル 7」を「食行動の自由度」を算出するモデルとして採用 した。モデル式の詳細 ( 係数など ) については、資料編参照のこと。 モデル式の得られる「12」の食行動パターンは、表 5-10 に表記した。当初その他 を含め 19 パターンあった食行動パターンから、自宅が 3 つ、近隣・遠隔がともに 4 つにその他を加えた 12 のパターンとなった。食行動パターンの出現率の平均で 1 位 であった「A-3」は、多くの人が行うということは、様々な個人要因や環境要因を持 つ人が行うということになる。そのため、モデル式を算出できなかったといえる。

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5 章 食行動の自由度

ÓÔÓ55øù âã[äBúû ロジスティック回帰分析はにより得られるモデル式は、0 ∼ 1 の間の値をとる。そ して、今回のモデル式では「0 ∼ 0.5」の値をとる場合「その食行動パターンを行わ なかった」。「0.5 ∼ 1」の値をとる場合「その食行動パターンを行った」ということ になる。ロジスティック回帰分析を行う際の従属変数の 2 値の値を、実態調査から 各調査対象者が一週間のあいだに「0. その食行動を行わなかった」もしくは「1. 行っ た」という結果を用いた。つまり、得られたモデル式は、ある属性をもった人の値を 式の変数に代入すると、その属性を持つ人は統計的に、食行動パターンを「行わなかっ た」か「行った」かが判定されるということである。言い換えれば、その属性を持つ 人の食行動パターンに対する傾向がわかる。その属性を持つ人は、判定により得られ た食行動パターンを行えるという風にとらえられる。行える食行動パターンの数から 「その属性の食行動の自由度」がわかる。 よって、得られたモデル式より「ある属性の人の食行動パターンの自由度」が得ら れるということだ。

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5 章 食行動の自由度

具体的には、事象 ( 今回は、ある食行動が行われたかどうか ) に対する発生率 P を 求めるモデル式である。発生率 P は前述したとおり 0 ∼ 1 の値をとる。発生率 P は 式 1 となる。式 1 中の e の指数関数 Z は、ロジスティック関数式 2 からもとまる。 この式 2 中の x が説明変数で、b がその変数に対する係数である。また、b0 は定数 項となっている。そして、それぞれの変数に対して各変数間の影響度がわかるオッズ 比がもとまる。( 式 3) よって、Z を正の方向に影響を与えるものは事象に対する発生率 P が 0 に近づく ため「行わない」方へ影響を与える。 逆に、Z を負の方向に影響を与えるものは事象に対する発生率 P が 1 に近づくた め「行う」方へ影響を与える。 今回変数はすべて正の値をとるため、系数が「負」の場合は変数の値が大きいほど 「行う」方へ影響を与える。系数が「正」の場合は変数の値が小さいほど、「行う」方 へ影響を与える。( 表 5-13) ここまで整理して、次に各食行動パターンのモデル式に対して変数がどのような影 響を与えているかをみていく。

式1 P=

1 1+e z

式2 z=log

P =b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+.... 1-P

式3 オッズ比 =ebi

係数 bi が負の場合 変数 xi の値が 発生率 P

小 0

行わない

大 1

行う

係数 bi が正の場合 変数 xi の値が 発生率 P

大 0

行わない

小 1

行う

図 5-5 変数の発生率への影響 Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

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5 章 食行動の自由度

œâã[äüBôõB×ØŸ ここで得られた各食行動パターンのモデル式より、オッズ比注 14) により変数同士 のモデル式への影響度を比較した。事象 ( 今回は、食行動を行ったかどうか ) に対す る「行う」「行わない」の 2 方面への変数の影響度をそれぞれオッズ比の大きい順に 3 つを表にまとめた。( 表 5-13)「系数が負」のものは、変数の値が大きいほど「行う」 方へ影響することになる。また逆に、「系数が正」のものは、変数の値が大きいほど、 「行わない」方へ影響する。

表 5-13 各モデル式のオッズ比による変数の影響 係数 bi が負の変数のオッズ比の大きい順

食行動パターン

1

2

3

A-1

鉄道網

道路網

公園２

A-2

総合病院２

鉄道網

駅１

A-4

スーパー２

就業状態

道路網

B-2

スーパー２

駅１

参加グループ数

B-4

スーパー２

道路網

参加グループ数

B-5

家族・友人関係

公園２

道路網

B-6

総合病院１

公園２

行動スタイル

C-2

総合病院１

就業状態

家族・友人関係

C-3

スーパー２

就業状態

道路網

C-4

家族・友人関係

駅１

就業状態

C-6

総合病院１

道路網

駅１

D

スーパー２

家族・友人関係

鉄道網

係数 bi が正の変数のオッズ比の大きい順

食行動パターン

1

2

3

A-1

Aバス

就業状態

参加グループ数

A-2

行動スタイル

総合病院１

スーパー２

A-4

Aバス

行動スタイル

駅１

B-2

行動スタイル

公園１

公園２

B-4

行動スタイル

駅１

公園１

B-5

Aバス

総合病院１

B-6

総合病院２

鉄道網

C-2

スーパー２

行動スタイル

公園１ 駅１

C-3

Aバス

家族・友人関係

公園２

C-4

Aバス

総合病院１

スーパー２

C-6

スーパー２

行動スタイル

公園２

D

行動スタイル

公園１

公園２

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5 章 食行動の自由度

表 5-13 から建築的な要素、 「周辺施設」「交通インフラ」、その他の要素「属性」「社 会性」がどの食行動パターンについて影響しているかを比較した。各食行動パターン の決定要因として建築的な要素がどの程度影響しているかをみるためである。 係数が負の場合、「食料品店・日用品店までの交通手段の有無」が 1 位に 5 つ選ば れている。交通手段がある方が食行動が行われるということになる。各食行動パター ンにおいて影響のある変数に変化がみられる。 また、「スーパーまでの交通手段の有無」は係数が正の場合、C-2,C-6 でいちばん 影響の大きい変数となっている。つまり、同じ変数でも食行動パターンによって「行 う」方に影響する時もあれば「行わない」に影響する場合があることがわかった。 係数が負の場合、比較的環境要因が影響を及ぼしていることも表 5-13 からわかっ た。

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5 章 食行動の自由度

œrn$Ö,*EFüB×ØŸ 加齢に伴い、どのような食行動から行われなくなっていくのかを実態調査から整理 した。( 表 5-12) 全体的にみて、食行動を行う場所に大きく関わっていることがわかる。 「C-6」( 外食・友人・遠隔 ) を除けば、「遠隔」「近隣」「自宅」の順に加齢により 行われなくなる傾向が読み取れる。「C-6」食行動パターンが異例となる理由として、 外食する際に「友人に会う」が多いためであると考えられる。近隣 B の中でも、一 番加齢による影響を受けないパターンは「B-6」で、友人に会う時に外食をする傾向 にある。その際、遠隔地よりも、近隣の方が歳をとっても行われることがわかった。 今回のモデルには算入しなかった「A-3」であるが、実態調査によるとどの世代に おいても食行動パターンの中で一番行われている。そのため、モデルには使用してい ないが表に入れた。 各食行動パターンのモデル式に対する変数の影響から「加齢により行われなくなる 食行動パターン」に対しての対策をすることができる。加齢により行われなくなりや すい「C-3」「C-2」「C-4」の 3 つの食行動パターンに対して「行う」方への影響を与 える共通の変数として、「就業状態」がある。( 表 5-13) 歳をとっても働きやすい環境 整備をすることで、歳をとっても食行動の自由度を保つことができる。

表 5-12 加齢と食行動パターンの関係

食事パターン A-3

A-1

食事形態 同伴者

A-4

A-2

自宅

場所 自炊

B-6

B-5

近隣 中食

家族 単独 家族 単独

C-6 遠隔

B-2

単独

C-2

C-3

D

遠隔

外食

外食 中食 友人

B-4 C-4

近隣 家族

中食 その他 単独 家族

食行動パターンの下はパターンの内容 加齢とともに行わなくなっていく食事パターンの順 C-3 から順に行わなくなる

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5 章 食行動の自由度

ÓÔý5âã[Bþÿ 実態調査を行った全調査対象者 37 名のうちモデル作成に使用した 30 名を除いた、 残りの 7 名を 5-3 で得られたモデル式を検証するためのサンプルとした。 7 つのサンプルの各変数の値を表 5- にまとめた。7 名について 12 種類の食行動パ ターンのモデル式に代入各食行動パターンが行われたかどうかをさんしゅつ。その結 果 ( その食行動が行われたかどうか ) と、実態調査から得られた行った食行動パター ンとを比較した。各食行動パターンについて全サンプル 7 名に対する、2 つの結果が あったものを「正」、合わなかったものを「誤」とし正誤確率を算出した。( 表 5-11) 食行動パターン「B-5,C-3」について 14% と低い値となった。モデル式作成のため のサンプル数が少ないため、この食行動パターンについてはサンプルを追加し再度モ デル式を作成する必要があるといえる。

表 5-11 各食行動パターンのモデル式の正誤率

食行動パターン A-1 正誤率 %

86

食行動パターン B-6 正誤率 %

43

A-2

A-4 B-2 B-4 B-5

71

43

C-2

C-3 C-4 C-6

100

14

86 57

71 57

14 D 43

検証用の 7 個のサンプルを各モデル式に投入した結果 と、実際の結果の正誤率

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6 章 シミュレーション

6 章 シミュレーション

!45Y"#$†Y¢P !ÔÕ5yz>`ª%&'B™C yz>` 人を発生させる度に以下の条件で、その人の個人要因を決定する。( 図 6-4) 就業状態 実態調査の結果から割合を算出。有職者が 44%、無職が 56% とした。 行動スタイル 実態調査の結果から、0.1 刻みごとの度数分布を割り出した。1 ∼ 2 までの値をとる。 度数分布から出現率を求め範囲を決定し、0.1 の範囲内でランダムに行動スタイルの 値を決定した。( 図 6-1) gh¥[†òqrõ 実態調査の結果から、度数分布を割り出した。0,1,2,3,4,5 の値をとり、度数分布 より出現率を求め値を決定した。( 図 6-2) 家族友人関係 実態調査の結果から、0 と 1 ∼ 120 までの間で 20 刻みの範囲の度数分布を割り出 した。0 ∼ 120 までの値をとる。度数分布から出現率を求め範囲を決定し、0 では ない場合 20 の範囲内でランダムに家族・友人関係の値を決定した。( 図 6-3)

#$%&'()*+!"

&! %

頻度

1.1

2

1.2

4

1.3

1

1.4

1

1.5

3

1.6

6

1.7

9

1.8

3

1.9

1

!"

データ区間

$ # " ! &'& &'" &'( &'# &') &'$ &'* &'% &'+ #$%&'(

図 6-1 行動スタイルの出現頻度

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-72-

6 章 シミュレーション

%&' 全 61 のメッシュの中から一か所決定すると、変数のうち環境に関する要因の、 「駅 までの距離」「総合病院までの距離」「公園までの距離」「食料品店・日用品店までの 交通手段の有無」 「総合病院までの交通手段の有無」 「公園までの交通手段の有無」 「道 路網の近接中心性」「鉄道網の近接中心性」「A バス網の近接中心性」の数値が自動 的に決定する。( 資料編参照 )

社会グループ参加数の出現頻度

&)

データ区間

頻度 0

2

1

13

2

7

3

2

4

3

5

3

頻度

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)

,-.(/0123

図 6-2 社会グループ参加数の出現頻度

456789:)*+!"

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データ区間 頻度

!"

