市民参加型主観データを用いた地域ウェルビーイングの定量分析とまちづくりフレームワークの提案
本研究は，スマートフォンとWebアプリを通じて市民が自らウェルビーイング向上に寄与する街の要素に対する主観評価を投稿する「イネーブリングシティ・ウォーク（ECW）」のデータを活用し，地域のウェルビーイングの定量分析手法とまちづくりのフレームワークを提案することを目的とする。2021年から11地域・25回にわたり約7,000件の投稿を収集し，「自然」「景観・環境」「人」「建造物・インフラ」「場所」などの8大分類と約40の細分類で体系化し，統計的手法を用いて要素別評価の傾向や地域間の差を可視化した。さらに，生成AIによるテキスト化とクラスタリング・命名プロセスを導入し，手動による分類作業を大幅に削減するとともに，市民の「生の声」をリアルタイムかつ継続的に反映したテーマ別分析を実現した。今後は，本手法を実践的なまちづくりプロセスに組み込み，限られた人的リソースでも迅速かつ柔軟に資源配分を支援する仕組みへの展開を目指す。
キーワード：計画支援ツール，ウェルビーイング向上，定量分析，分類体系，生成型AI
＊１ 技術センター イノベーション戦略部 技術開発戦略室
＊２ 設計本部 先端デザイン部
＊３ 技術センター 都市基盤技術研究部 空間研究室
＊４ （株）山手総合計画研究所
＊５ 横浜市立大学
A Framework for Urban Planning Based on Quantitative Analysis of Regional Well-being Using Citizen-Generated Subjective Data
This study proposes a quantitative analysis method for regional well-being and an urban planning framework based on data obtained from Enabling City Walk (ECW), a smartphone and web-app platform in which citizens submit subjective evaluations of urban space elements. From December 2021 through March 2024, approximately 7,000 datasets were collected from 11 areas in 25 sessions. These datasets were systematically categorized into eight primary groups—Nature, Landscape and Environment, People and Community, Buildings and Infrastructure, Place, etc.—and about 40 subcategories, and statistical techniques were applied to visualize element-specific evaluation trends and inter-regional differences. Furthermore, an automated clustering and labeling process combining AI-generated text, TF–IDF, and k- means was implemented to greatly reduce manual categorization while enabling real-time, continuous thematic analysis of citizen sentiment. Future work will integrate this approach into practical urban planning processes to support rapid, flexible resource allocation even under limited human resources conditions.
Keywords: planning support tool, enhancing well-being, quantitative analysis, classification system, generative AI
*1 Research and Development Strategy Section, Innovation Strategy Department, Taisei Advanced Center of Technology
*2 Advanced Design Department, Design Division
*3 Valuable Space Research Section, Urban Engineering Research Department, Taisei Advanced Center of Technology
*4 Yamate Planning Cabin
*5 Yokohama City University