特許 6226493 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6226493

(24)【登録日】2017年10月20日

(45)【発行日】2017年11月8日

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20171030BHJP

   G06F 19/00 20110101ALI20171030BHJP

   G09B 29/00 20060101ALI20171030BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/10

   G06F19/00 100

   G09B29/00 A

【請求項の数】5

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2016-129747(P2016-129747)

(22)【出願日】2016年6月30日

【審査請求日】2016年10月4日

【早期審査対象出願】

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】516197148

【氏名又は名称】株式会社マイクロベース

(74)【代理人】

【識別番号】100134430

【弁理士】

【氏名又は名称】加藤 卓士

(74)【代理人】

【識別番号】100198960

【弁理士】

【氏名又は名称】奥住 忍

(72)【発明者】

【氏名】仙石 裕明

【審査官】 関 博文

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００３−２３３７６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−２４３１３０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００１−２６６１７７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００４−１１８８５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−０４１７５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００３−３３０３５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−２０２５４６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

Ｇ０６Ｆ １９／００

Ｇ０９Ｂ ２９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１メッシュサイズの人口統計データを取得する取得手段と、
基盤地図情報から各建物の建物容積データを推定する建物容積データ推定手段と、
前記第１メッシュサイズよりも小さい第２メッシュサイズの各メッシュ内の建物の推定された前記建物容積データに対応して、前記第１メッシュサイズの前記人口統計データを前記第２メッシュサイズの前記各メッシュに振り分けて、前記第２メッシュサイズの人口統計データを生成する人口統計データ生成手段と、
を備え、
前記基盤地図情報は、２次元の建物形状データを含み、
前記建物容積データ推定手段は、
前記建物形状データから建物面積データを推定する建物面積データ推定手段と、
前記建物面積データと、異なる建物属性に応じた推定建物階数データとを対応付けて記憶する記憶手段を参照し、前記建物属性と前記建物面積データとに基づいて、建物階数データを推定する建物階数データ推定手段と、
を有し、
前記建物階数データ推定手段は、前記基盤地図情報に基づいて、前記建物属性を推定する建物属性推定手段を備え、
前記建物属性推定手段は、前記２次元の建物形状データに基づいて、縦横比を算出する縦横比算出手段を備え、前記縦横比を用いて、前記建物属性を推定し、
推定した前記建物面積データおよび推定した前記建物階数データを用いて前記建物容積データを推定する情報処理装置。

【請求項2】

前記建物属性は、少なくとも戸建住宅用建物と共同住宅用建物とを含む請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記建物属性は、さらに商業施設を含む請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

取得手段が、第１メッシュサイズの人口統計データを取得する取得ステップと、
建物容積データ推定手段が、基盤地図情報から各建物の建物容積データを推定する建物容積データ推定ステップと、
人口統計データ生成手段が、前記第１メッシュサイズよりも小さい第２メッシュサイズの各メッシュ内の建物の推定された前記建物容積データに対応して、前記第１メッシュサイズの前記人口統計データを前記第２メッシュサイズの前記各メッシュに振り分けて、前記第２メッシュサイズの人口統計データを生成する人口統計データ生成ステップと、
を含み、
前記基盤地図情報は、２次元の建物形状データを含み、
前記建物容積データ推定ステップは、
前記建物形状データから建物面積データを推定する建物面積データ推定ステップと、
前記建物面積データと、異なる建物属性に応じた推定建物階数データとを対応付けて記憶する記憶手段を参照し、前記建物属性と前記建物面積データとに基づいて、建物階数データを推定する建物階数データ推定ステップと、
を有し、
前記建物階数データ推定ステップにおいて、前記基盤地図情報に基づいて、前記建物属性を推定する建物属性推定ステップを有し、
前記建物属性推定ステップにおいて、前記２次元の建物形状データに基づいて、縦横比を算出する縦横比算出ステップを有し、前記縦横比を用いて、前記建物属性を推定し、
推定した前記建物面積データおよび推定した前記建物階数データを用いて前記建物容積データを推定する情報処理方法。