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0

4

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20

12

40

4

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60

4

80

4

100

1

120

1

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456789:

図 6-3 家族・友人関係の出現頻度

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-73-

6 章 シミュレーション

!ÔÙ5Y"#$†Y¢P 3(i 今回の実態調査は、50 歳以上の人を対象にしているため、昭島市の 50 歳以上の 人を想定したシミュレーションとする。 シミュレーション 1,2 では、居住地 ( メッシュ ) をランダムに与えた 1000 人の人 を想定しシミュレーションを 1000 回行う。 昭島市の人口統計から年齢が 50 歳以上の人口は、44377 人。その 2.5% の人口の 1109 人から、1000 人の人を発生させてシミュレーションを行った。

Y"#$†Y¢P 3l\ )*EF„…†P$•**JÝõ$Ö,+,-./E0 e œ12‹B*JŸ 実態調査から、一週間の全食事回数の全調査対象者における平均は 23 回であった。 そこでシミュレーションを行う際、一人の人に対し一週間の食事を 23 回とした。 実態調査から各食行動パターンごとの一週間に行われた食事回数の平均を算出。 その値を食行動パターンの出現率とした ( 表 6-1)。23 回の食事毎に、12 種類の食行 動パターンから出現率により一つの食行動パターンを選択する。 そして、その食行動パターンを「行ったかどうか」を食行動のモデル式より判別 する。23 回の食事のうち行われた食事パターンの数をカウントする。その数をその 人の「Zk= 食行動の自由度」とする。( 図 6-5) 上記の「一週間の食事」を 1 ループとし、これを 1000 回 (1000 人 ) 行い 1000 個 の Zk を算出。( 図 6-4) その Zn の平均が、「昭島市の食行動の自由度」となる。12 の食行動パターンの出現頻度を ( 表 6-2) にまとめた。 ・昭島市の食行動の自由度は「5.0」であった ・自由度 5 を頂点に正規分布を描いている ・自由度が 2 以下、8 以上はあまり見られない ・一週間に出現する食行動パターンにおいて 7.2 回と A-1 が他の食行動パターンに 比べ多い ・次いで A-4 が 2.8 回と多く自宅での食行動は行いやすいといえる

表 6-1 食事パターンの出現回数

A-1

A-2

A-4

B-2

B-4

B-5

B-6

C-2

C-3

C-4

C-6

D

食事回数の平均 3.87

食事パターン

0.43

1.37

0.47

0.47

0.33

0.73

0.23

0.17

0.37

0.67

0.43

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-74-

6 章 シミュレーション

start

n=0

就業状態を決定 44% の割合で有職者 56% の割合で無職とする

社会グループ参加数を決定 図 6-2 を元に出現確立を求め 0,2,3,4,5 のいずれかの値とする

行動スタイルの範囲を決定 図 6-1 を元に求めた出現確立 から 1 ∼ 2 までの 0.1 きざみ の値を与える 行動スタイルの値を決定 与えられた 0.1 刻みの範囲か らランダムに値を与える

家族・友人関係の範囲を決定 図 6-3 を元に求めた出現確立 を 0 か 1 ∼ 120 までの 20 刻みのいずれかの値とする

yes

家族・友人関係の範囲が 0

no 家 族・友 人 関 係 の 値 を 決 定 与えられた 20 刻みの範囲か らランダムに値を与える

1

2

3

処理 A

4 処理 B

n+1

処理 A が 1,2 の時

yes

no

no

n=100

no

yes

n=1000

yes

end

図 6-4 個人要因の決定

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-75-

6 章 シミュレーション

1

2

3

4

処理 A n=0

居住者を発生させ、 ランダムに 61 のメッシュの 中から 1 つ居住地を与える

表 6-1 から各メッシュにおけ る、環境要因の値を決定

表 6-2 のから得られた出現率よ り 12 の食行動パターンから 1 つを決定する

食行動パターンのモデル式に、 個人・環境要因の値を代入し、 行われたかどうか判定する

新しい食行動バターンが 行われた no

yes

食行動の自由度 Zk+1

n+1

n=23

no

yes

end 図 6-5 シミュレーション 1

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-76-

6 章 シミュレーション

1

2

3

4

処理 A n=1

居住者を発生させ、 ランダムに 61 のメッシュの 中から 1 つ居住地を与える

表 6-1 から各メッシュにおけ る、環境要因の値を決定

表 6-3 のから食行動パターン n のモデル式に、 個人・環境要因の値を代入し、 行われたかどうか判定する

食行動バターンが 行われた no

n=12

yes

食行動の自由度 Zk+1

no

n+1

yes

処理 B

図 6-6 シミュレーション 2

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-77-

6 章 シミュレーション

Y"#$†Y¢P i 一人に対し全 12 種類の食行動パターンについて各モデル式より、「行なったかど うか」を判別。その際行った食行動パターンをカウントしその人の「Zn= 食行動の 自由度」とする。( 図 6-6) これを 1 ループとし 1000 回 (1000 人 ) 行い、Zn の平均値を「昭島市の食行動の 自由度」とする。12 の食行動パターンの出現頻度を ( 表 6-3) にまとめたまとめた。 ・昭島市の食行動の自由度は「7.1」であった ・自由度 7 を頂点分布しているが、正規分布は描いていない ・自由度が 4 以下、10 以上はあまり見られない Y"#$†Y¢P 3(i B•‚ 食行動パターンに対する重み付をしないシミュレーション 2 は、その食行動が「で きる」か「できない」かがわかる。逆に重み付けをしたシミュレーション 1 では、 「行 われるかどうか」がわかる。そのため、シミュレーション 2 の方が「食行動の自由度」 が高い結果となった。 ただし、シミュレーション 1 が正規分布を表していることからもわかる通り、食 行動パターンに重み付をした方が、現実の現象に近くなったといえる。 ある食行動を「行えるか」ということと、実際に「行うか」ということに対する 開きがあることがこの 2 つのシミュレーションによりわかった。

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-78-

6 章 シミュレーション

表 6-2 食行動の自由度の出現分布表 ( シミュレーション 1)

>?@A/>BC!

食行動の自由度

#!!

5.013

()! (!! データ区間 頻度

")!

2

2

17

3

86

&)!

4 213

&!!

5 351

)!

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1

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6 224 7

92

8

12

9

2

10

1

! &

"

(

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)

$

*

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食行動パターン A1 出現回数の平均 7.202

A2

A4

B2

B4

B5

B6

C2

C3

C4

C6

D

0.271

2.782

0.474

1.004

0.571

0.608

0.226

0.344

0.389

1.123

0.675

一週間 23 回の食事中の出現回数の平均 表 6-3 食行動の自由度の出現分布表 ( シミュレーション 2)

*+,-.*/0!

食行動の自由度 7.194

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"#

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データ区間 頻度 4

7

5

38

6

94

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7 571

!

8 231 9

41

10

14

11

4

#

)

$

*

%

+

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食行動パターン 出現確率

A1

A2

A4

B2

B4

B5

B6

C2

C3

C4

C6

D

0.782

0.261

0.793

0.43

0.88

0.708

0.371

0.382

0.78

0.432

0.716

0.659

1000 人中の各食行動パターンにおける行われた割合 Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-79-

6 章 シミュレーション

!Ôí5Y"#$†Y¢P ?(ˆ シミュレーション 3,4 では、61 の全メッシュにおける自由度を算出するシミュレー ションを行う。100 人の人を想定し、全ての人に対し全 61 メッシュにおける「Zn= 食行動の自由度」を算出するシュミレーションを行う。

Y"#$†Y¢P ? 一人に対し全メッシュ対して、シミュレーション 1 の「一週間の食事」を行う。 ある人のメッシュ n における食行動の自由度 Zn(n=1 ∼ 61) を算出する。( 図 6-7) この食行動の自由度 Zn の 100 人全ての人の平均を、メッシュ n における「食行 動の自由度」とする。全メッシュの食行動の自由度の度数分布を作成した。( 表 6-4)

Y"#$†Y¢P ˆ5 一人に対し全メッシュ対して、シミュレーション 2 を行う。そして、ある人のメッ シュ n における食行動の自由度 Zn(n=1 ∼ 61) を算出する。( 図 6-8) この食行動の自由度 Zn の 100 人全ての人の平均を、メッシュ n における「食行 動の自由度」とする。全メッシュの食行動の自由度の度数分布を作成した。( 表 6-5)

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-80-

6 章 シミュレーション

1

2

3

4

処理 A m=1

居住者をメッシュ n とし、表 6-1 から環境要因の値を決定

n=0 表 6-2 のから得られた出現率よ り 12 の食行動パターンから 1 つを決定する

食行動パターンのモデル式に、 個人・環境要因の値を代入し、 行われたかどうか判定する

新しい食行動バターンが 行われた no

yes メッシュ n における 食行動の自由度 Zn+1

n+1

n=23

no

yes

m=61

no

m+1

yes end 図 6-7 シミュレーション 3

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-81-

6 章 シミュレーション

1

2

3

4

処理 A m=1

居住者をメッシュ n とし、表 6-1 から環境要因の値を決定 n=1

表 6-3 のから食行動パターン n のモデル式に、 個人・環境要因の値を代入し、 行われたかどうか判定する

食行動バターンが 行われた no

n=12

yes

食行動の自由度 Zn+1

no

n+1

yes

m=62

no

m+1

yes 処理 B

図 6-7 シミュレーション 4

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-82-

6 章 シミュレーション

Y"#$†Y¢P ?(ˆ •‚ 各メッシュにおける食行動の自由度に関しては、食行動のパターンに重み付をし たかどうかで違いは見られなかった。自由度 8,11 の 2 つにピークがあり、自由度の 高いエリアと低いエリアに分かれることがわかった。自由度 8 の方がピークが高く 全メッシュの「食行動の自由度」の平均は両シミュレーションにおいて約 9 となっ た。シミュレーション 3 とシミュレーション 4 で、各メッシュでの「食行動の自由度」 を比較してもほとんど同じ結果となった。

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-83-

6 章 シミュレーション

表 6-4 全 61 メッシュの食行動の自由度の分布表 ( シミュレーション 3)

*+,-.*/0" ")

"#

"! &) &!

データ区間 頻度 7

12

8

22

9

2

10

9

11

11

12

6

) ! *

%

+

&!

&&

&"

$%&'()#

全61メッシュの食行動の自由度の平均 シミュレーション3 シミュレーション4 食行動の自由度

8.8

8.9

表 6-5 全 61 メッシュの食行動の自由度の分布表 ( シミュレーション 4)

>?@A/>BC1

")

!"

"!

データ区間 頻度 7

12

8

20

9

3

10

6

11

13

12

7

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%

+

&!

&&

&"

;#$)<="

全61メッシュの食行動の自由度の平均 シミュレーション3 シミュレーション4 食行動の自由度

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

8.8

8.9

-84-

6 章 シミュレーション

!Ôý53†‡‡…ãÜ 個人要因・環境要因、そして個人の属性に対する、ケーススタディを行った。変 数の中から、個人要因は「社会グループ参加数」、環境要因は「A バス網」、そして 個人に属性におけるケーススタディでは違う属性間の居住地による「食行動の自由 度」の比較を行った。

3†‡‡…ãÜ 35gh¥[†òqrõ/ô456, 実態調査結果から得られた出現率を用いてシミュレーションしているが、1000 人 全ての人の社会グループ参加数を「5」とする。これは、実態調査結果から得られた 社会グループ参加数の最大値である。 結果を表 6-6 にまとめた。

N

0

0.5

1km

A バスのバス停 ( サイクルバス )

A バスとその他の共有のバス停

その他のバス停 ( 立川バス・西東京バス )

バス利用者が一名居住している街区 バス利用者が二名居住している街区 調査対象者が居住している街区 A バス網を追加したメッシュ

図 6 A バス網のケーススタディ

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-85-

6 章 シミュレーション

表 6-6 ケーススタディ 1 の食行動の自由度の分布表

233456#

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"#

"#

*+,-.*/0#

&

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"

(

#

$

*

%

+

&!

