$ROOT = "C:\Users\hamada\wakayama-map\app" $README = Join-Path $ROOT "README.md" $BK = Join-Path $ROOT ("README.md.bak_" + (Get-Date -Format "yyyyMMdd_HHmmss"))
if (Test-Path $README) { Copy-Item $README $BK -Force Write-Host "backup:" $BK }
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和歌山県内の市町村について、以下の観点を統合し「重点支援の候補エリア」を可視化する Streamlit アプリです。
- 高齢化率（国勢調査）
- 人口流出（純移動：千人当たり、住民基本台帳人口移動）
- 医療アクセス（“二次医療機関”までの距離：1kmメッシュ×距離分布 P50/P90）
さらに、重み付けスコアの 寄与内訳（重み込み寄与率） を表示し、説明可能性（Why）を強化しています。
- 市町村ポリゴンを地図で表示し、スコアに応じて色分け
- 医療アクセス指標を P50（中央値） / P90（上位10%） で切り替え可能
- 外れ値に強い正規化：分位点クリップ（例：下位5%〜上位95%）
- 重み（高齢化/医療アクセス/人口流出）をスライダーで調整し、結果に反映
- 選択した市町村について、
- 主要因（寄与最大）
- 寄与内訳（横棒グラフ）
- 上位Nのランキング を表示
市町村の代表点からの距離だけだと、山間部・沿岸部などで 実態（居住地の偏り） を反映しづらいです。
そこで 1kmメッシュ人口 × 二次医療機関までの距離 を作り、メッシュごとの距離分布から
- P50：住民の“中央値”のアクセス
- P90：アクセス不利な住民側（上位10%）の距離
を算出します。
総合スコアだけだと「なぜ重点なのか」が伝わりにくいので、
重み込み寄与（c_aging / c_access / c_net）と寄与率（p_aging / p_access / p_net） を可視化します。
- 国土数値情報：行政区域データ（N03）
- 例：
areas_wakayama.geojson
- 国土数値情報：医療機関データ（P04）
- Shapefile（.shp/.dbf/.shx/.prj）で配布されるため、GeoJSONに変換して利用
- 例：
hospital.geojson（全医療機関） - 二次医療機関のみ抽出版：
hospital_2nd.geojson
- e-Stat：1kmメッシュ人口（テキスト
tblT001100S30.txtなど） - キー：
KEY_CODE（メッシュコード）
- e-Stat：住民基本台帳人口移動報告（転入・転出）
- 例：
in.csv,out.csv
- e-Stat：国勢調査（高齢化率算出用）
- 例：
pop.csv
app/ app.py # Streamlit アプリ本体 README.md # このファイル data/ areas_wakayama.geojson # 行政区域（和歌山） hospital.geojson # 医療機関（全） hospital_2nd.geojson # 二次医療機関（抽出） metrics_base.csv # 基本指標（高齢化・純移動など） metrics.csv # アプリ用（P50/P90など結合済み） city_hospital_p5090.csv # 市町村別 P50/P90 集計結果 mesh1km_pop.geojson # 1kmメッシュ人口（GeoJSON） tblT001100S30.txt # 1kmメッシュ人口（元データ） MESH05xxxx.shp など # 1kmメッシュ形状（複数ファイル） src/ services/ prep_metrics.py # 指標前処理（必要に応じて） ... # 追加の前処理スクリプト群 make.ps1 # 前処理→起動（任意：ワンコマンド化）
例：venv を使う場合
cd C:\Users\hamada\wakayama-map\app
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
##5.2 依存関係
（requirements.txt がある場合）
最低限の主要パッケージ例：
streamlit
pandas / numpy
geopandas
pydeck
altair
pyogrio（環境により）
##6. 実行方法
##6.1 通常起動
cd C:\Users\hamada\wakayama-map\app
streamlit run app.py
##6.2 ワンコマンド化（make.ps1 がある場合）
cd C:\Users\hamada\wakayama-map\app
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\make.ps1
##7. 出力指標の意味（アプリ内）
総合スコア：正規化後（0-1）の指標を重み付きで加算したもの
高齢化率（%）：aging_rate × 100
純移動（千人当たり）：転入−転出を人口で割り、千人当たりに換算した値
医療アクセス P50/P90（km）：二次医療機関までの距離分布（住民ベース）
##8. 注意点・改善余地（次の打ち手）
二次医療機関の定義は、抽出ルール（名称一致など）次第で変わるため、将来的には
医療機能データ（病床・診療科・救急指定など）
二次医療圏の定義
と合わせると説明力がさらに上がります。
距離は直線距離（投影座標系での距離）です。より実態に近づけるなら
道路ネットワーク距離
所要時間（車/公共交通）
も検討対象です（コストは上がります）。
##9. ライセンス・クレジット
国土数値情報 / e-Stat の利用規約に従って利用してください。
地図表示：pydeck / Map tiles（OpenStreetMap 等）
'@ | Set-Content -Encoding UTF8 $README