防災・不動産
住所まわりの災害リスクと住みやすさを調べる
市区町村や住所を起点に、地震・洪水・土砂などのハザード情報と、地価・人口といった生活圏のデータを同じ画面で確認できます。移住先選びや不動産の下調べの入口になります。
向いている用途
移住・住み替えの検討、不動産の下調べ、自治体の比較、地域メディアの記事づくり
作れるもの
地点や市区町村を選ぶと、災害リスクと住みやすさ・価格感をまとめて見られる「街選びの入口」ページを設計できます。
進め方
- 住所や施設名を緯度経度に変換し、地図の起点を決める
- 洪水の浸水想定や地震ハザードを重ねてリスクを把握する
- 地価公示と実際の取引価格で、その地域の価格感をつかむ
- 人口統計と行政界を重ね、近隣自治体を同じ指標で比較する
関連ツール
gsi_geocode地理空間 / 国土地理院 ジオコーディング住所→緯度経度flood_depth防災・気象 / 浸水ナビ／河川水位洪水浸水想定深を取得jshis_hazard防災・気象 / J-SHIS 地震ハザード地震ハザードを取得realestate_landprice経済・企業・金融 / 不動産情報ライブラリ地価公示・地価調査を取得realestate_transactions経済・企業・金融 / 不動産情報ライブラリ不動産取引価格を取得geoshape_city地理空間 / Geoshape 行政界市区町村境界を取得estat_data統計 / e-Stat 政府統計の総合窓口統計データ本体を取得estat_compare_municipalities統計 / e-Stat 政府統計の総合窓口複数自治体を横並び比較
注意点
- 災害リスクは断定せず、公開データに基づく「注意喚起」として示します。
- 不動産の価値判断や売買の可否を代行する表現は避けます。
- ハザード情報は自治体の改定で更新されるため最新の公表版を確認し、不動産の取引価格・地価データはAPIキーの取得が必要です。
📚 関連書籍（参考）
- Pythonによる気象・気候データ解析I神山 翼AMeDAS等の気象データをPythonで解析する基礎が学べる
- Pythonによる気象・気候データ解析II神山 翼スペクトル解析・統計検定まで踏み込む実践編
- ハザードマップで防災まちづくり片田 敏孝ハザードマップの意味と限界を防災研究の第一人者が解説
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