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$%&'()#

シミュレーション 1

ケーススタディ 1

データ区間 頻度

データ区間 頻度

1

2

1

2

17

2

9

3

86

3

72

2

4 213

4 180

5 351

5 324

6 224

6 273

7

92

7 111

8

12

8

25

9

2

9

4

10

1

10

0

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

)

シミュレーション1 ケーススタディ1 食行動の自由度の平均

5.013

5.227

全メッシュの食行動の自由度の平均

-86-

6 章 シミュレーション

3†‡‡…ãÜ il7 LJÆ/ô456, A バス ( サイクルバス ) を、今の路線に加え A バスのバス網を JR 青梅線の北側に も設けた。( 図 6-9) 現状ではサイクルバスは、JR 青梅線の南側、特に拝島駅・東中 神駅の南側を中心に A バス網がある。昭島市は、拝島駅・昭島駅の駅前に各施設が 配置されていることもあり、北側の駅までのアクセスを改善したら「食行動の自由度」 がどのように変化するかをシミュレーションした。( 表 6-7)

表 6-7 ケーススタディ 2 の食行動の自由度の分布表

233456!

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(

#

)

$

*

%

+

&!

$%&'()#

シミュレーション 1

ケーススタディ 2

データ区間 頻度

データ区間 頻度

1

2

1

2

2

17

2

15

3

86

3

65

4 213

4 229

5 351

5 328

6 224

6 248

7

92

7

90

8

12

8

21

9

2

9

1

10

1

10

1

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

"

シミュレーション1 ケーススタディ2 食行動の自由度の平均

5.013

5.088

全メッシュの食行動の自由度の平均

-87-

6 章 シミュレーション

3†‡‡…ãÜ ?5i éB8ê,{|B)9£Y#$:.,*EFBGHI 属性の違う A,B を、実態調査をもとに設定した。( 表 6-8) 実態調査結果から、各 変数の最大値と最小値から、「高齢者」の設定として A を、「50 代」の設定として B を設けた。そして、そてぞれの属性 A,B に対し、シミュレーション 3 を行った。( 図 6-10,11) A の属性は、B の属性に比べ全メッシュにおいて同じか B より低い「食行動の自 由度」となった。また、同じメッシュでも行った食行動パターンが異なる場合もあっ た。 ・属性により、「食行動の自由度」が高い居住地が違う ・同じ居住地でも属性が変化すると「行った食行動パターン」が異なる 同じ属性の人の中で比較してみると、各メッシュにより「食行動の自由度」が異 なる。( 図 6-10,11) つまり、居住地が変化することで「食行動の自由度」が変化する。 このモデルを使用することで、ある属性の人における自由度の高い場所を判別する ことができる。 また、自由度の等しいメッシュでも「行える」食行動のパターンに相違がある。( 表 6-9) 自由度の高さも居住地を評価する一つの指標であるが、「どの食行動パターン」 が行えるかという点においても居住地を評価することができる。その人が普段行っ ている食行動パターンが加齢による影響を受けても行えるための対策をすることが できる。自由度の高い場所で、多くの選択肢の中から「自分で選択する」という意 味での自立ではないが、今までの「生活の維持」という意味では達成することがで きる。 ・ある属性の人における「食行動の自由度」の高い場所がわかる ・ある食行動パターンが行えるかどうかで居住地を評価できる 表 6-8 ケーススタディ 3 属性

A

B

就業状態

1

2

参加グループ数

0

5

家族・友人関係

10

100

行動スタイル

1.85

0.58

表 6-9 属性 A の各食行動パターンの出現確率

メッシュ番号

A1

A2

A4

B2

B4

B5

4

0.411

0.0

0.151

0.0

0.046

0.029

5

0.400

0.0

0.138

0.0

0.052

0.0

B6

C2

C3

C4

C6

D

食行動の自由度

0.0

0.0

0.017

0.0

0.075

0.047

7

0.073

0.021

0.016

0.0

0.066

0.0

7

一週間の 23 回の内の一回の食事に行われる確率

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-88-

6 章 シミュレーション

N 0

図 6-10 属性 A の各メッシュにおける食行動の自由度

0.5

1km

N 0

図 6-11 属性 B の各メッシュにおける食行動の自由度

0.5

1km

食行動の自由度

1

2

3

A バスのバス停 ( サイクルバス ) A バスとその他の共有のバス停 その他のバス停 ( 立川バス・西東京バス )

4

5

6

7

8

総合病院 食料品店・日用品店 公園

9

10

11

12

幹線道路同士の交差点 その他の交差点 （注） 幹線道路：一般国道〈高速道路を除く〉    非幹線道路：その他の道路幅 12m 以上の道路

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-89-

7 章 まとめ

7 章 まとめ

;45š%#ª<= ¶835š%# *EF„…†PBâã[>? ・加齢による食行動パターンの選択モデルへの影響度が明らかになった。 ・生活環境を構成する要因それぞれについての、食行動パターンの選択モデルへの影 響度が明らかになった。

Y"#$†Y¢P>? ・あらゆる人に対する自由度の向上に有効な生活環境の改善策はない。 ・ある個人要因を改善することにより、食行動の自由度を向上させることができる。 ・ある属性の人に対して食行動の自由度を向上させる都市 ( 生活環境 ) の選択モデル が得られた。 ・ある属性の人に対して特定の食行動における都市 ( 生活環境 ) の選択モデルが得ら れた。 ・都市 ( 生活環境 ) を食行動により評価することができることがわかった。

あらゆる人に対する「食行動の自由度」を向上させる、生活環境はないというこ とがわかった。しかし、ある属性に対する食行動の自由度を向上させる生活環境モ デルは得られた。ということは、高齢者に多い属性を特定し、対象者を絞ることで、 食行動の自由度の向上に対する、都市 ( 生活環境 ) 整備を行うことができる。 また、個人が居住地を選択する際の「食行動の自由度」による都市 ( 生活環境 ) の 評価モデルが得られた。個人レベルにおいて高齢期をふまえた居住地の選択・評価 ができる。 食行動の自由度を向上させる個人要因が明らかになった。社会参加や、人間関係 といった社会性と食行動との定量的な関係を明らかにしたことで、定量的なモデル に基づいたソフト面での対策をすることが可能となった。 都市を、食行動により評価できることがわかった。ということは、食行動は都市 ( 生 活環境 ) により影響を受けていることが明らかとなった。今まで、食行動は食卓空間 といった直接食行動に影響する部分で考えられてきたが、都市 ( 生活環境 ) レベルで 考えていく必要があることを示すことができた。

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-91-

7 章 まとめ

¶8i5<= モデルの検証において正誤率の悪い食行動パターンのモデル式があった。サンプ ル数が少ないことが原因として考えられるので、サンプル数の増加をはかりモデル 式のブラッシュアップをする必要がある。 ある個人要因が食行動の自由度を向上させることがわかったが、今回は個人要因 でとどまり環境要因への結びつきができなかった。今回食行動の自由度を向上させ ると明らかになった個人要因の生活環境とのつながりを明らかにしていくことで、 生活環境による食行動の自由度を向上させるモデルに新たな要素を加えることがで きる。 今回食行動パターンのモデル式及びシミュレーションに年齢の要素を組み込むこ とができなかった。加齢による食行動パターンが行われなくなる順については明ら かとなったが、ある属性を持つ人の「将来の食行動の自由度」を算出する定量的な モデルを作成する必要がある。現状では、個人要因の属性の加齢による傾向から、 食行動の自由度を予測することはできるにとどまる。( ケーススタディ 3) 定量的なモデルにより、将来の食行動の自由度の予測ができ加齢に対する対策が 行える。

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-92-

参考文献と注釈

qø@A 1) 平野順子：わが国における高齢者の QOL 研究の文献的考察と展望、生きがい研究 8、pp.71-89、2002 2) 平野順子：わが国における高齢者の Quality of Life 研究の回顧と展望―過去 20 年間の研究レビュー―、生活社 会科学研究 6、pp.61-69、1999 3) 岑貴志、加知範康、大島茂、加藤博和、林良嗣 : 主要施設の配置を考慮した都市内アクセシビリティ分布の評価 , 土木計画学研究・講演集 No.32、2005.12 4) 加知範康、岑貴志、加藤博和、大島茂、林良嗣：ポテンシャル型アクセシビリティに基づく交通利便性評価指標 群とその地方都市への適用、土木計画学研究・論文集 No.23、no.3、pp.675-686、2006.9 5) 山田一隆：高齢者の「生きがい」増進を地域社会で育む枠組みに関する基礎的研究―生涯学習・社会教育的視点 からの検討―、立命館大学博士 ( 政策科学 ) 学位論文、甲 273 号、2002 6) 姫野智至、近藤光男、高橋啓一、廣瀬義伸、大谷博：高齢者福祉施設の利便性評価と配置計画に関する研究、徳 島大学大学院先端技術科学教育部修士論文、2001 7) 水間政典：都市居住高齢者の外出行動の特性の圏域に関する研究―都市型高齢者住宅居住者の実態分析とシミュ レーション―、明治大学大学院 博士前期課程 理工学研究科建築学 MAS コミュニティ研究報告、2007.4 8) 椎野亜紀夫、中村攻、木下勇：高齢者の日常的外出形態の構造分析、千葉大園学報 第 53 号、pp.47-57、 1999.3 9) 奥山純子、小伊藤亜希子、中山徹、斎藤功子、田中智子、立松麻衣子、辻本乃理子：在宅高齢者の食生活を支え る地域密着型配食サービスの役割と課題、日本建築学会大会学術梗概集、pp.161-162、2004.8 10) 松永直美、室永芳久、両角光男：熊本市 6 地区における調査結果の比較考察∼高齢者の外出行動を促進する地区 環境に関する研究∼、日本建築学会大会学術梗概集、pp.165-166、2004.8 11) 石村貞夫：『SPPS による多変量データ解析の手順 第 3 版』、東京図書株式会社、pp.24-39、2006.10 12) 加藤千恵子、石村貞夫『臨床心理・精神医学のための SPSS による統計処理』、東京図書株式会社、第 9 章、 2005.4 13) 丹慶勝市、『図解雑学 多変量解析』、株式会社ナツメ社、pp196-230、2005.2 14) 高橋信、『マンガでわかる統計学』、オーム社、2004.7 15) 高橋信、井上いろは、『マンガでわかる統計学 回帰分析編』、オーム社、pp.149-192、2005.9 16) 安田雪：『ネットワーク分析 何が行為を決定するか』、株式会社新曜社、pp.82-89、2005.1 17) 増田直紀、今野紀雄、『複雑ネットワークの科学』、産業図書株式会社、pp15-31、2007.6 18)NHK 放送文化研究所、『日本人の生活時間・2005 − NHK 国民生活時間調査』、日本放送出版協会、 pp71-74,170-201、2006.12 19) 内閣府、『平成 19 年版 高齢社会白書』、株式会社ぎょうせい、pp5,20,22-27,36-60、2007.6 20) 伏木亨、『人間は脳で食べている』、株式会社筑摩書房、2005.12 21) 村田裕之、『団塊・シニアビジネス「7 つの発想転換」』、ダイヤモンド社、pp99-103、2006.1 22) 神頭広好、『都市と地域の立地論ー立地モデルの理論と応用ー』、株式会社古今書院、pp39-41、2004.7 23) 石毛直道、『食卓文明論 - チャブ台はどこに消えた』、中公叢書、2005.4

