経済学の実証研究における衛星画像と機械学習の応用―アフリカの開発政策を事例に―

• Project/Area Number: 19K21686
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 7:Economics, business administration, and related fields
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 牛島 光一 筑波大学, システム情報系, 助教 (80707901)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 日野 英逸 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (10580079) ; 小西 祥文 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40597655) ; 木島 陽子 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (70401718)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2022-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2019)
• Budget Amount: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000); Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: 機械学習 / 統計的因果推論 / 開発政策 / 衛星画像 / サブサハラ・アフリカ

Outline of Research at the Start

本研究は、衛星画像を用いた転移学習という機械学習の手法が、サブサハラ・アフリカのような統計情報の不足する地域の情報収集のための強力なサポートツールになることを示す。具体的には、入力（衛星画像）に対応する出力（経済的情報）がある地域の情報を教師データとし、出力データのない地域のための予測モデルを転移学習によって構築する。これにより、ある地域において社会経済的な情報に関する十分な教師データがあるならば、近隣の諸国やより広い範囲の国々の社会経済的な状況を高精度に予測することができる可能性がある。