適合性解析

[適合性解析] を使用すると、個別に重み付けされた一連の条件を適用して定義された一連の候補の中から最適なサイトを特定することができます。

ライセンス:

[適合性解析] にアクセスするには、Business Analyst Web App Advanced のライセンスがメンバー アカウントに割り当てられている必要があります。 Advanced と Standard の各機能のリストについては、こちらのページをご参照ください。

注意:

特定の機能にアクセスできない場合は、組織で定義されたカスタム ロールや管理者が設定したカスタム ロールが制限されている可能性があります。 管理者に問い合わせて、作業に固有のロールを設定してください。

  1. [分析の実行] タブで [適合性解析] をクリックします。
  2. [適合性解析] ダイアログ ボックスで [はじめに] をクリックします。

[今後、この項目を表示しない] チェックボックスをオンにして、このイントロダクション ページを省略し、適合性解析に直接アクセスすることができます。

適合性解析を実行するには、サイトを定義し、解析の条件を選択し、結果を表示します。

サイトの定義

適合性解析で使用するサイト候補を選択する方法には、次の 2 通りがあります。

  • プロジェクトからサイトを追加する
  • マップ上のフィーチャから始める

選択されたサイトをオフにして選択解除し、[事前絞込み] をクリックして、サイトの属性値を基準に選択済みのサイトをフィルター処理することができます。この処理は、特定の条件をすでに満たしているサイト (たとえば、必要最小数の駐車場がある店舗) に対してのみ適合性解析を実行する場合に有効です。

注意:

マップ上で最大 5000 のサイトまたはフィーチャを選択できます。 [マップ上のフィーチャから開始] オプションを選択した際に、マップ上のフィーチャの数が 5000 を超えている場合は、選択内容を最大 5000 に編集して処理を進める必要があります。

[事前絞込み] をクリックする

たとえば、[売上高] および [市区町村] は選択済みの属性です。

事前絞込みの候補

[売上高] 数値属性では、2,000,000 から 20,000,000 までの範囲がフィルターとして設定されます。 [市区町村] 属性では、適合性解析を含むすべての値が検索の結果として返され、[すべて選択] をクリックすると選択されます。

ヒント:

テキスト フィールドで、Space キーを押して、最大 20 件の個別値を表示します。 ユーザーが入力した検索文字列は、次に示されているように使用可能なオプションとしてハイライト表示されます。

プリフィルターの設定

解析の条件の選択

1 つまたは複数のオプションを使用して、解析の条件を選択します。

一般的なリスト
  • [条件リストの使用] - 利用可能な条件リストは [一般的なリスト] タブで選択できます。

    ArcGIS Online 組織の管理者が管理している場合、このリストの表示のされ方が異なります。 リストに含まれている変数を表示するには、[オプション][リストの表示] の順にクリックします。

    [マイ リスト] では保存した条件リストを選択できます。 これらのリストでは、[リストの編集][リストの削除] の各オプションが利用できます。

    マイ リストのオプション
  • [データ ブラウザーから変数を追加] - データ ブラウザーを使って変数の検索と追加を行います。
  • [サイトから属性を追加] - サイトの属性を追加する方法については、こちらをご参照ください。
  • [ポイント レイヤーの追加] - このオプションを選択すると、[ポイント レイヤーの追加] ダイアログが開きます。
    [ポイント レイヤーの追加] ダイアログ

    [ファイルのインポート][目標物検索]、または [Web マップおよびレイヤー] ワークフローを使用してプロジェクトにすでに追加されているポイント レイヤーを選択します。

    注意:

    [目標物検索] および [ファイルのインポート] ワークフローを使用して追加された現在のプロジェクト内のすべてのレイヤーを使用できます。 ただし、[Web マップおよびレイヤー] ワークフローを使用して追加されたレイヤーは、有効になっている場合に限り、[ポイント レイヤーの追加] ダイアログで使用できます。 リストに含まれていないレイヤーを追加するには、該当するチェックボックスをオンにして [プロジェクト] パネルでそのレイヤーを有効にしてから、適合性解析に戻ります。

デフォルトでは、選択した条件が均等に重み付けされますが、スライダーを使用して、ウェイトを調整することができます。 すべての条件のウェイトは常に合計で 100% になる必要があります。 このため、条件のウェイトを増減すると、それに合わせて残りの各条件のウェイトが自動的に増減されます。 条件のウェイトがこのように変更されないようにするには、条件の横にある [ロック] アイコンをクリックします。