【請求項5】

第１メッシュサイズの人口統計データを取得する取得ステップと、
基盤地図情報から各建物の建物容積データを推定する建物容積データ推定ステップと、
前記第１メッシュサイズよりも小さい第２メッシュサイズの各メッシュ内の建物の推定された前記建物容積データに対応して、前記第１メッシュサイズの前記人口統計データを前記第２メッシュサイズの前記各メッシュに振り分けて、前記第２メッシュサイズの人口統計データを生成する人口統計データ生成ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記基盤地図情報は、２次元の建物形状データを含み、
前記建物容積データ推定ステップは、
前記建物形状データから建物面積データを推定する建物面積データ推定ステップと、
前記建物面積データと、異なる建物属性に応じた推定建物階数データとを対応付けて記憶する記憶手段を参照し、前記建物属性と前記建物面積データとに基づいて、建物階数データを推定する建物階数データ推定ステップと、
を有し、
前記建物階数データ推定ステップにおいて、前記基盤地図情報に基づいて、前記建物属性を推定する建物属性推定ステップを有し、
前記建物属性推定ステップにおいて、前記２次元の建物形状データに基づいて、縦横比を算出する縦横比算出ステップを有し、前記縦横比を用いて、前記建物属性を推定し、
推定した前記建物面積データおよび推定した前記建物階数データを用いて前記建物容積データを推定する情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

上記技術分野において、特許文献１には、ボロノイ領域を用いて、統計データからエリアデータを推計する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１３−２２８７０１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記文献に記載の技術では、大きな領域の人口統計データを小さな領域の人口統計データに細分化することができなかった。

【0005】

本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
第１メッシュサイズの人口統計データを取得する取得手段と、
基盤地図情報から各建物の建物容積データを推定する建物容積データ推定手段と、
前記第１メッシュサイズよりも小さい第２メッシュサイズの各メッシュ内の建物の推定された前記建物容積データに対応して、前記第１メッシュサイズの前記人口統計データを前記第２メッシュサイズの前記各メッシュに振り分けて、前記第２メッシュサイズの人口統計データを生成する人口統計データ生成手段と、
を備え、
前記基盤地図情報は、２次元の建物形状データを含み、
前記建物容積データ推定手段は、
前記建物形状データから建物面積データを推定する建物面積データ推定手段と、
前記建物面積データと、異なる建物属性に応じた推定建物階数データとを対応付けて記憶する記憶手段を参照し、前記建物属性と前記建物面積データとに基づいて、建物階数データを推定する建物階数データ推定手段と、
を有し、
前記建物階数データ推定手段は、前記基盤地図情報に基づいて、前記建物属性を推定する建物属性推定手段を備え、
前記建物属性推定手段は、前記２次元の建物形状データに基づいて、縦横比を算出する縦横比算出手段を備え、前記縦横比を用いて、前記建物属性を推定し、
推定した前記建物面積データおよび推定した前記建物階数データを用いて前記建物容積データを推定する。

【0007】

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理方法は、
取得手段が、第１メッシュサイズの人口統計データを取得する取得ステップと、
建物容積データ推定手段が、基盤地図情報から各建物の建物容積データを推定する建物容積データ推定ステップと、
人口統計データ生成手段が、前記第１メッシュサイズよりも小さい第２メッシュサイズの各メッシュ内の建物の推定された前記建物容積データに対応して、前記第１メッシュサイズの前記人口統計データを前記第２メッシュサイズの前記各メッシュに振り分けて、前記第２メッシュサイズの人口統計データを生成する人口統計データ生成ステップと、
を含み、
前記基盤地図情報は、２次元の建物形状データを含み、
前記建物容積データ推定ステップは、
前記建物形状データから建物面積データを推定する建物面積データ推定ステップと、
前記建物面積データと、異なる建物属性に応じた推定建物階数データとを対応付けて記憶する記憶手段を参照し、前記建物属性と前記建物面積データとに基づいて、建物階数データを推定する建物階数データ推定ステップと、
を有し、
前記建物階数データ推定ステップにおいて、前記基盤地図情報に基づいて、前記建物属性を推定する建物属性推定ステップを有し、
前記建物属性推定ステップにおいて、前記２次元の建物形状データに基づいて、縦横比を算出する縦横比算出ステップを有し、前記縦横比を用いて、前記建物属性を推定し、
推定した前記建物面積データおよび推定した前記建物階数データを用いて前記建物容積データを推定する。