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参考文献と注釈

24) 今田純雄、『食行動の心理学』、培風館、pp.16-18,93-109、2003.11 25) 辻正二、船津衛、『エイジングの社会心理学 ニューセンチュリー社会心理学 6』、北樹出版、pp70-107、 2003.6 26) 長田理、『Stat View 多変量解析入門』、( 有 ) オーエムエス出版、pp97-104、2001.12 27) 増田直紀、今野紀雄、 『「複雑ネットワーク」とは何か 複雑な関係を読み解く新しいアプローチ』、株式会社講談社、 pp.229-232、2006.2

qøBOÁ 1)http://www.ibaraki-kodomo.com/toukei/logis.html ロジスティック回帰入門 2)http://www.health-net.or.jp/index.html 健康ネット 3)http://www.tmig.or.jp/J_TMIG/J_index.html 東京都老人総合研究所 4)http://www.tmgh.metro.tokyo.jp/index.html 東京都老人医療センター 5)http://www.nenrin.or.jp/center/ikigai/kenkyu/kenkyu_p8.html 長寿社会開発センター 6)http://www9.ocn.ne.jp/~ode-kake/ 高齢者外出介助の会 7)http://www.city.kita.tokyo.jp/docs/press/215/021586.htm 北区 プレリリース ひとり暮らし高齢者を支える 8)http://www.tvac.or.jp/ ボラ市民ウェブ by 東京ボランティア・市民活動センター 9)http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/ おしゃべりな部屋 ( プラネタリウム , 星 , 植物 , 熱帯魚 , 統計学 )

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参考文献と注釈

dC 1) 食事形態：食事内容 ( 肉や魚や栄養素など ) のことではなく、調理方法により分類したもの。自炊・中食・外食の 3 種類の形態がある。用語の定義参照。 2) 東京都老人医療センター：高齢者医療の専門病院であり、現在は東京都福祉保健局により運営されている病院。参 ) 3) 食生活指針：農林水産省において、平成 12 年３月、当時の厚生省、文部省と共同して 10 項目からなる食生活指 針を策定し、さらに、この指針につき閣議決定がなされた。近年日本の食生活は、海外からの食料輸入の増大に加え、 食の外部化や生活様式の多様化が進展し、飽食とも言われるほど豊かなものになっている中で、脂質の摂り過ぎ 等の栄養バランスの偏りや、食料資源の浪費等の諸問題が顕在化していることに着目し策定された。 4) ネットワーク：網という意味の英単語。複数の要素が互いに接続された網状の構造体。ネットワークを構成する 各要素のことをノード、ノード間をつなぐ線のことをパスと言う。 5) 近接中心性：自宅から各外出先への最短距離の合計を、外出先の総数で割ったもの。値が小さくなるほど、自宅 がその人の外出行動の中心にあるということになる。 6)UCINET：ネットワーク研究で利用されている分析用ソフト。ネットワーク図を描画することができるほか、ネッ トワーク図からいくつかの数値に対する分析が行える。「ネットワークの中心性」や「クラスター」などネットワー ク分析用のソフトの一つ。 7) ボロノイ図：平面上に、いくつかの点が配置されている。このとき、その平面ないの点を、どの点に最も近いかによっ て分割してできる図を、ボロノイ (Voronoi) 図という。また、その分割のことをボロノイ分割という。 8) ロジスティック解析：多変量解析の一つ。従属変数に 0,1 の 2 値をとるのが特徴。ある事象に対する発生率を得 られる。0 ∼ 1 までの値をとり、0.5 を境に 0 か 1 かが判別される。説明変数の条件は、独立変数であればよく、 数量型でも数値型でも可能。利点は、「要因によるオッズ比が得られる」「事象の発生確率が得られる」こと。 9)SPSS：(SPSS Regression Models) 10) 有意確率 (p value)：統計的仮説検定において、帰無仮説のもとで得られた検定統計量が実現する確率。有意確 率が前もって定めた有意水準 * より小さい場合に帰無仮説を棄却し、大きい場合に帰無仮説を採択する。 ＊有意水準：統計的仮説検定を行う場合に、帰無仮説を棄却するかどうかを判定する基準。5% あるいは 1% がよく 使用される。 11) ステップワイズ法：変数選択法の一つ。独立変数を任意に選択して投入する強制投入法と、自動的に有意な変数 を選択してくれるものが「ステップワイズ法」。ステップワイズ法の中には、変数増加法、変数減少法、変数増 減法がある。 12) 尤度比：尤度とは、ある観測データが起こる確率のこと。ロジスティック回帰では、尤度の対数 ( 対数尤度 =log(L)) を用いて検定する。ある条件を含まない場合と含んだ場合の最大対数尤度の差の 2 倍が自由度 1 のカイ ２乗分布することを用いて検定する。-2logLO-(-2logL)=2log(LO/L) を尤度比検定量という。この検定法を尤度 比検定法という。 13) 変数増加法：スッテップワイズ法の一つ。モデルに入っていない変数のうちで p 値が最も小さいものからモデル に投入し、尤度比検定量の減少が有意であれば次に p 値が小さいものを投入していく。尤度比検定量の減少が有 意でなかったり、残った独立変数の p 値が全て一定以上になると終了となる。モデルに投入したり除去したりす る基準は自由に決められる。 14) オッズ比：ロジスティック回帰の利点の一つ。各独立変数の影響、すなわち単位あたりの変化がもたらす確率の 変化を評価したものをオッズ比という。

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おわりに

おわりに 卒論生で初めて渡辺研の門をたたいた時から、「食」に関わる研究がしたいと、意味のわからないことを言っていた 私に、 3 年にわたりご指導いただいた、渡辺先生ありがとうございました。 先生の言葉はには、いつもユーモア ( ←ひらめき的な ) が含まれていて、たくさんの考えにつながっていきました。 毎年健康ゼミの皆さんには色々ないみでお世話になりました。 研究に対する指摘もそうですが、他の人の考えを聞くことが私にはとても研究の助けになったと思います。 いつも笑顔のゆかちゃん、癒されてました。たまに相談にのってくれて助かりました、さこくん。こうちゃんのやさ しさが効きましたょ。 しゃきっとくたっとさせてくれた松島くん、前波くん卒論の時は本当に助かりました∼。 いいつくせません。3 年間いろいろなことをして、遊んで考えて楽しかったです。 最後のさいごまで迷惑かけっぱなしでした。 本当にありがとうございました。感謝ですかんしゃ。 たまにはお茶しにいきましょうね、長澤さん。 ダメ子な私をいつも否定しないでくれた林田さん感謝していました。お世話になりました いつも視野の片隅にいた平井くん、その背中励みになりました。 徹夜をしても汚れない入江くん、お互い目で会話していたね、「ちかれた∼」 そして、M2 のみなさま沖縄がこころのささえとなりました。3 年間だもんね。お世話になりました。 まっきーの気合いに勇気づけられました。 kid のネコが気になってきになって．．．沖縄ではっちゃけようね おぬまくん、みんなをひっぱってくれてありがと とおるちゃん、たばこには気をつけてね おおこうちくん、最後の電話はうれしかったょ、沖縄ごめんにょ∼ 家に一度もかえらないでごめんなさい。おとうさんおかあさん、もうすぐ帰るよ∼ おいしいごはんありがとう。 おこしてくれてありがとう。←ほんとにありがとう。 みっつぃを紹介してくれてありがとう。 お菓子買ってくれてありがとう。 話を聞いてくれてありがとう。 sim つくってくれてありがとう。 ぼうこうえんなわたしにほうこうしてくれてありがとう。 朝マックしようね。 パソコンうばってごめんちゃい。 なには、ともあれおわった。。。。ょ。

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資料編

資料編

!"# $%

&'()*+, アンケート用紙の記入方法

2

食行動調査票

3

-./01)2 モデル作成用の調査対象者 30 名の調査データ

4

3456 全メッシュの各最寄りの施設のあるメッシュ

5

全 61 メッシュから各最寄の施設までの距離

6

全 61 メッシュから各最寄の施設までの交通手段の有無

7

交差点の ID NO. と名前

8

昭島市内の道路網

9

バス停の ID NO. と名前

10

昭島市内のバス網

11

駅の ID NO. と駅名と路線名

12

駅の ID NO. と駅名と路線名 2

13

鉄道網における駅の近接中心性

14

鉄道網における駅の近接中心性 2

15

718 各変数のモデルの予測に対する有意確率

16

12 の食行動パターンのモデル式の係数

17

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2007.12.14.

] ] ] ]

回数：＿＿ 場所：[ 回数：＿＿ 場所：[ 回数：＿＿ 場所：[ 回数：＿＿ 場所：[

知人宅 知人宅 知人宅 知人宅

8 9 10 11

それ以外

それ以外

17 18

それ以外

16

それ以外

知人宅

7

それ以外

自宅

6

14

自宅

5

15

自宅

4

それ以外

自宅

3

13

自宅

2

知人宅

自宅

1

12

場所

NO.

［          ］

その他

電車

バス

自動車・オートバイ

自転車

徒歩

［          ］

その他

電車

バス

自動車・オートバイ

自転車

徒歩

［          ］

その他

電車

バス

自動車・オートバイ

自転車

徒歩

移動手段

渡辺仁史研究室

性別：男・女

自炊：する・たまにする・しない

居住人数：1 人・2 ∼ 4 人・5 ∼ 7 人・8 人以上

居住場所：昭島市＿＿＿＿＿ 町＿＿丁目

同居者：いない・配偶者・子・孫・親・兄弟・友人・その他

人数

メールアドレス：mayo@toki.waseda.jp

携帯番号：090-9391-6697

電話番号：03-5286-3276

住所：〒169-8555 東京都新宿区大久保 3-4-1 55N801

研究実施者 日下部真世

早稲田大学大学院理工学研究科 建築学専攻

年齢：∼59・60∼64・65∼69・70∼歳 就業状況：している・していない

この研究に関する問い合わせ先

最後にあなたのことについてお聞きします。回答できる範囲で結構です。

アンケートについて疑問がありましたらどんなことでもかまいません。下記の連絡先までお気軽にお尋ねください。

]

回数：＿＿ 場所：[

月に 1 回 NPO 活動に参加している場合、「月１ NPO 活動」

例 : 週２回スポーツジムに通っている場合、「週２ スポーツジム」

設問 2 日常規則的に行くところがあれば記入してください

注意事項 ＊会う場所が自宅の場合は相手の移動手段となります ＊同じ人でも会う場所や移動手段が違う場合は毎回数にカウントしてくだ さい ＊移動手段のその他の欄には友人が迎えに来た自動車で移動した場合など

例えば、いつも自転車で向うレストランで会うことのある友人が 2 人い る場合は、NO.14 の欄に 2 と記入します。

ました。各パターンで会う可能性のある人数を表に記入してください。

設問 1 家族や友人と会う場所、そこへの移動手段を右記の 18 パターンに分類し

2 つの設問にお答えください

＊アンケート回収方法 アンケート終了後に郵送（着払い）にて回収します。

研究への参加について ＊参加は任意であること、および同意を撤回する権利の保障 このアンケートへの参加は任意です。参加しないことによって、不利益な対応を受けることはありません。 ＊個人情報の保護に関して アンケートにより得られたデータは個人を特定できないようにして扱います。個人情報の取り扱いには十分配慮し、プライバシーを侵 害したり、ご迷惑をおかけすることはありません。なお、このアンケートの調査結果は学術目的のみの利用とし、その他のことに流用 することはございません。

研究について 8 年後の 2015 年には団塊の世代の高齢化の影響で高齢者の数が急激に増加します。現在「孤立化する高齢者の増加」が社会問題の一つ としてあげられ、人とうまく関係の作れない高齢者もいると言われています。食行動によるコミュニケーションにより、高齢者の生活の 質を維持するための都市はどうあるべきかを研究します。