[その他のオプション] をクリックして、解析で変数を使用する方法を変更します。

[その他のオプション] をクリック

変数およびサイト属性では、[影響度] を設定し、必要に応じて [閾値] を調整することができます。

正の影響度

[正] の影響度がデフォルトで選択されています。つまり、変数の値が大きいほど、最終スコアへの影響が大きくなります。 [負] を選択した場合は、この逆になります。つまり、値が小さいほど、スコアへの影響が大きくなります。 [目標値] を選択した場合は、表示されるグラフで目標の値を選択する必要があります。 変数の値が指定の目標値に近いほど、スコアへの影響が大きくなります。

注意:

ポイント レイヤーのデフォルトの影響度は [初期設定] で変更できます。

[閾値] は、選択したサイトにおける変数の値の範囲を表します。 上の図では、選択したサイトにおける 2017 年の総人口の値の範囲は、最小値の 76,131 人から最大値の 342,228 人までです。 必要に応じて、スライダーの値を調整して、解析からサイトを除外することができます。たとえば、最小値を 95,000 に設定すると、2017 年の総人口の値が 95,000 人を下回るすべてのサイトが解析から除外され、[結果テーブル] に表示されなくなります。

ポイント レイヤーの場合は、上記のオプションだけでなく、ポイント レイヤーを解析にどの程度関与させるかを変更することもできます。

レイヤー属性の集計

[ポイント数] はデフォルト設定されています。つまり、変数は、該当するポイント レイヤーに含まれるポイントのうち、解析対象として選択されたサイト内にあるポイントの数です。

[レイヤー属性の集計] を使用すると、[加重フィールド] ドロップダウンでポイント レイヤーの属性を選択し、選択した [統計の種類] を適用してその属性を適合性解析で変数として使用することができます。たとえば、[売上高] と [合計] を選択した場合、変数は、レイヤーに含まれるポイントのうち、サイト内にあるすべてのポイントの [売上高] 値の合計になります。

[最も近いポイントまでの距離] を選択した場合、変数は、サイトの場所から、レイヤーに含まれるポイントのうち、サイト内にある最も近いポイントまでの距離になります。 [直線距離] がデフォルト設定されていますが、[運転距離] または [徒歩距離] に変更することができます。

直線距離
注意:

  • [運転距離] または [徒歩距離] を選択した場合は、クレジットを消費する計算が実行されます。
  • ポイント レイヤーが選択済み条件の 1 つであり、選択済みサイトのうちの少なくとも 1 つに大規模なエリアがある場合は、適合性解析の処理に多少時間がかかることがあります。
  • [徒歩距離] を選択した場合、適合性解析の対象として選択されたサイトとポイント レイヤー内の場所との間の徒歩距離が 50 マイルを超えることはできません。 この条件を満たしていない場合は、解析の結果としてエラーが返されるため、別の距離タイプを選択するか、条件に合わせてポイント レイヤーを変更する必要があります。
  • [運転距離] または [徒歩距離] を選択した場合、サイトの数とポイント レイヤーに含まれるポイントの数によっては、計算処理に数分かかることがあります。 計算処理の進行中に、待機時間が表示されます。

結果の表示

条件の選択と変更が終了したら、右側にある [適合性解析の結果] テーブルで、サイトが最終スコアを基準に順序付けされてリストに表示されていることを確認します。 また、選択したサイトはマップ上でスコア別に色分けされます。

色分けされたサイト

  1. テーブル内のアイテムにポインターを合わせると、該当するサイトがマップ上でハイライト表示されます。
  2. テーブル内の行をダブルクリックして、マップ上で該当するサイトを拡大表示します。
  3. 列ヘッダーをクリックして、その列に含まれるデータを基準にテーブルを並べ替えます。
  4. [結果の調整] にあるオプションを使用して、位置のみを表示し、スコアを基準にフィルター処理し、カラー ランプを変更します。 [エクスポート] をクリックして、解析の結果をエクスポートします。
  5. 選択した条件をリストとして [マイ リスト] に保存するには [条件リストの保存] をクリックします。 リストに名前を付け、必要に応じてリストのアイコンを選択します。
  6. スコアの計算方法については、「手順を追っての説明ガイド」をご参照ください。

結果の調整

デフォルトでは、選択したサイトはマップ上でスコア別に色分けされて表示されます。 リング、運転時間、徒歩時間を表示せずに、分析地点だけを表示するように [位置のみ表示] 切り替えスイッチを設定することができます。 このモードでは、分析地点が [適合性解析の結果] テーブルでランク別に番号付けされます。

