大都市交通センサス定期券調査を可視化
以前に成田空港駅へのアクセス状況を大都市交通センサスのICカードデータを使用して可視化しましがた、今回は同調査の定期券発売調査のデータを使った可視化をしてみます。
▼ICカードデータを可視化したときの記事です
データの集計方法
今回はある駅の定期券利用者がどこへ（どこから）利用しているかを可視化します。大都市交通センサスの定期券発売実績データに発着駅に市区町村（駅の所在地）があるので、それを集計して自治体別の地図にします。あくまでも駅の所在市区町村であり、鉄道利用者の居住地ではないことに留意が必要です。
また、定期券の場合、A駅発B駅着のデータとB駅発A駅着のデータがありますので、これらは同一のものとして集計します。
大都市交通センサス（第13回調査）の詳細な報告についてはこちらを参照してください。
結果
集計データをQGISで図化しました。以下に思いついたターミナル駅や大手私鉄の郊外にある大きめの駅を可視化してみました。
凡例を付け忘れてしまったので･･･色別は以下の通りです。
青：1～10枚 緑：10枚～100枚 黄：100枚～500枚 橙：500枚～1000枚 赤：1000枚以上
ターミナル駅
大宮
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
立川
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
藤沢
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
船橋
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
柏
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
大手私鉄の郊外
所沢
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
府中
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
相模大野
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
青葉台
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
金沢文庫
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
八千代台
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
草加
出典：「第１３回大都市交通センサス」（国土交通省）（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00600020&tstat=000001103355&cycle=0&tclass1=000001203341&tclass2=000001203351&cycle_facet=tclass1%3Acycle&tclass3val=0&metadata=1&data=1）、「国土数値情報（行政区域データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html）および「国土数値情報（鉄道データ）」（国土交通省）（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-2022.html）を加工して作成
まとめ
こんかいは大都市交通センサスの定期券発売実績調査の可視化を行いました。他にも色々な項目がありますのでチャレンジしてみようかと思います。