下記の研究のため、アンケート調査を行っております。ご協力いただけたら幸いです。

＊食行動；食事をどこで食べたのかまた誰かと食べたのかといった食事にまつわる 行動のことを指します。栄養学的な側面（1 日のカロリー摂取量など） は指しません。

＊

食行動 と生活行動に関するアンケートのご協力のお願い

資料編 アンケート用紙１

-1-

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生活行動調査票 記入例

＊ 同じ場所も複数いった場合そのつど明記してください。

＊ 朝から行った生活拠点を順番に上から記入してください。

注意事項

そのほか、矢印の場所に行くときの移動手段と同伴人数を記入していただきます。

ん屋といった場所や習い事やパソコン教室などのことです。

１日にどこに行ったのかを記録していただきます。生活拠点とは、スーパーや公園または駅などの交通機関や、うど

移動人数：移動中の人数を記入。自分一人なら 1 人。自分と友人なら 2 人。

移動手段：T；電車  C；車  B；バス  W；徒歩  By；自転車  A; その他 左記の記号を明記してください。

生活拠点：駅名やデパートの名前、習い事などその拠点で何をおこなったかわかるような書き方をして下さい。

記入方法 生活行動調査票

食行動記入例

食行動の記録の仕方は、食行動調査表１に書いてあります。下記の記入例を参考に記録していってください。

記入方法 食行動調査表

・食行動調査表・生活行動調査票は、毎日１枚ずつその日の食行動と生活行動について記入（計７枚）

・アンケートの記入方法（本誌１枚）

・生活行動と食行動に関するアンケートへのご協力のお願い（１枚）

今日から１週間のあなたの食行動と生活行動を記録していただきます。調査票は計 9 枚あります

アンケートの記入方法

資料編 アンケート用紙２

-2-

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＊コーヒーを飲んだだけ、またはアイスを食べただけというような場合も記入して下さい

＿＿日目 調査日：＿＿月＿＿日（ ＿＿曜日）

食事内容：自炊・中食・外食

食事内容：自炊・中食・外食

18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

生活拠点

］ 設問②［

］ 設問①［

移動人数：移動中の人数を記入。自分一人なら 1 人。自分と友人なら 2 人。

移動手段

移動人数

食事姿勢：床座・椅子座・立食・その他

］ 食事場所：［

］ 食事人数：＿＿人 ／共食者属性：［

食事内容：自炊・中食・外食

開始時間：＿＿時＿＿分／ 食事時間：＿＿分

食事名：朝食・昼食・夕食・飲み物・その他

6.

］ 設問②［

］ 設問①［

食事姿勢：床座・椅子座・立食・その他

］ 食事場所：［

］ 食事人数：＿＿人 ／共食者属性：［

食事内容：自炊・中食・外食

開始時間：＿＿時＿＿分／ 食事時間：＿＿分

食事名：朝食・昼食・夕食・飲み物・その他

3.

移動手段：T；電車  C；車  B；バス  W；徒歩  By；自転車  A; その他 左記の記号を明記してください。

生活拠点：駅名やデパートの名前、習い事などその拠点で何をおこなったかわかるような書き方をして下さい。

17 2

移動人数 16

移動手段

］ 設問②［

］ 設問①［

食事姿勢：床座・椅子座・立食・その他

］ 食事場所：［

］ 食事人数：＿＿人 ／共食者属性：［

1

生活拠点

生活行動調査票

設問②［

設問①［

食事姿勢：床座・椅子座・立食・その他

食事場所：［

食事人数：＿＿人 ／共食者属性：［

食事内容：自炊・中食・外食

開始時間：＿＿時＿＿分／ 食事時間：＿＿分

食事名：朝食・昼食・夕食・飲み物・その他

食事名：朝食・昼食・夕食・飲み物・その他 開始時間：＿＿時＿＿分／ 食事時間：＿＿分

5.

］ 設問②［

］ 設問①［

食事姿勢：床座・椅子座・立食・その他

］ 食事場所：［

］ 食事人数：＿＿人 ／共食者属性：［

4.

設問②［

設問①［

食事姿勢：床座・椅子座・立食・その他

食事場所：［

食事人数：＿＿人 ／共食者属性：［

食事内容：自炊・中食・外食

開始時間：＿＿時＿＿分／ 食事時間：＿＿分

食事名：朝食・昼食・夕食・飲み物・その他

食事名：朝食・昼食・夕食・飲み物・その他 開始時間：＿＿時＿＿分／ 食事時間：＿＿分

2.

（駅から近いため・疲れたのでその場にあったからなど）

設問②その場所を選んだ理由・目的は？ 1.

（本を読みたかった・友達に久しぶりに会うためなど）

設問①その食事の目的は？

設問：①∼②それぞれに、以下の理由を記入して下さい。理由がない場合は「理由なし」と記入して下さい。

食事姿勢：どのような姿勢で食事をしたのか。その他は歩きながらや電車の車中など。

食事場所：公園や居酒屋などの場所名やマクドナルドといった固有名詞でも可。

食事人数／共食者属性：一緒に食事をしたひとの数（自分を含む）と属性（友人や親など）を記入

食事内容：自炊（自分もしくは誰かが調理したもの）、中食（調理済みの弁当、惣菜など）、外食（飲食店で食事した場合）のあてはまるもの全てに○（複数可）

開始時間／食事時間：いずれもおおよその時間で構いません

食事名：いずれかに⃝

食事調査票の記入方法

食行動調査票

］

］

］

］

］

］

］

］

資料編 アンケート用紙３

-3-

資料編 実態調査データ

表 1 モデル作成用の調査対象者 30 名の調査データ ○：通院しているまたは、利用している ×：通院していないまたは利用していない ID

居住地のメッシュNO.

年齢

性別

世帯類型

就業状態

社会グループ参加数

家族・友人関係*

通院有無

自動車保有

バイク保有

自転車保有

バス利用

電車利用

1

23

50∼59

女

家族と同居

無職

1

62

×

○

×

×

○

×

2

56

50∼59

女

家族と同居

無職

5

43

×

○

×

○

×

○

3

41

50∼59

女

家族と同居

無職

1

28

×

○

×

×

×

×

4

28

70∼

女

夫婦のみ

無職

4

112

×

○

×

○

×

×

5

18

50∼59

女

家族と同居

無職

1

57

×

○

×

○

×

○

6

42

60∼64

女

家族と同居

無職

1

73

×

○

×

○

○

○

7

18

50∼59

女

家族と同居

有職

1

69

×

×

×

○

×

○

8

45

60∼64

女

家族と同居

無職

5

80

○

○

×

○

×

×

9

26

50∼59

女

家族と同居

有職

1

43

×

×

×

○

×

×

10

25

50∼59

男

その他

有職

1

19

×

○

×

○

×

×

11

23

50∼59

男

家族と同居

有職

1

19

×

○

×

×

×

×

12

21

70∼

男

夫婦のみ

無職

2

10

×

○

×

○

×

○

13

26

65∼69

男

家族と同居

無職

1

5

×

○

×

×

×

×

14

38

65∼69

女

夫婦のみ

無職

1

45

×

○

×

×

○

○

15

18

65∼69

男

夫婦のみ

無職

4

15

×

×

×

×

×

○

16

56

70∼

男

夫婦のみ

無職

1

0

○

×

×

○

○

×

17

45

70∼

男

夫婦のみ

無職

2

0

○

×

×

○

×

○

18

47

65∼69

男

夫婦のみ

無職

2

0

×

○

×

○

×

×

19

44

70∼

女

夫婦のみ

無職

3

11

×

○

×

×

×

×

20

24

50∼59

女

家族と同居

無職

2

14

×

○

×

○

×

×

21

16

60∼64

男

その他

有職

0

10

×

○

×

○

×

○

22

58

50∼59

女

家族と同居

有職

0

25

○

○

×

○

○

○

23

58

60∼64

男

家族と同居

無職

1

6

×

○

×

×

×

○

24

38

50∼59

女

家族と同居

無職

2

12

×

×

×

○

○

○

25

45

70∼

男

夫婦のみ

無職

3

82

○

○

○

○

×

×

26

26

70∼

女

夫婦のみ

無職

2

22

○

○

×

○

×

○

27

25

65∼69

男

家族と同居

無職

2

12

○

○

×

○

×

×

28

26

60∼64

女

家族と同居

無職

5

0

○

○

×

○

×

×

29

18

50∼59

男

家族と同居

有職

1

6

×

○

×

○

○

○

30

25

70∼

女

夫婦のみ

無職

4

22

○

×

×

○

×

○

＊表3-7参照 各シチュエーションの人数を足しあわせた総数

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-4-

16 16

17 19 19 19 15 15 16 17 17 19 19 19 19 15 15 16 19 19 19 19 15 15 15 16 17 17 19 19 19 19 15 15 16 17 17 19 19 19 19 15 16 17 17 19 19 19 19 19 19 16 17 17 19 19 19 19 19 19 19 19

2 3 4

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61

61

61

47,61

61

61

47

46,54

54

54

42

42

61

47,61

40,47

47

46

45

45

35,42

42

42

40

39

39,46

45

35

35

35,42

23,42

23

21,30,40

30

30

18

26

26

16,26

23,25

23

23

21

20

18,20

18

16,26

16

15

23,15

13

13,20

18

18

15

15

13

18,20

18

18

16

17

1

食料品店・日用品店

ショッピングセンター

mesh

57

57

57

57

57

57

38,57

38

42

42

42

48

48

48

48

38

38

27,42

42

42

42

40

39

38

28,38

27

27,42

42

42

15,42

30,40

30

28,30,38

28

27

27

16

15

15

15

12,30

12,30

18

18

16

16

15

15

12

12

12

18

16

16

15

15

12

12

18

18

16

診療所

40

40

40

40

40

40

40

27

27

27

16

40

40

40

40

40

27

27

27

16

16

40

40

40

27

27

27

16

16

16

31

31

27,31

27

27

27

16

16

16

16

31

31

27,31

27

16

16

16

16

31

31

27,31

27

16

16

16

16

31

27,31

27

27

16

総合病院

49

48

48,54

49

48

48

54

54

53

53

53

50

49

48

48

54

54

53

53

53

53

48

48

48,54

54

53

53

53

53

53

48

48

48,54

54

53

53

53

53

53

53

48

48

48,54

54

53

53

53

53

48

48

48,54

53

53

53

53

53

48

48,54

54

53

53

公園

各メッシュにおける最寄りの施設のあるメッシュNO.

37

37

37

37

37

37

37

37

37

27,37

17,27,37

37

37

37

37

37

37

37

17,27,37

17,27

22

37

37

37

37

27,37

27

17,27

22

22

37

37

37

27,37

27

17,27

17

22

22

22

27,37

27,37

17,27,37

27

17

17

17

22

17,27,37

17,27,37

17,27,37

17

17

17

17

22

17,27,37

17,27,37

17,27

17

17

高齢者福祉センター

表 2  各メッシュにおける最寄りの施設のあるメッシュ NO.