ランク付けされたサイト

フィルター

選択したサイトの解析の表示をフィルター処理できます。 これにより、特定のスコアを満たしているサイトをマップ上でハイライト表示することができます。 たとえば、ブロック グループ内の年齢別の人口を表示する場合は、[より大きい] を選択し、値として 5,000 を入力して、フィルターを作成することができます。 年齢別の人口が 5,000 人を上回るブロック グループだけが色分けされてマップ上に表示されます。

解析をフィルター処理するには、次の手順を実行します。

  1. [スコアによるフィルタリング] アイコンをクリックします。
    スコアによるフィルタリング
  2. スライダーを移動させて、マップをフィルター処理します。
    フィルター ウィンドウ
  3. マップが自動的に更新されます。
  4. [OK] をクリックします。

[色] ドロップダウン メニューを使用すると、カラー パレットから色を選択して、解析の結果をマップ上と結果テーブル内で色分けすることができます。

  1. 色を変更するには、[色] ドロップダウン メニューをクリックします。色の選択肢が表示されます。
    [色] メニュー
  2. マップに表示する色をクリックします。

エクスポート

解析の結果を Excel ファイルまたは新しい適合性レイヤーにエクスポートできます。

  1. [適合性解析] パネルで [エクスポート] をクリックします。

    [エクスポート] ダイアログが表示されます。

  2. エクスポート形式 (Excel ファイルまたは新しい適合性レイヤー) を選択します。
  3. [エクスポート] をクリックします。
エクスポート オプション

新しい適合性レイヤーとしてエクスポートする場合は、結果がプロジェクトの [他のレイヤー] セクションに保存されます。 [保存済み変数を使用] をクリックしてから、[解析を開く] をクリックし、解析をもう一度開いて変更します。 適合性解析のサイトがポイント レイヤーまたはポリゴン レイヤーから作成された場合、これらのサイトは新しいサイト レイヤーとしてプロジェクトに保存されます。

解析を開く
注意:

このサイト レイヤーに含まれるサイトのいずれかを削除すると、保存済みの適合性レイヤーが開かなくなり、エラー メッセージが表示されます。

手順

適合性解析を使用すると、複数の加重付き条件に基づいてサイトにランクとスコアを付けることができます。 適合性は、Esri の ArcGIS Living Atlas の人口統計データおよび社会経済データとサイト属性から取得されたデータ変数に基づいてランク付けできます。 条件を選択したら、その条件を重み付けし、各サイトの加重スコアを取得し、サイトの適合性を最大から最小までにランク付けした最終スコア ランクを確認できます。 適合性解析は、一連のポイント位置サイト、ポリゴン領域、標準区画、またはそれらの組み合わせに対して実行できます。

このワークフローの実行手順の例を次に示します。

[分析の実行] タブで [適合性解析] をクリックします。

適合性解析の開始

概要画面が開き、[適合性解析] ワークフローのごく簡単な説明が表示されます。 この画面を毎回表示したくない場合は、[はじめに] をクリックする前に、[今後、この項目を表示しない] を選択します。

はじめに

この例では、住宅の購入を考えている新規顧客を持った不動産業者の役割を担います。 顧客は、上級学位を取得している若年層の専門職従事者であり、人との交流と余暇活動のために近くにある高齢者センターに通うことを心の拠り所としている高齢の親と同居しています。 顧客は、希望するいずれかの高齢者センターまで親が楽に歩いて行ける所に住宅を購入して暮らしたいと思っています。 次に示す顧客の条件に基づいて適合性を評価するために、これらの高齢者センターの場所の近傍分析を顧客に提示する必要があります。

  • 上級学位を取得している人数が多い
  • 住宅価格の中央値が低い (住宅購入能力が高いことを示す)
  • 全住民の年齢の中央値が顧客自身の年齢 (39 歳) に近い

[適合性解析] ワークフローを開始するには、解析で使用するサイトを選択します。 この段階的手順では、5 か所のサイトがマップ上にすでに読み込まれています。それぞれのサイトは、高齢者センターから半径 0.75 マイル以内のエリアを表しています。

  1. [マップ上のフィーチャから開始] をクリックします。 また、[プロジェクトからサイトを追加] をクリックして、マップ上にまだ存在しないサイトを追加することもできます。
    マップ上のフィーチャから始める

    結果として 5 か所のサイトを含むマップが表示されます。

    サイト候補

  2. [次へ] をクリックします。
  3. [条件の追加] ドロップダウン リストを展開し、[データ ブラウザーから変数を追加] を選択します。
    変数の追加