【0008】

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理プログラムは、
第１メッシュサイズの人口統計データを取得する取得ステップと、
基盤地図情報から各建物の建物容積データを推定する建物容積データ推定ステップと、
前記第１メッシュサイズよりも小さい第２メッシュサイズの各メッシュ内の建物の推定された前記建物容積データに対応して、前記第１メッシュサイズの前記人口統計データを前記第２メッシュサイズの前記各メッシュに振り分けて、前記第２メッシュサイズの人口統計データを生成する人口統計データ生成ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記基盤地図情報は、２次元の建物形状データを含み、
前記建物容積データ推定ステップは、
前記建物形状データから建物面積データを推定する建物面積データ推定ステップと、
前記建物面積データと、異なる建物属性に応じた推定建物階数データとを対応付けて記憶する記憶手段を参照し、前記建物属性と前記建物面積データとに基づいて、建物階数データを推定する建物階数データ推定ステップと、
を有し、
前記建物階数データ推定ステップにおいて、前記基盤地図情報に基づいて、前記建物属性を推定する建物属性推定ステップを有し、
前記建物属性推定ステップにおいて、前記２次元の建物形状データに基づいて、縦横比を算出する縦横比算出ステップを有し、前記縦横比を用いて、前記建物属性を推定し、
推定した前記建物面積データおよび推定した前記建物階数データを用いて前記建物容積データを推定する。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、大きな領域の人口統計データを小さな領域の人口統計データに細分化することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。

【図2A】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理対象となる５００ｍメッシュサイズ人口統計データの一例を説明する概略図である。

【図2B】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置により生成された５０ｍメッシュサイズ人口統計データの一例を説明する概略図である。

【図2C】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の動作の概略を説明するシーケンス図である。

【図2D】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置による非住居建物除外の概略を説明する図である。

【図2E】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置による縦横比計算の一例を説明する図である。

【図2F】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置による建物容積の計算に用いる回帰モデルを説明する図である。

【図2G】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置によるメッシュ単位容積データ作成の概略を説明する図である。

【図2H】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置による人口統計データの振り分けについて説明する図である。

【図3】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。

【図4】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置が備える面積データ変換テーブルの一例を示す図である。

【図5】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。

【図6】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。

【図7A】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の動作の概略を説明するシーケンス図である。

【図7B】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置によるメッシュ単位容積データ作成の概略を説明する図である。

【図7C】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置による人口統計データの振り分けについて説明する図である。

【図8】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。

【図9】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に詳しく説明記載する。ただし、以下の実施の形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。

【0012】

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１を用いて説明する。情報処理装置１００は、人口統計データを細分化する装置である。

【0013】

図１に示すように、情報処理装置１００は、人口統計データ生成部１０１を備える。人口統計データ生成部１０１は、建物容積データに基づいて、第１メッシュサイズ人口統計データを第１メッシュサイズよりも小さい第２メッシュサイズに振り分けて、第２メッシュサイズ人口統計データを生成する。

【0014】

本実施形態によれば、大きな領域の人口統計データを小さな領域の人口統計データに細分化することができる。

【0015】

［第２実施形態］
次に本発明の第２実施形態に係る情報処理装置２００について、図２Ａ乃至図６を用いて説明する。

【0016】

図２Ａは、本実施形態に係る情報処理装置２００の処理対象となる５００ｍメッシュサイズ人口統計データの一例を説明する概略図である。図２Ｂは、本実施形態に係る情報処理装置２００により生成された５０ｍメッシュサイズ人口統計データの一例を説明する概略図である。

【0017】

情報処理装置２００は、図２Ａおよび図２Ｂに示したように、例えば、５００ｍメッシュサイズの人口統計データ（人口統計値）を建物容積に基づいて、５０ｍメッシュ単位（メッシュサイズ）に細分化して、再集計する装置である。

