最終更新：2026-01-02

1 はじめに

日本の市区町村地図行政境界データを使って、地図を作成し、Rで可視化する方法を説明する。

Rで利用しやすい行政境界データとしては、主に以下が挙げられる。

国土交通省国土地理院「地球地図日本」
国土交通省「国土数値情報行政区域データ」
総務省「国勢調査」
NipponMapパッケージ

このページでは、総務省「国勢調査」を用いて、市区町村境界データを取得し、Rで可視化する方法を説明する。

2 データの取得

e-Stat（政府統計ポータルサイト）「統計地理情報システム」のページへアクセスする。URL: https://www.e-stat.go.jp/gis

「境界データダウンロード」へ進む。

「境界データダウンロード」のページで「小地域」を選択する。

「国勢調査」を選択する。

「2015年」の「小地域（町丁・字等）（JGD2000）」を選択する。

JGD2011は、東日本大震災後に変動した地形を反映している。
JGD2000を選択した理由は、2000、2005、 2010年のデータがすべてJGD2000で提供されているため、経年比較する際に便利であるからである。

「> 世界測地系平面直角座標系・Shapefile」を選択する。

距離計算が容易なため、平面直角座標系を選択する。
世界測地系緯度経度は、緯度・経度で他のデータとの接続が容易である。

国土数値情報の「行政区域データ」から市区町村境界データをダウンロードする。
URL: https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2025.html
最新のデータセットをダウンロードする。
全国　世界測地系　2025年（令和7年）　603.03MB　N03-20250101_GML.zip

「03岩手県」を選択する。

「03000 岩手県全域」を選択する。

2015年については「全域」のデータが提供されているが、2020年については「全域」のデータが提供されていないため、2015年を選択した。

ダウンロードしたファイルは以下の通り。

シェープファイル形式のファイルを用いる。
h27ka03.shp: 市区町村境界データ

3 読み込み

座標参照系は、JGD2000（日本測地系2000、EPSG:2452 / Japan Plane Rectangular CS X）である。
座標形式は、平面直角座標系。
フィーチャー数：3923個
属性フィールド：35個

# 必要なパッケージの読み込み
library(sf)
# シェープファイルの読み込み
kokusei03 <- sf::st_read("A002005212015XYSWC03/h27ka03.shp")

## Reading layer `h27ka03' from data source 
##   `/Users/ayumu/Documents/GitHub/research/4_GIS/MapJapan/A002005212015XYSWC03/h27ka03.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 3923 features and 35 fields
## Geometry type: POLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -15521.08 ymin: -138964.2 xmax: 106505.8 ymax: 50361.21
## Projected CRS: JGD2000 / Japan Plane Rectangular CS X

# 座標系の確認
sf::st_crs(kokusei03)

## Coordinate Reference System:
##   User input: JGD2000 / Japan Plane Rectangular CS X 
##   wkt:
## PROJCRS["JGD2000 / Japan Plane Rectangular CS X",
##     BASEGEOGCRS["JGD2000",
##         DATUM["Japanese Geodetic Datum 2000",
##             ELLIPSOID["GRS 1980",6378137,298.257222101,
##                 LENGTHUNIT["metre",1]]],
##         PRIMEM["Greenwich",0,
##             ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
##         ID["EPSG",4612]],
##     CONVERSION["Japan Plane Rectangular CS zone X",
##         METHOD["Transverse Mercator",
##             ID["EPSG",9807]],
##         PARAMETER["Latitude of natural origin",40,
##             ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433],
##             ID["EPSG",8801]],
##         PARAMETER["Longitude of natural origin",140.833333333333,
##             ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433],
##             ID["EPSG",8802]],
##         PARAMETER["Scale factor at natural origin",0.9999,
##             SCALEUNIT["unity",1],
##             ID["EPSG",8805]],
##         PARAMETER["False easting",0,
##             LENGTHUNIT["metre",1],
##             ID["EPSG",8806]],
##         PARAMETER["False northing",0,
##             LENGTHUNIT["metre",1],
##             ID["EPSG",8807]]],
##     CS[Cartesian,2],
##         AXIS["northing (X)",north,
##             ORDER[1],
##             LENGTHUNIT["metre",1]],
##         AXIS["easting (Y)",east,
##             ORDER[2],
##             LENGTHUNIT["metre",1]],
##     USAGE[
##         SCOPE["Cadastre, engineering survey, topographic mapping (large and medium scale)."],
##         AREA["Japan - onshore - Honshu north of 38°N approximately - Aomori-ken; Akita-ken; Yamagata-ken; Iwate-ken; Miyagi-ken."],
##         BBOX[37.73,139.49,41.58,142.14]],
##     ID["EPSG",2452]]

