「偶然？それとも必然？」― GISによる空間統計分析が、データの“見えない関係”を暴き出す
この横浜駅の周辺を歩いていると、特定のエリアにラーメン店が集中していることに気づきます。また、ある地域では、なぜか空き家が増えているように感じます。 これらの現象は、単なる「偶然」なのでしょうか？それとも、その背後には何か場所特有の「必然的」な理由が隠されているのでしょうか？ こうした「場所の謎」に、数学的な根拠を持って答えを与えてくれるのが、「空間統計分析」です。今回は、GISが実現するこの強力な分析手法が、私たちのデータに対する見方をどう変えるのかを考えてみます。 (1) 「普通の統計」と「空間統計」の決定的な違い まず理解すべきは、空間統計が、私たちが学校で習うような一般的な統計と根本的に違う点です。 一般的な統計学は、データ一つひとつが「互いに独立している」ことを前提とします。しかし、地理空間の世界では、「近くにあるもの同士は、遠くにあるもの同士よりも、より強く関連し合っている」という大原則（地理学の第一法則）があります。 例えば、ある地点の地価が高い場合、その隣の地点の地価も高い可能性が高いですよね。空間統計は、この「場所の関係性」を計算式に組み込むことで、より現実に即した分析を可能にするのです。 (2) 空間統計分析の「3つの武器」と、それが答える問い 空間統計には様々な手法がありますが、ここでは代表的な3つの「武器」と、それがどんな問いに答えてくれるのかを見てみましょう。 武器1：ホットスポット分析 ― 「“熱い”場所はどこですか？」 これは、ある現象が統計的に有意に集中している「ホットスポット（高温領域）」と、逆に集中度が低い「コールドスポット（低温領域）」を地図上に明らかにする手法です。 * 問いの例： * 犯罪分析：市内全域で、どの地域で犯罪発生件数が統計的に突出して多いのか（ホットスポット）？ * マーケティング：自社の顧客の中で、特に優良顧客が集中して住んでいるエリアはどこか（ホットスポット）？ * 公衆衛生：特定の疾病の発生率が、統計的に有意に低い地域はどこか（コールドスポット）？ 「なんとなく多い気がする」という感覚を、「99%の信頼度で、これは偶然ではないクラスター（集積）です」と科学的に裏付けてくれるのが、この分析の強みです。 武器2：点パターン分...