2019 Fiscal Year Research-status Report
全国規模エージェントシミュレーションの為の街区毎の特徴を保持する個人属性の合成
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19K23229
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| Research Institution | Aoyama Gakuin University |
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Principal Investigator |
原田 拓弥 青山学院大学, 理工学部, 助教 (70847201)
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| Project Period (FY) |
2019-08-30 – 2021-03-31
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| Keywords | 人口合成 / Simulated Annealing / GIS / 社会シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，町丁・大字より細かい粒度で，住所の番地に該当する街区の特徴を反映した人工社会を合成する．そのために，1. 街区レベルの統計表と整合する日本全国の人工社会の合成と，2. 街区の境界を推定し，3. 合成した世帯を街区内の建築物へ割り当てる．
人工社会の合成では，複数の統計表から得られるマクロな情報からミクロなエージェントの属性を推定している．しかしながら，これまでの手法における居住地属性の合成では，町丁・大字レベルの統計表までしか考慮されていない．したがって，共同住宅と一軒家が混在する町丁・大字においては一軒家と思われる建築物に10世帯以上居住する人工社会が合成されていた．
令和元年度は1. 街区レベルの統計表と整合する日本全国の人工社会の合成に取り組んだ．そのために，探索手法の1つであるSimulated Annealing法を用いて，国勢調査 小地域集計に掲載されている基本単位区別の世帯数や男女別や町丁・大字別の人口分布などの統計表と人工社会から上述の統計表と同様の人工統計表を作成し，実統計表と人工統計表の統計量の差を最小化する手法を開発した．具体的には，まず，基本単位区別の世帯数の統計表を用いて，市区町村単位で合成された世帯へ所属する初期の基本単位区を設定する．次に，2世帯をランダムに選択し，所属する基本単位区を入れ替えることで，統計表と整合する人工社会を合成した．開発した手法を用いて，大阪府高槻市を対象とし，パラメータの調整を行なった．パラメータの調整後，日本全国1741市区町村において開発した手法を用いた合成を実施した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の令和元年度の研究計画である基本単位区別の統計表と整合する日本全国の人工社会を合成について，概ね順調に進展している．令和元年度は，まず，基本単位区別の統計表と整合する合成手法を開発し，大阪府高槻市を対象にパラメータの調整を行なった．調整したパラメータを用いて，日本全国1741市区町村において，人工社会の各世帯を基本単位区への割り当てを実施した．日本全国の合成に取り組むと計算量が膨大になるが，大阪大学サイバーメディアセンターの大規模計算機を使用することで，計算資源の問題を解決した．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画通り，令和2年度は，町丁目境界や道路中心線，海岸線などを用いて基本単位区境界を推定と，推定した基本単位区境界を用いて，日本全国の建築物と基本単位区を関連づける．これらが終了次第，令和元年度で合成した人工社会の世帯を基本単位区毎に地図上の建築物への割り当てに取り組む．
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| Causes of Carryover |
学会発表やデータ入力の謝礼を予定していたが，COVID-19の影響により使用に至らなかった．令和2年度においてもCOVID-19の影響を受けることが予想されるため，当初購入予定であった手法の検証に用いるデータの地域数を増加させるなど，研究を進捗させるデータの購入を予定している．
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