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

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28

28

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28

28

28

28

28

28

28

28

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28

28

28

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28

28

28

28

28

28

28

28

28

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28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

28

公民館

資料編 各メッシュにおける最寄りの施設

-5-

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

2.75 3.25 3.75

60 61

2.25

54

59

2.25

53

3.25

2

52

2.75

2

51

58

3.25

50

57

2.75

49

2

2.25

48

2.25

1.75

47

56

1.5

55

1.75

1.5

42

46

1.5

41

45

1.75

40

1.5

1.25

39

1.75

1

38

44

1.25

37

43

1.25

36

0.5

25

1

0.5

24

1

0.75

23

35

1.25

22

34

1

21

1

0.5

20

1.75

0

19

33

0.5

18

32

0.5

17

1.25

0.5

16

0.75

0

15

31

3

14

30

1.25

13

0.5

0.75

12

0.75

0.5

11

29

0.75

10

28

0.5

9

0.5

0.5

8

0.75

0.5

7

27

0.75

6

26

1 1.25

1.25

3 5

1.25

2 4

1

1

0

0.5

1

0.5

0.75

0.75

0.75

0

0.5

0.75

0.5

1.25

1

0.5

0

0

0

0.5

0.5

0

0.5

0

1.25

0.5

0.5

0.5

0

0.5

0.75

0.5

0.5

0

0.5

0.5

0.5

0

0.5

0.5

0

0.5

0

0

0.5

0

0.5

0

0

0.5

0

0.5

0.75

0.75

1.25

0.5

0.5

0.75

0.75

1.25

1

1

1.25

0.75

0.5

0.75

0.5

0

0.5

1

1.25

1.25

0.75

0.5

1

0.5

0

0.5

0.5

0.75

1

0.5

0

0.5

0

1.25

0

0.5

0.5

0.75

0.5

0.75

1.75

0.5

0

0.5

0

0

0.5

0.5

0.5

0.75

1.25

0.75

0.5

0.5

0

0.5

0

0

0.5

0.5

0

0.5

0.75

1.25

0.5

0.5

0.75

0.5

0.75

1

1

1.25

1.75

1.5

1.75

1.25

1

1.25

1.75

1.75

1.5

1.75

2

1.25

0.75

0.5

0.75

1.25

1.25

1

1.25

1.5

1.75

0

0.5

1

0.75

0.5

0.75

1

1.25

1.75

0

0.5

1

0.5

0

0.5

0.5

0.75

1.25

1.75

0.5

0.75

1.25

0.75

0.5

0

0.5

1

1

1.25

1.75

1

1.25

0.5

0.75

1.25

1.75

2.25

1.75

1.5

1.25

1

1

1.3

0.5

0.5

0.8

0.5

0

0

0.5

1

0

0

0

0.5

0.8

0.5

0.5

0.8

1.3

1.8

0.5

0.8

1.3

1

1

1.3

1.8

2.3

2.8

1

1.3

1.8

1.5

1.5

1.8

2.3

2.8

3.3

3.8

1.5

1.8

2.3

2

2.3

2.8

3.3

3.8

2

2.3

2.8

2.5

2.8

3.3

3.8

4.3

2.8

3.3

3

3

3.3

3.25

2.75

2.25

2.75

2.25

1.75

1.25

1

1.25

1.75

2.25

2.75

2.25

1.75

1.25

0.75

0.5

0.75

1.25

1.75

1.75

1.5

1

0.5

0

0.5

0.75

1.25

1.25

1.25

1.75

1.25

0.75

0.5

0

0.5

0.75

1

0.5

0

2.25

1.75

1.25

0.75

0

0.5

1

0.75

2.75

2.25

1.75

0.75

0.5

0.75

1.25

1.25

2.75

2.25

1.75

1.25

1

3.75

3.25

2.75

3.25

2.75

2.25

1.75

1.5

1.75

2.25

2.75

3.25

2.75

2.25

1.75

1.25

1

1.25

1.75

2.25

2.75

1.75

1.25

0.75

0.5

0.75

1.25

1.75

2.25

2.75

1.5

1

0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

1.75

1.25

0.75

0.5

1.25

1.75

2.25

2.75

2.25

1.75

1.25

1.25

1.75

2.25

2.75

3.25

2.25

1.75

1.5

1.75

2.25

メッシュから各施設までの距離(km) ショッピングセンター 食料品店・日用品店 診療所 総合病院 公園 高齢者福祉センター 公民館 messh no.

表 3 全 61 メッシュの各施設までの距離

資料編 各施設までの距離

-6-

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

bus

○ ○

bus ○ ○ ○ ○ ○ ○

13 14 15 16 17 18 19 20 ○

bus ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

22 23 24 25 26 27 28 29 30

○ road road road bus

38 39 40 41

○

bus bus road

43 44 45

○

road road road

59 60 61

○：メッシュから施設まで 1km 以内の徒歩圏内

road：幹線道路が走っている

bus：バス路線がある

○

○

○

bus

○

○

○

road

road

56 58

road

55

○

○

57

bus road

54

○

52 53

○ bus

51

○

○

○

○

○

○

road

bus

○

○

49

○

○

bus

bus

48

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

bus

○

○

bus

○

○

○

○

○

○

○

○

○

bus

○

○

○

○

○

○

○

○

50

○ bus

47

○

46

○

○

○

42

○

○

○

○

○

○

○

road

35 37

bus

34

○

36

bus

33

○

○ bus

32

○

31

○

○

○

○

○

○

○

○

○

21

○

○

○

○

○

○

○

○

12 ○

○

11

10

road

bus

bus

bus

bus

bus

road

bus

bus

bus

bus

○

○

○

bus

bus

bus

bus

○

road

road

○

○

○

bus

bus

○

○

○

bus

○

○

○

○

○

bus

bus

○

○

bus

○

○

○

bus

bus

bus

bus

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

bus

bus

○

bus

road

bus

bus

road

bus

bus

road

bus

bus

bus

bus

road

bus

bus

road

road

bus

bus

bus

road

road

road

road

bus

road

road

bus

bus

bus

bus

bus

bus

bus

bus

bus

○

○

bus

bus

bus

road

○

○

○

○

○

bus

bus

bus

road

○

○

○

○

○

○

○

road

road

bus

○

○

bus

bus

bus

bus

bus

road

road

road

bus

bus

road

road

bus

bus

bus

bus

bus

bus

bus

bus

bus

bus

bus

road

○

○

bus

bus

bus

road

○

○

○

bus

bus

bus

bus

road

road

bus

bus

bus

road

bus

bus

bus

bus

bus

bus

bus

bus

公民館

bus bus

road

bus

bus

bus

bus

bus

高齢者福祉センター

9

bus

bus

road

bus

bus

公園

8

7

6

bus

○

bus

bus

bus

5

bus

bus

総合病院

4

bus

診療所

bus

bus

2

bus

食料品店・日用品店

3

bus

1

messh no. ショッピングセンター

メッシュから各施設までの交通手段の有無

表 4 全 61 メッシュから各施設までの交通手段

資料編 メッシュから各施設までの交通手段の有無

-7-

資料編

表 5 交差点の ID NO. と名前 ID

幹線道路 上宿 1 2 拝島町 3 小荷田 4 堂方上

5 宮沢 6 多摩大橋北 7 新道福島 8 諏訪神社

9 中神坂 10 和田橋北

11 福島交番前 12 郷地町

ID

非幹線道路 啓明学園入口 22 23 拝島橋北 24 25

26 田中町 27 稲荷林

28 市役所西 29 市役所前 30

31 大神前 32 緑街道入口

33 拝島三小前 13 保健福祉センター 34 松原町１ 14 中神駅南 35 清泉中学校北 15

16 昭和中学校 17 都立短大 18 清泉中学校 19 朝日町

36 市役所中央第二 37 栗の沢北 38 拝島駅南口 39 松原町４

20 つつじヶ丘団地

40 昭島消防署前 41 昭和会館北

21

42 43 44

45 市民会館西 46 瑞雲中学校 47 48

49 松中橋 50

51 つつじヶ丘１ 52 三多摩市場 53

54 松中橋南 55 三多摩市場北

56 昭和記念公園西

空白の欄は名前のない交差点 幹線道路： 一般国道〈高速道路を除く〉 非幹線道路：その他の道路幅 12m 以上の道路

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-8-

資料編 昭島市内の道路網

国道 59 号線

国道 16 号線

49

48

47 1

2

3

4

38

7

32

3

8

9

42

22

15

16

43

40 17

22

32

24

27

25

19

45

46

28

19

29

36

4

33

34

2

35

29

28

36

23

42

26

44

24

51

21

30

31

56

15 18

38

37

31 43

20

39

40

16

30

25 41

13

14

35

奥多摩街道

12

13 27

26

37

18

44

34 23

52

11

20

41 1

50

10

21

55

53

33

14

5

51

国道 220 号線

39 6

54

45

8

9

10

46

53

54

49

11

47

50

12

5 52

17

48

55

6

57

56

58

7

国道 152 号線

新奥多摩街道 59

60

61

幹線道路同士の交差点

N

その他の交差点 （注） 幹線道路：一般国道〈高速道路を除く〉

0

0.5

1km

非幹線道路：その他の道路幅 12m 以上の道路

図 1 昭島市内の道路網

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-9-

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

61 上宿 62 拝島営業所 63 小荷田 64 多摩工入口 65 啓明学園 66 拝島一小 67 拝島大師 68 拝島橋北 69 田中町団地西 70 田中町団地南 71 田中小学校 72 田中町団地 73 田中 74 西大神 75 成隣小学校 76 宮沢 77 谷下 78 中神 79 西郷地 80 都立短大 81 都立短大正門 82 農業試験場前 83 経塚下 84 清泉中学 85 上川原 86 第四住宅前 87 拝島二小 88 拝島上水橋 89 掘向 90 みほり広場 91 消防団第四分団前 92 美堀町 93 美堀町一丁目 94 西武立川駅西 95 武蔵野 96 福生第二都営住宅 97 拝島駅北入口 98 昭島駅北口

8 松原町三丁目 9 拝島駅東 10 第三小学校 11 拝島第三小学校南 12 小荷田子どもの広場 13 緑町四丁目 14 稲荷林交差点北 15 稲荷林交差点南 16 拝島郵便局 17 拝島会館前 18 拝島会館東 19 神明神社 20 拝島農協北 21 下林公園西 22 下林公園 23 下林 24 緑ヶ丘交差点北 25 拝島中学校 26 昭島駅南口商店街 27 保健福祉センター 28 東中神駅 29 くじらロード 30 八清 31 八清通り南 32 玉川小学校 33 多摩大橋北詰 34 多摩大橋交番 35 福島中学校北 36 新道福島 37 昭島郷地郵便局 38 昭島団地入口 39 昭島団地南 40 昭島団地北 41 東町五丁目 42 福島 43 玉川小学校東 44 和田橋交差点 45 中神坂交差点

104 二の宮窪 105 二の宮台 106 西武立川駅入口

51 朝日町交差点 52 昭和町連絡所 53 松原高齢者センター

125 公園西口

124 緑町一丁目

123 田中町一丁目

122 昭島市役所

121 北大神

120 大神

119 拝島橋

118 拝島河原

117 公務員住宅

116 新生会

115 東昭和郷

114 西武蔵野

113 富士見通り

111 昭島病院東

110 東中神駅北

109 東中神入口

108 フォレストイン昭和館

文字が灰色の ID は市外であったため扱わなかった

灰色がけのものは、西東京バスのバス停

太枠で囲っているものは、A バスと立川バスのバス停

103 南亭保

50 昭島市水道部

49 朝日町中央通り商店会 102 瑞雲中学校

101 つつじヶ丘

60 やまのかみ会館

7 松原工業団地

48 中神駅

59 拝島三丁目アパート集会所 112 中神第二アパート

6 林ノ上

99 古新田

58 ７号棟

5 医師会館

100 昭島市民会館

57 １２号棟

4 八高線ガード西

47 中神駅南

56 松原

3 昭島郵便局

46 馬頭尊

55 拝島駅南口

107 美堀橋

2 昭和会館入口

バス停名

54 拝島駅

ID

1 昭島駅南口

バス停名

ID

立川バス

ID バス停名

Aバス

表 6 バス停の ID NO. と名前

資料編  バスの ID NO. と名前

-10-

資料編 昭島市内のバス網

2

3

90 1

54 9

7

８

10

62 58 22 59

14

9

60

61 23

16

17

３

21

24

98

20

124

24

33

122

34

118

36

102

20

21

52

27 85

29

51

37

49

38

69

43

70 51

83

73

42

74

71

52

45

75 53

39

28

47

30 31

44

125

48

41

42

34

56

35 36

59

50

81 82

40 57

37

39

58

38

60

61

A バスのバス停 ( サイクルバス )