4 データ確認

# データの確認
kokusei03

含まれる属性フィールドは以下の通りである。
都道府県名、市区町村名などは日本語表記である。
KEY_CODEを使えば、他の年次の国勢調査や経済センサスなどの統計データと接続できる。
- データURL: https://www.e-stat.go.jp/gis/statmap-search?type=1

No.	フィールド名	説明	備考
1	KEY_CODE	図形と集計データのリンクコード	KEN+KEYCODE2
2	PREF	都道府県番号
3	CITY	市区町村番号
4	S_AREA	町字コード+丁目、字などの番号	KIHON1+KIHON2
5	PREF_NAME	都道府県名
6	CITY_NAME	区町村名	１）CSS_NAME（ない場合はGST_NAME）
7	S_NAME	町丁・字等名称
8	KIGO_E	特殊記号E（町丁・字等重複フラグ）
9	HCODE	分類コード
10	AREA	面積(㎡)
11	PERIMETER	周辺長（ｍ）
12	H27KAxx_	内部ID
13	H27KAxx_ID	外部ID
14	KEN	都道府県番号	町丁・字等番号
15	KEN_NAME	都道府県名
16	SITYO_NAME	支庁・振興局名
17	GST_NAME	郡市・特別区・政令指定都市名
18	CSS_NAME	区町村名
19	KIHON1	町字コード
20	DUMMY1	ダミー（“-”）
21	KIHON2	丁目、字などの番号
22	KEYCODE1	マッチング番号	CITY+KIHON1+KIHON2
23	KEYCODE2	町丁・字等別結果マッチング番号
24	AREA_MAX_F	面積最大フラグ
25	KIGO_D	特殊記号D（飛び地、抜け地フラグ）	）
26	N_KEN	抜け地県番号
27	N_CITY	抜け地市区町村番号
28	KIGO_I	特殊記号I（島フラグ）
29	MOJI	町丁・字等名称
30	KBSUM	基本単位区（調査区）数
31	JINKO	人口	KIGO_Eが付与されている場合は、E1に代表してセットし、En（n≧2）は0（ゼロ）
32	SETAI	世帯数	KIGO_Eが付与されている場合は、E1に代表してセットし、En（n≧2）は0（ゼロ）
33	X_CODE	図形中心点Ｘ座標（10進経度）
34	Y_CODE	図形中心点Ｙ座標（10進緯度）
35	KCODE1	町丁・字等番号	KIHON1+DUMMY1+KIHON2

5 可視化1 with `base R`

# 簡単な地図表示
library(sf)
# 地図表示
plot(sf::st_geometry(kokusei03))

TRUE

6 可視化2 with `ggplot2`

6.1 ラベルの整理

# CITYごとにAREAが最大の地物を特定
library(dplyr)
kokusei03 <- kokusei03 %>%
  group_by(PREF, CITY) %>%
  mutate(CityMax = max(AREA)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(CityMaxD = ifelse(AREA == CityMax, 1, 0))

# 新しくCITY_LABELという変数=CITY_NAMEを作成。
# CITYの中で面積が最大の地物にのみこのCITY_NAMEを表示
kokusei03$CITY_LABEL <- ifelse(kokusei03$CityMaxD == 1,
                              kokusei03$CITY_NAME, "")

6.2 地図描写

# 地図の作成

library(ggplot2)
ggplot(data = kokusei03) + # 地図データの指定
  geom_sf(fill = "lightyellow", color = "lightgrey") + # 塗り
  theme_minimal() + # ミニマルテーマの適用
  labs(title = "Population Census of Japan",
       subtitle = "Administrative Boundaries of Japan Cities",
       caption = "Source: Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications")  +
       theme(axis.text = element_blank(), # 目盛りを非表示
        axis.title = element_blank()) + # 軸タイトルを非表示 
  geom_sf_text(aes(label = CITY_LABEL), size = 2, family = "Osaka") # City_NAMEを表示

TRUE

# 保存
ggsave("fig/kokusei03.png", width = 8, height = 6, dpi = 300)

6.3 コロプレスマップ

scale_fill_viridis_c(option = "plasma")を使って、人口を色で表現するコロプレスマップを作成する。
- optionには、 "plasma"、 "magma", "inferno", "cividis"などが利用できる。
scale_fill_viridis_c(option = "plasma")以外にも、scale_fill_viridis_b(), scale_fill_viridis_d()などが利用できる。
- scale_fill_viridis_b()は、離散値に対して利用できる。
- scale_fill_viridis_d()は、カテゴリカルデータに対して利用できる。
他にscale_colour_viridis_c()を使って、人口を色で表現するコロプレスマップを作成することもできる。

