| 研究課題/領域番号 |
19K23229
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0107:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
原田 拓弥 青山学院大学, 理工学部, 助教 (70847201)
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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 合成人口 / リアルスケール社会シミュレーション / データベース / 深層学習 / 離散最適化 / 社会シミュレーション / GIS / 基盤地図情報 / 人口合成 / Simulated Annealing / 街区単位 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，町丁目より細かい粒度で，住所の番地に該当する街区の特徴を反映した人工社会の合成に取り組む．そのために，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，街区の境界を推定し，合成した世帯を街区内の建築物へ割り当てる．
従来手法における，居住地属性の合成では，町丁目レベルの統計表までしか考慮されていない．そのため，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る．
本研究成果を他の研究者へ提供することで，他の研究者に負担をかけることなく，地理的要素を含むシミュレーションを従来手法より高い精度で実施できる．
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，町丁目より細かい粒度で，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，街区レベルの統計表と整合する日本全国の個人属性の合成と，合成した世帯を街区内の建築物へ割り当てた．実験結果から，主に一軒家の分類である低層住宅は95.2%，主にマンションの分類である中高層住宅は72.9%の精度で用途を推定できた．また，京都府京都市伏見区を対象に従来手法と提案手法を比較したところ5%精度向上した個人属性の作成に成功した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題により生成された個人属性データベースは他の研究者への提供を予定している．個人属性データの提供により，他の研究者が感染症や経済政策など，様々な社会問題をシミュレーションする際に，シミュレーション内に生成する個々人の属性の設定に時間をかける必要がなく，シミュレーション設計や分析サイクルを早めることができる．これにより，急を要する社会問題への対策を迅速に分析することができる．
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