N

A バスとその他の共有のバス停 その他のバス停 ( 立川バス・西東京バス )

80 49

79

33 55

110

40

32 43

77 54

29

78

76

120

111

31

109

47

45

121 44

113 112

117

48

46

46

72

116

30

50

84

35

19

115

68

67

119

13

28

26

123

101

100

18

41

12

18

99

27

26

22 23

66

32

２

１

19 17

114

103

11

108

25

13

15 65

4

25

12 14

10

86

５

6

15

57

104

７

11

63

5

105

87 8 16

64

4

88

56 6

106

107

92

91

89

55

94

93

0

0.5

1km

図 2 昭島市内のバス網

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

-11-

路線名

3,9 7 8 5.JR総武線

1.JR青梅線 2.JR五日市線 3.JR八高線 4.JR中央線 4,6 4

福生 牛浜 拝島 昭島

18 19 20 21

東福生 箱根ヶ崎 高尾 西八王子 八王子 豊田 日野 立川 国立 西国分寺 国分寺 小金井 東小金井 武蔵境 三鷹 吉祥寺 西荻窪 荻窪 阿佐ヶ谷 高円寺 中野 東中野 大久保 新宿 千駄ヶ谷 信濃町 四ツ谷 市ヶ谷 飯田橋

32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61

東京

小宮

31

65

北八王子

30

神田

熊川

29

64

東秋留

28

水道橋

秋川

27

御茶ノ水

武蔵引田

26

63

武蔵増戸

25

62

西立川 武蔵五日市

24

中神

羽村

17

東中神

小作

16

23

河辺

15

22

東青梅

9

14

二俣尾

8

青梅

軍畑

7

宮ノ平

沢井

6

13

御嶽

5

12

川井

4

石神前

古里

3

日向和田

鳩ノ巣

2

11

白丸

1

10

駅名 奥多摩

ID

路線名

32 31 33 5 17 10,15 5,38 28,33

5.JR総武線 6.JR山手線 7.JR南部線 8 9.JR横浜線 10 11 12.JR京葉線

目白 池袋 大塚 巣鴨 駒込

86 87 88 89 90 91

相模原 橋本 相原 八王子みなみの 片倉 大井町 大森 蒲田 西大井 新日本橋 馬喰町 八丁堀

114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125

129

128

127

葛西臨海公園

新木場

潮見

越中島

矢部

113

126

古淵

町田

110

淵野辺

新秋津

109

112

新小平

108

111

北府中

107

谷保

104

矢川

分倍河原

103

西国立

府中本町

102

106

南多摩

101

105

矢野口 稲城長沼

99 100

秋葉原

高田馬場

85

98

新大久保

84

御徒町

代々木

83

97

原宿

82

上野

渋谷

81

96

恵比寿

80

鶯谷

目黒

79

95

五反田

78

日暮里

大崎

77

94

品川

76

田端

田町

75

西日暮里

浜松町

74

93

新橋

73

92

小岩 有楽町

72

平井

亀戸

69 新小岩

錦糸町

68

71

両国

67

70

駅名 浅草橋

ID 66

38

路線名

13.JR埼京線 14 10 15.JR常磐線 16.西武線その他 17.JR西武新宿線 18.西武池袋線 16.西武線その他

王子 上中里 三河島 南千住 北千住 綾瀬 亀有 金町 西武立川 武蔵砂川 玉川上水 東大和市 小川 萩山

137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150

保谷 大泉学園 石神井公園 練馬高野台 富士見台 中井橋 練馬 桜台 江古田 東長崎 椎名町 豊島園 新桜台 小竹向原 一橋学園

173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187

西武園 東村山 久米川

195 196

鷹の台

恋ヶ窪

西武遊園地

武蔵大和

八坂

194

193

192

191

190

189

青梅街道

ひばりヶ丘

172

188

東久留米

中井

166

171

新井薬師

165

清瀬

沼袋

164

秋津

野方

163

170

都立家政

162

169

鷺ノ宮

161

下落合

下井草

160

西武新宿

井荻

159

168

上井草

158

167

武蔵関 上石神井

155 157

東伏見

154 156

田無 西武柳沢

153

小平

東十条

136

花小金井

尾久

135

152

浮間舟渡

134

151

赤羽 北赤羽

十条

131 133

坂橋

132

駅名

ID 130

路線名

23

つつじヶ丘 柴崎 国領 布田 調布 西調布

230 231 232 233 234 235

255

254

253

252

251

250

249

248

247

246

245

244

243

242

241

240

239

238

237

府中競馬正門前

京王八王子

高尾山口

挟間

めじろ台

山田

京王片倉

北野

長沼

平山城址公園

南平

高幡不動

百草園

聖蹟桜ヶ丘

中河原

府中

東府中

多磨霊園

武蔵野台

飛田給

仙川

229

236

千歳烏山

228

上北沢

225

八幡山

桜上水

224

芦花公園

下高井戸

223

227

明大前

222

226

笹塚 代田橋

221

219 220

初台 幡ヶ谷

218

狛江 和泉多摩川

喜多見 217

成城学園前 215 216

祖師谷大蔵

豪徳寺

210

214

梅ヶ丘

209

213

世田谷代田

208

経堂

下北沢

207

千歳船橋

東北沢

206

212

代々木上原

205

211

参宮橋 代々木八幡

204

202 203

是政 南新宿

201

白糸台 競艇錠前

200

多摩

198 199

駅名 新小金井

ID 197

灰色の欄は不使用のもの

太線内は昭島市内の駅

23

19.西武多摩川線 20.小田急小田原線

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

21.京王本線

表 7 駅の ID NO. と駅名・路線名

路線名

21.京王本線

20.小田急小田原線

19.西武多摩川線

18.西武池袋線

17.JR西武新宿線

16.西武線その他

15.JR常磐線

14.JR宇都宮線

13.JR埼京線

12.JR京葉線

11.JR横須賀線

10.JR京浜東北線

9.JR横浜線

8.JR武蔵野線

7.JR南部線

6.JR山手線

5.JR総武線

4.JR中央線

3.JR八高線

2.JR五日市線

1.JR青梅線

資料編 駅の ID NO. と名前

-12-

桜街道 砂川七番 泉体育館 立飛

280 281 282 283

程久保 中央大学・明星大学 小田急多摩センター 松ヶ谷 多摩センター 代官山 中目黒 祐天寺 学芸大学 都立大学 自由が丘 田園調布 多摩川 池尻大橋 三軒茶屋 西太子堂 若林 松陰神社前 世田谷 上町 宮の坂 山下 松原 駒沢大学 桜新町 用賀 二子玉川

