【要約】最寄り産院所要時間マップを作ってみる(Python活用編) [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
解析者が、施設情報の変更や条件の再試行を行う際に、手動操作による膨大な工数に直面した。従来のQGIS等のGUIベースの解析では、以下の課題がある。
- ・施設リストの変更時に、一連の解析工程を再度手動で行う必要がある。
- ・道路の制限速度（maxspeed）の欠損値処理など、データクレンジングが困難である。
- ・施設閉鎖などのシナリオ分析において、解析の再現性を確保しにくい。
// Approach
解析者が、Pythonの地理空間ライブラリを用いて、解析プロセスをコード化し自動化した。具体的な手法は以下の通りである。
- ・OSMnxでOpenStreetMapから道路ネットワークを取得し、特定の道路種別に絞り込む。
- ・正規表現を用いてmaxspeedを抽出し、欠損値には道路種別ごとのデフォルト値を補完する。
- ・NetworkXを用い、各施設から全ノードへの最短所要時間を計算する。
- ・人口メッシュデータと所要時間を組み合わせ、将来の需要指数を算出する。
// Result
解析者が、施設配置の変化や人口動態が及ぼす影響を、定量的に可視化することに成功した。具体的な成果は以下の通りである。
- ・新潟県での分析により、1施設の閉鎖が広範囲の所要時間を30分増加させる影響を特定した。
- ・秋田県での分析により、人口集積地と施設配置の相関、および将来の需要負荷地域を可視化した。
- ・解析の自動化により、施設リストの変更に伴う再計算を容易にした。
Senior Engineer Insight
> GIS解析をコードベースへ移行した点は、再現性とスケーラビリティの観点で極めて高く評価できる。特に、施設リストの変更に対する再計算の容易さは、シミュレーション業務において実戦的な価値を持つ。ただし、全ノードへの最短経路計算はグラフ規模に依存し、計算コストが増大する。実運用では、計算効率の最適化や、渋滞等の動的パラメータの組み込みが不可欠となるだろう。