# 人口を色で表現するコロプレスマップの作成
library(ggplot2)
ggplot(data = kokusei03) + # 地図データの指定
  geom_sf(aes(fill = JINKO), color = "black") + #
  scale_fill_viridis_c(option = "inferno", alpha = 0.9) + # カラースケールの指定
  theme_minimal() + # ミニマルテーマの適用
  labs(title = "Population Census of Japan",
       subtitle = "Population Distribution by Small Area",
       caption = "Source: Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications",
       fill = "Population")  +
       theme(axis.text = element_blank(), # 目盛りを非表示
        axis.title = element_blank()) + # 軸タイトルを非表示
  geom_sf_text(aes(label = CITY_LABEL), size = 2, 
               family = "Osaka", color = "white") # City_NAMEを表示

TRUE

# 保存
ggsave("fig/kokusei03_choropleth.png", width = 8
, height = 6, dpi = 300)

7 市区町村番号レベルで集計

7.1 集計

# 市区町村番号レベルで地図を集計
library(dplyr)
kokusei03_city <- kokusei03 %>%
  group_by(PREF, CITY, PREF_NAME, CITY_NAME) %>%
  summarise(geometry = sf::st_union(geometry),
            JINKO = sum(JINKO),
            SETAI = sum(SETAI)
            ) %>%
  ungroup()
# 保存
sf::st_write(kokusei03_city, "Data_output/kokusei03_city.shp", delete_dsn = TRUE)

## Deleting source `Data_output/kokusei03_city.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Writing layer `kokusei03_city' to data source 
##   `Data_output/kokusei03_city.shp' using driver `ESRI Shapefile'
## Writing 33 features with 6 fields and geometry type Unknown (any).

# データの確認
kokusei03_city

7.2 コロプレスマップ

岩手県の県庁所在地である盛岡市の人口が297631人（約29.8万人）で最も多い。
RColorBrewerパッケージを使って、人口を色で表現するコロプレスマップを作成する。
scale_fill_gradientn(colors=brewer.pal(10,"GnBu"), na.value = "white")を使って、色のグラデーションを指定する。
- 色は、"GnBu"以外にも、 "YlGnBu"、 "RdPu", "YlOrRd"などが利用できる。
- na.valueは、欠損値の色を指定する。
- 10は、色の数（3以上の数値）を指定する。

# 地図の作成


library(RColorBrewer)
library(ggplot2)

ggplot(data = kokusei03_city) + # 地図データの指定
  geom_sf(aes(fill = JINKO/10000), color = "lightgrey") + # 人口を色で表現
  scale_fill_gradientn(colors=brewer.pal(10,"GnBu"), 
                       na.value = "white")+
  labs(fill = "Population \n (10 thousands)")  +
  theme_minimal() + # ミニマルテーマの適用
  labs(title = "Population Census of Japan",
       subtitle = "Administrative Boundaries of Japan Cities",
       caption = "Source: Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications")  +
       theme(axis.text = element_blank(), # 目盛りを非表示
        axis.title = element_blank()) + # 軸タイトルを非表示 
  geom_sf_text(aes(label = CITY_NAME), size = 2, family = "Osaka", color = "red") # City_NAMEを表示

TRUE

# 保存
ggsave("fig/kokusei03_city.png", width = 8, height = 6, dpi = 300)

参考文献

Lovelace, R., Nowosad, J., & Muenchow, J. (2025). Geocomputation with R. Chapman and Hall/CRC.「5 ジオメトリ演算」
- https://r.geocompx.org/jp/geometry-operations.html

日本の行政境界データ「国勢調査」

田中鮎夢

2026-01-02

1 はじめに

2 データの取得

3 読み込み

4 データ確認

5 可視化1 with `base R`

6 可視化2 with `ggplot2`

6.1 ラベルの整理

6.2 地図描写

6.3 コロプレスマップ

7 市区町村番号レベルで集計

7.1 集計

7.2 コロプレスマップ

参考文献

日本の行政境界データ「国勢調査」

田中鮎夢

2026-01-02

1 はじめに

2 データの取得

3 読み込み

4 データ確認

5 可視化1 with base R

6 可視化2 with ggplot2

6.1 ラベルの整理

6.2 地図描写

6.3 コロプレスマップ

7 市区町村番号レベルで集計

7.1 集計

7.2 コロプレスマップ

参考文献

5 可視化1 with `base R`

6 可視化2 with `ggplot2`