292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317

289

多摩動物公園

万願寺

288

291

甲州街道

287

290

立川南 柴崎体育館

286

高松

上北台

279

立川北

井の頭公園

278

285

三鷹台

284

久我山

277

浜田山

273

276

西永福

272 高井戸

永福町

271

富士見ヶ丘

東松原

270

275

新代田

269

274

池ノ上

多摩境

265

268

南大沢

264 神泉

京王堀之内

263

駒場東大前

京王多摩センター

262

267

京王永山

261

266

稲城

京王よみうりランド

258 若葉台

京王稲田堤

257

260

京王多摩川

256

259

駅名

路線名

29 30

ID 上野毛 等々力 尾山台 九品仏 緑ヶ丘 大岡山 北千束 旗の台 荏原町 中延 戸越公園 下明神

318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329

335

荏原中延

342 343

354

367

366

365

364

363

362

361

360

359

豊洲

新豊洲

市場前

有明テニスの森

有明

国際展示王正門

青海

テレコムセンター

舟の科学館

台場

竹芝

353

358

汐留

352

お台場海浜公園

蓮沼

351

357

池上

350

日の出

千鳥町

349

芝浦ふ頭

久ヶ原

348

356

御嶽山

347

355

石川台 雪が谷大塚

346

長原

戸越銀座

341

洗足池

大崎広小路

340

345

矢口度

339

344

下丸子 武蔵新田

338

沼部

奥沢

334

鶏の木

洗足

333

337

西小山

332

336

不動前 武蔵小山

331

330

駅名

ID

33

路線名 天王洲アイル 大井競馬場前 流通センター 昭和島 整備場

368 369 370 371 372

青砥 京成立石 四ツ木 ハ広 京成曳舟

401 402 403 404 405

415

414

413

412

411

410

409

408

407

京成上野

新三河町

町屋

千住大橋

京成問屋

堀切菖蒲園

お花茶屋

京成金町

柴又

押上

京成高砂

400

406

江戸川 京成小岩

399

羽田空港 398

穴守稲荷

六郷土手

393

397

雑色

392

396

京急蒲田

391

糀谷

梅屋敷

390

大鳥居

大森町

389

395

平和島

388

394

立会川 大森海岸

387

鮫洲

385 386

新馬場

泉岳寺

382

青物横丁

品川シーサイド

381

384

東京テレポート

380

383

東雲 国際展示場

377 379

羽田空港第二ビル

376 378

新整備場 羽田空港第一ビル

375

天空橋

374

373

駅名

ID

路線名

38

35

路線名

29 28

22.京王相模原線 23.京王井の頭線 24.多摩都市モノレール 25.東急東横線 27 26.東急世田谷線 27

28.東急大井町線 29.東急目黒線 30.東急池上線 31.ゆりかもめ

32 32 33 34.京急本線 35 36.京成線

37.東武線

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

小村井 曳舟 東向島 鶴ヶ淵 堀切 牛田

421 422 423 424 425 426

青井

443

六町

北池袋

442 444

大山 下板橋

441

中坂橋

439 440

上板橋 ときわ台

438

東武練馬 437

436

433

成増

新柴又

432

下赤塚

大師前

431

435

竹ノ塚

430

434

梅島 西新井

429

小菅

東あずま

420

五反野

亀戸水神

419

428

浅草

418

427

押上 業平橋

417

駅名

ID 416

38.つくばエクスプレス

37.東武線

36.京成線

35.京急空港線

34.京急本線

33.東京臨海高速鉄道

32.東京モノレール

31.ゆりかもめ

30.東急池上線

29.東急目黒線

28.東急大井町線

27.東急田園都市線

26.東急世田谷線

25.東急東横線

24.多摩都市モノレール

23.京王井の頭線

22.京王相模原線

路線名

灰色の欄は不使用のもの

38

表 8 駅の ID NO. と駅名・路線名 2

資料編 駅の ID NO. と名前２

-13-

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

84 85

4 5

96 89 267

58 59 60

7467

7460

7409

7399

7382

7364

7361

7360

7304

7297

7280

7276

7275

7270

7228

7225

7214

7210

7170

7168

7145

7132

7078

7072

7066

7029

7026

6991

6985

6935

6928

6864

6854

6843

6823

6814

6799

6798

6758

6713

6682

6681

6664

6648

6556

6550

6549

6521

6485

6485

6485

6456

6405

6384

6368

6324

6317

6243

6209

6046

120

119

118

117

116

115

114

113

112

111

110

109

108

107

106

105

104

103

102

101

100

99

98

97

96

95

94

93

92

91

90

89

88

87

86

85

84

83

82

81

80

79

78

77

76

75

74

73

72

71

70

69

68

67

66

65

64

63

62

61

CENTRALITY 順位 79

ID

312

119

354

92

381

162

198

332

192

187

276

314

127

225

135

91

68

306

298

163

441

182

94

341

42

275

368

207

132

77

268

76

90

313

164

353

206

274

331

224

131

43

95

277

126

78

197

67

269

124

165

305

297

273

205

75

44

442

183

8183

8137

8132

8127

8116

8111

8082

8075

8048

8043

8004

7999

7997

7990

7985

7971

7960

7959

7946

7938

7930

7894

7888

7880

7875

7859

7855

7834

7827

7799

7789

7780

7776

7773

7761

7717

7707

7706

7686

7681

7664

7658

7658

7658

7657

7653

7647

7622

7615

7591

7580

7580

7565

7547

7532

7525

7512

7503

7485

7483

180

179

178

177

176

175

174

173

172

171

170

169

168

167

166

165

164

163

162

161

160

159

158

157

156

155

154

153

152

151

150

149

148

147

146

145

144

143

142

141

140

139

138

137

136

135

134

133

132

131

130

129

128

127

126

125

124

123

122

121

CENTRALITY 順位

駅名については、資料編表  を参照のこと

太枠内のものは昭島市の最寄駅

130

223

54

57

270

53

45

74

52

272

278

51

56

66

50

55

80

43

166

271

42

49

304

41

48

296

40

204

97

39

125

266

38

47

88

37

46

47

36

46

73

35

123

81

34

45

222

33

44

61 168

32

48

203

29 167

98

28

31

62

27

30

87 219

26

65

24 25

49

23

19

82

60

18

22

50

17

58

54

16

221

83

15

21

86

14

20

51 64

13

55 218

10 12

57

9 11

63 202

8

52

59

3

220

53

2

7

56

1

6

ID

順位

109

310

129

229

180

379

134

413

158

137

152

209

140

370

308

151

300

343

384

228

138

159

102

355

120

329

378

199

311

333

40

160

315

69

227

188

440

193

415

307

108

299

181

414

128

380

139

342

93

133

161

369

136

208

382

122

107

383

226

41

ID

8755

8736

8725

8720

8718

8713

8707

8704

8690

8689

8688

8682

8676

8673

8667

8662

8655

8644

8633

8557

8555

8554

8553

8549

8543

8536

8520

8519

8470

8454

8440

8414

8406

8395

8392

8383

8359

8359

8329

8320

8314

8313

8305

8295

8284

8284

8281

8267

8267

8266

8266

8264

8259

8257

8240

8240

8218

8216

8205

8185

240

239

238

237

236

235

234

233

232

231

230

229

228

227

226

225

224

223

222

221

220

219

218

217

216

215

214

213

212

211

210

209

208

207

206

205

204

203

202

201

200

199

198

197

196

195

194

193

192

191

190

189

188

187

186

185

184

183

182

181

CENTRALITY 順位

表 9 鉄道網における駅の近接中心性

386

100

201

196

344

357

37

352

321

324

340

233

327

302

71

149

438

322

241

154

240

232

317

23

326

104

323

105

179

189

412

210

418

141

371

38

155

385

231

101

150

356

309

325

153

200

156

121

301

328

230

70

103

334

157

24

106

316

439

39

ID

9451

9429

9399

9397

9390

9389

9367

9363

9356

9354

9339

9316

9304

9276

9271

9268

9223

9217

9216

9192

9191

9172

9166

9148

9146

9143

9139

9135

9133

9125

9115

9109

9102

9088

9082

9078

9074

9042

9025

8990

8985

8968

8967

8964

8960

8958

8950

8937

8937

8925

8876

8832

8826

8823

8822

8796

8794

8792

8790

8781

CENTRALITY

資料編 鉄道網における都内の駅の近接中心性

-14-

Hitoshi Watanabe.Lab Waseda.Univ 2007

335 178 190 185 184 303 242 235 437 72 31 339 21 118 320 36 351 147 236 336 358 345 195 319 256 387 99 238 373 410 425 428 422 237 143 444 212 255 337

254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292

436

299 300

10095

10076

10015

10013

10005

9981

9980

9978

9978

9976

9969

9968

9964

9956

9954

9952

9944

9943

9900

9870

9870

9860

9853

9849

9836

9814

9812

9808

9796

9794

9785

9767

9767

9762

9739

9735

9713

9712

9658

9629

9602

9576

9574

9572

9564

9556

9547

9538

9536

9535

9529

9528

9519

9518

360

359

358

357

356

355

354

353

352

351

350

349

348

347

346

345

344

343

342

341

340

339

338

337

336

335

334

333

332

331

330

329

328

327

326

325

324

323

322

321

320

319

318

317

316

315

314

313

312

311

310

309

308

307

306

305

304

303

302

301

ID

390

288

246

434

251

283

115

34

29

175

214

420

430

259

18

290

401

397

375

396

245

289

348

389

279

360

253

349

282

252

347

435

116

258

33

30

176

144

213

416

421

429

19

423

424

409

244

145

374

194

388

359

346

280

350

281

257

35

117

338

11087

11056

11042

10975

10959

10923

10882

10858

10842

10837

10837

10830

10824

10795

10790

10785

10779

10750

10746

10726

10714

10707

10702

10678

10674

10664

10606

10586

10571

10563

10536

10534

10525

10492

10417

10409

10408

10405

10402

10395

10391

10387

10383

10377

10370

10360

10354

10320

10309

10277

10269

10237

10235

10233

10198

10192

10178

10165

10147

10120

15

363

392

113

216

217

27

173

248

249

292

263

433

399

407

403

377

286

16

285

264

362

262

391

394

247

287

114

250

261

28

215

419

174

431

432

284

265

291

402

400

17

376

395

361

260

ID

420

419

418

417

416

415

414

413

412

411

410

409

408

171

294

405

14

364

393

112

26

172

254

398

408

293

407 404

406

405

404

403

402

401

400

399

398

397

396

395

394

393

392

391

390

389

388

387

386

385

384

383

382

381

380

379

378

377

376

375

374

373

372

371

370

369

368

367

366

365

364

363

362

361

CENTRALITY 順位

駅名については、資料編表  を参照のこと

太枠内のものは昭島市の最寄駅

32 146

298

186

211

253

191

148

252

297

239

251

296

318

250

177

411

249

295

417

248

20

247 443

243

9528

142

246

294

9527

427

245

293

9525

426

244

9491

9470

22 372

9456

243

234

241

CENTRALITY 順位

242

ID

順位

12573

12529

12523

12438

12392

12364

12187

12153

12136

12113

12090

12090

12090

12084

12023

11957

11923

11750

11714

11714

11714

11701

11672

11658

11653

11651

11651

11649

11649

11647

11626

11619

11610

11594

11562

11524

11487

11484

11463

11364

11349

11315

11314

11293

11277

11274

11271

11268

11265

11265

11264

11228

11218

11212

11210

11199

11185

11143

11093

11087

444

443

442

441

440

439

438

437

436

435

434

433

432

431

430

429

428

427

426

425

424

423

422

421

CENTRALITY 順位

表 10 鉄道網における駅の近接中心性 2

330

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

367

11

169

12

366

110

170

295

406

13

365

111

25

ID

18015

17574

17135

16698

16263

15830

15399

14970

14543

14118

13709

13695

13453

13274

13268

13067

13012

12970

12964

12855

12829

12626

12594

CENTRALITY

資料編 鉄道網における都内の駅の近接中心性２

-15-

資料編

表 11 各変数のモデルの予測に対する有意確率

属性

有意確率

社会性

食行動パターン

行動スタイル

年齢

年齢1

年齢2

年齢3

性別

世帯構成

世帯構成1

世帯構成2

就業状態

参加グループ数

家族・友人関係

A-1

0.935

0.374

0.236

0.708

0.163

0.087

0.090

0.575

0.029

0.096

1.000

0.187

A-2

0.195

0.997

0.935

0.896

0.896

0.697

0.828

0.540

0.954

0.896

0.774

0.558

A-3

0.683

0.684

0.566

0.356

0.419

0.844

0.001

0.000

0.265

0.008

0.127

0.858

A-4

0.817

0.360

0.125

0.860

0.860

0.880

0.373

0.213

0.643

0.290

0.300

0.603

B-1

0.270

0.081

0.010

0.575

0.575

0.245

0.708

0.850

0.439

0.065

0.479

0.700

B-2

0.912

0.384

0.236

0.163

0.518

0.087

0.177

0.065

0.612

0.016

0.036

0.097

B-4

0.093

0.224

0.603

0.612

0.161

0.558

0.167

0.439

0.110

0.698

0.792

0.828

B-5

0.495

0.248

0.257

0.896

0.269

0.697

0.584

0.540

0.361

0.398

0.044

0.805

B-6

0.979

0.478

0.257

0.398

0.398

0.697

0.205

0.092

0.424

0.037

1.000

0.103

C-1

0.057

0.684

0.566

0.356

0.419

0.844

0.490

0.786

0.265

0.008

0.309

0.710

C-2

0.595

0.863

0.399

0.933

0.933

0.014

0.779

0.690

0.603

0.176

0.262

0.101

C-3

0.079

0.644

0.461

0.236

0.933

0.427

0.215

0.690

0.102

0.236

0.262

0.124

C-4

0.171

0.360

0.195

0.269

0.398

0.201

0.231

0.092

0.954

0.269

0.022

0.558

C-5

0.790

0.244

0.114

0.356

0.419

0.201

0.490

0.786

0.265

0.356

0.309

0.824

C-6

0.617

0.923

0.704

0.542

0.760

0.602

0.184

0.150

0.180

0.542

0.590

0.734

D

0.738

0.894

0.788

0.666

0.517

0.713

0.082

0.611

0.037

0.084

0.112

0.246

周辺施設

有意確率 スーパー１ 診療所１ 総合病院１

交通インフラ

食行動パターン

駅１

大型１

公園１

高齢者福祉センター１

公民館１

大型２

公園２

高齢者福祉センター２

公民館２

道路網

バス網

鉄道網

A-1

0.387

0.092

0.045

0.097

0.224

0.109

0.550

0.100

0.077

スーパー２ 診療所２ 総合病院２ 0.161

0.300

0.177

0.542

0.222

0.222

0.185

0.308

0.012

A-2

0.496

0.219

0.905

0.971

0.514

0.392

0.249

0.905

0.697

0.098

0.207

0.712

0.144

0.559

0.243

0.468

0.649

0.195

A-3

0.476

0.414

0.694

0.798

0.772

0.805

0.867

0.535

0.844

0.685

0.338

0.513

0.301

0.301

0.301

0.448

0.362

0.208

A-4

0.180

0.533

0.379

0.591

0.285

0.450

0.184

0.600

0.176

0.643

0.193

0.046

0.429

1.000

0.429

0.869

0.061

0.274

B-1

0.717

0.395

0.192

0.859

0.960

0.364

0.043

0.447

0.245

0.439

0.506

0.649

0.472

0.150

0.150

0.053

0.679

0.622

B-2

0.533

0.748

0.681

0.169

0.153

0.724

0.123

0.287

0.368

0.612

0.300

0.847

0.222

0.222

0.222

0.873

0.264

0.215

B-4

0.056

0.398

0.087

0.608

0.694

0.176

0.238

0.842

0.558

0.447

0.563

0.397

0.789

0.592

0.180

0.932

0.055

0.977

B-5

0.496

0.908

0.694

0.971

0.288

0.913

0.095

0.875

0.201

0.361

0.589

0.712

0.770

0.243

0.041

0.834

0.398

0.782

B-6

0.988

0.046

0.707

0.438

0.288

0.350

0.371

0.172

0.697

0.424

0.719

0.712

0.559

0.559

0.243

0.971

0.205

0.029

C-1

0.763

0.414

0.008

0.009

0.515

0.778

0.228

0.909

0.094

0.054

0.025

0.001

0.301

0.038

0.301

0.800

0.767

0.478

C-2

0.643

0.122

0.807

0.981

0.524

0.578

0.447

0.464

0.427

0.603

0.815

0.631

0.129

0.704

0.704

0.690

0.911

0.550

C-3