    [データ ブラウザー] を使用して、変数を選択します。

    データ ブラウザー

  4. 次の 3 つの変数を選択して [適用] をクリックします。
    • 2020 Pop Age 25+: Grad/Professional Degree (2020 年の年齢 25 歳以上の人口: 大学院学位/専門職学位)
    • 2020 Median Home Value (2020 年の住宅価格の中央値)
    • 2020 Median Age (2020 年の年齢の中央値)
    条件を選択すると、サイトのスコア付けが自動的に実行されます。 デフォルトでは、3 つすべての変数が均等に重み付けされ、[影響度][正] に設定されます。
    適用されたサイト
  5. 次を使用して条件の結果を絞り込みます。
    絞り込まれた条件の結果
    1. 大学院学位/専門職学位を取得している人数が多くなると、サイトのスコアが上がるようにします。これで、その変数の [影響度] 設定が [正] のまま維持されます。
    2. 住宅価格の中央値では、値が小さいほど、住宅購入能力が高くなるので、望ましい結果が得られます。 したがって、[影響度] 設定を [負] に変更します。
    3. 年齢の中央値では、値が 39 に近いほど、理想のサイトに近づきます。 そのため、[影響度][目標値] に設定します。 スライダーを使用して、目標値の 39 を指定します。
    ヒント:

    変数の条件を満たしていないサイトが結果テーブルから除外されるように、閾値を調整することもできます。たとえば、住宅価格の中央値の最大値を $600,000 に設定して、住宅価格の中央値が $600,000 を上回るサイトが除外されるようにすることができます。 この例では、スコア付けするサイトの数がそれほど多くないので、閾値を調整せず、全範囲を含むデフォルト設定をそのまま使用します。

    マップ上のサイトを最終スコアで色分けするためにカラー ランプが適用されます。

    [適合性解析の結果] テーブル
    条件の設定を変更すると、[適合性解析の結果] テーブルが更新され、更新済みの条件でランク付けされたサイトが表示されます。 上記の設定では、候補 2 の最終スコアが [結果テーブル] で最高スコアを示しています。

  6. 60% の [加重][2020 Median Home Value] に割り当てます。 この操作を実行する理由は、住宅購入能力に顧客の他の希望条件よりも高い優先度が設定されており、これらの高齢者センターの近辺で価格の安い住宅を見つける時間を短縮するためです。
    変数への加重の割り当て

    1 つの変数に加重を割り当てると、それに合わせて他の変数の加重が減少します。 この場合、加重は常に合計で 100% になる必要があるため、[2020 Pop Age 25+: Grad/Professional Degree] および [2020 Median Age] が 20% まで減少しています。

    上記の加重調整を実行すると、サイト候補 1 のスコアが [適合性解析の結果] テーブルで最高スコアになります。

    注意:

    以下のスコアを計算する方法の詳細については、このセクションをご参照ください。

    加重調整後の結果テーブル

  7. 特定の最低スコアを満たしているサイトを表示するには、[スコアによるフィルタリング] アイコン スコアによるフィルタリング アイコン をクリックします。 この場合には、スコアが 0.5 を上回るサイトだけが表示されます。
    フィルター条件
  8. スライダーをドラッグして、下限を 0 から 0.5 にします (または、テキスト ボックスに値 0.5 を入力します)。
    フィルター処理された結果

    上記のとおり、最終スコアが 0.5 を上回るサイトだけが表示されるように、[適合性解析の結果] テーブルがフィルター処理されます。 [エクスポート] をクリックして、結果を Excel ファイルまたは新しい適合性レイヤーにエクスポートすることができます。 適合性レイヤーがマップ上で開いている場合は、[マップの共有] ツールを使用して組織内の他のユーザーとそのレイヤーを共有できます。

加重スコアの計算

上記の注釈付きテーブル内の一部の値を使用して高スコアを計算する方法の詳細を次に示します。 各加重スコアは、ユーザーが選択した目標値と比較した、特定サイトの値のパーセント差として計算されます。 ここで、GP は [Grad/Professional Degree] 変数、HV は [Median Home Value] 変数、MA は [Median Age] 変数を表します。

上記のテーブルでは、サイト候補 1 の適合性スコアが 0.89 の最高スコアを示しています (セル 1A)。 このスコアを算出するには、解析で使用されている 3 つの変数 (GP、HV、MA) それぞれに加重スコアを加算します。

  1. まず、大学院学位 (GP) を取得している世帯の数がこのスコアにどの程度関与しているかを確認します。

    • サイト候補 1 には、大学院学位/専門職学位を取得している世帯が 1046 件あります (セル 1B)。
    • すべてのサイトにおける GP の最大値はサイト候補 2 の 1318 世帯です (セル 2B)。
    • また、すべてのサイトにおける GP の最小値はサイト候補 5 の 826 世帯です (セル 5B)。

    この例では、大学院学位を取得している人の数が多いほど、望ましい結果が得られます。 これは正の関係であり、候補 1 の GP のスコアを算出するために、これらの値が次の公式に組み込まれます。

    候補 1 の目標値

    上記の値を使用して候補 1 の GP のスコアを算出できます。

    候補 1 の値

    この場合、候補 1 のスコアは 0.45 になります (セル 1C)。 スコアが算出されると、GP がそのサイトの適合性スコア全体にどの程度関与しているかを判別するために、算出された値に加重が適用されます。 この例では、20% の加重が GP に適用されています。 この結果、次の公式に従って GP の加重スコアが 0.09 と算出されます (セル 1D)。

    0.20 x 0.45 = 0.09

    候補 1 の全加重スコアの計算方法は、次のとおりです。

    候補 1 の加重スコア
    注意:

    abs は絶対値関数です。

  2. 次に、サイトの住宅価格の中央値 (HV) がスコアにどの程度関与しているかを確認します。

    • サイト候補 1 のエリア内の住宅における住宅価格の中央値は $390,062 です (セル 1E)。
    • すべてのサイトにおける HV の最大値はサイト候補 5 の $639,400 です (セル 5E)。
    • また、すべてのサイトにおける HV の最小値はサイト候補 1 の $390,062 です (セル 1E)。

    ここでは、住宅価格の中央値が小さいほど、住宅購入能力が高くなるので、望ましい結果が得られます。 これは負の関係であり、候補 1 の GP のスコアを算出するために、これらの値が次の公式に組み込まれます。

    候補 1 の目標値

    上記の値を使用して候補 3 の HV のスコアを算出できます。

    値の適用

    この場合、候補 1 のスコアは 1 になります (セル 1F)。 スコアが算出されると、HV がそのサイトの適合性スコア全体にどの程度関与しているかを判別するために、算出された値に加重が適用されます。 この例では、60% の加重が HV に適用されています。 この結果、次の公式に従って GP の加重スコアが 0.60 と算出されます (セル 1G)。

    0.60 x 1 = 0.60

    候補 1 の全加重スコアの計算方法は、次のとおりです。

    住宅価格の中央値の負の影響度

  3. 最後に、このエリアに居住している人々の年齢の中央値 (MA) がスコアにどの程度関与しているかを確認します。

    • サイト候補 1 のエリアに居住している人々の年齢の中央値は 39.1 です (セル 1H)。
    • すべてのサイトにおける MA の最大値はサイト候補 5 の 53.1 です (セル 5H)。
    • また、すべてのサイトにおける MA の最小値はサイト候補 3 の 31.2 です (セル 4H)。

    ここでは、目標値として 39 が選択されています。年齢の中央値が 39 に近いほど、望ましい結果となります。 候補 1 の MA のスコアを算出するために、これらの値が次の公式に組み込まれます。

    年齢の中央値の目標値

    この場合、候補 1 のスコアは 0.99 になります (セル 1I)。 スコアが算出されると、MA がそのサイトの適合性スコア全体にどの程度関与しているかを判別するために、算出された値に加重が適用されます。 この例では、20% の加重が MA に適用されています。 この結果、次の公式に従って MA の加重スコアが 0.20 と算出されます (セル 1J)。

    0.20 x 0.99 = 0.20

候補 1 の最終加重スコア

注意:

この例では、どの変数の閾値も調整していません。 たとえば、候補 1 の GP 値が指定の範囲内に収まらないような閾値が設定されている場合は、その変数の加重のデフォルト値が 0 に設定され、最終スコア計算で GP が効果的に使用されません。つまり、フィルターが適用されるため、特定の適合性スコアが最終結果テーブルで使用されません。

最終スコアの計算方法は、次のとおりです。

候補 1 の最終スコア

最終スコア テーブル
注意:

値が丸められるため、このテーブルに表示される最終スコアはわずかに低くなることがあります。

この段階的手順では、適合性解析の基本的な仕組みを把握しました。 住居探しの観点から、顧客の加重付き条件に合ったエリア内の上位 3 か所の最適な高齢者センターのランク付きリストを作成することができました。

サイトと変数をさらに追加し、より精度の高い適合性解析を実現できるように設定を調整することができます。 スコア付けされるサイトの属性となる変数を組み込むと、解析をさらに改善できます。 たとえば、高齢者センターごとに評価を付けて、品質の指標にすることができます。 [条件の追加] にある [サイトから属性を追加] オプションを使用して、その評価を解析に組み込むこともできます。

サイトから属性を追加