【0018】

図２Ｃは、本実施形態に係る情報処理装置２００による処理の概略を説明するシーケンス図である。図２Ｄは、本実施形態に係る情報処理装置２００による非住居建物除外の概略を説明する図である。図２Ｅは、本実施形態に係る情報処理装置２００による縦横比計算の一例を説明する図である。図２Ｆは、本実施形態に係る情報処理装置２００による建物容積の計算に用いる回帰モデルを説明する図である。図２Ｇは、本実施形態に係る情報処理装置２００によるメッシュ単位容積データ作成の概略を説明する図である。図２Ｈは、本実施形態に係る情報処理装置２００による人口統計データの振り分けについて説明する図である。

【0019】

ステップＳ２０１において、情報処理装置２００は、基盤地図情報などの地図データ（地図情報データ）から建物形状などを含む建物データを取得し、後の処理に備えて、取得したデータの変換や加工などを適宜実行する。

【0020】

ステップＳ２０３において、情報処理装置２００は、人が住んでいない住居建物である非住居建物を除外する。具体的には、例えば、国土数値情報などの建物データを用いて、基盤地図情報の建物データから非住居建物を除外する。なお、国土数値情報は、建物用途が把握可能なオープンデータである。国土数値情報などのデータには、例えば、その建物の用途などを表す施設データや、その土地の用途などを表す用途地域データなどが含まれているので、情報処理装置２００は、これらを用いて非住居建物を除外することができる。例えば、図２Ｄに示したように、施設データが郵便局となっていれば、その建物には人が住んでいないことが分かるので、非住居建物であると判定することができ、このような建物を除外することができる。

【0021】

また、同様に、施設データが商業施設となっていれば、その建物は非住居建物であることが分かり、これらの建物を除外することができる。さらに、用途地域データが、例えば、工場専用地域であれば、住宅用の建物などは建てられないので、その地域にある建物は全て非住居建物であるとして除外することが可能となる。このように、非住居建物を排除することにより、次のステップにおいて、余分な建物についての建物容積の計算が不要となるので、計算速度を速くすることができ、計算結果の精度を高めることができる。

【0022】

ステップＳ２０５において、情報処理装置２００は、住居の建物容積を計算する。例えば、基盤地図情報の建物データに含まれる建物情報や建物形状情報などから建物の属性、すなわち、建物が、戸建住宅か共同住宅かを推定（判定）した後、住居の建物容積を計算する。建物属性の推定は、建物形状から計算した面積や面積周長比、縦横比などに基づいて行う。情報処理装置２００は、例えば、面積から建物属性を推定する。また、情報処理装置２００は、面積と面積周長比とを組み合わせたり、面積と縦横比とを組み合わせたり、あるいは、面積と面積周長比と縦横比とを組み合わせたりして建物属性を推定する。例えば、面積と縦横比とを組み合わせて建物属性を推定すると、細長い建物が住宅なのか、または納屋や駐輪場なのかを効率的に判定することができる。

【0023】

情報処理装置２００による縦横比の算出は、例えば、図２Ｅに示したように実行される。図２Ｅ左図に示したように、ある建物を構成する各頂点を、重心点（Ｇ）をベースに４つのゾーン（ゾーン１〜ゾーン４）に分割する。そして、図２Ｅ右図に示したように、ゾーン別に重心点（Ｇ）からの距離が最長となる頂点を抽出し、抽出した頂点を各ゾーンの代表頂点（Ａ１〜Ａ４）とし、各代表頂点間の距離に基づいて、縦横比を計算する。

【0024】

具体的には、頂点Ａ１と頂点Ａ２との距離をｈ１、頂点Ａ２と頂点Ａ３との距離をｖ１、頂点Ａ３と頂点Ａ４との距離をｈ２、頂点Ａ４と頂点Ａ１との距離をｖ２とすると、縦横比（Ｒ）は、Ｒ＝（ｈ１＋ｈ２）／（ｖ１＋ｖ２）で表すことができる。

【0025】

また、縦横比の計算方法はこれには限定されず、例えば、頂点抽出をせずに、最もシンプルに、建物の縦の長さと横の長さとの比として縦横比（Ｒ’）を、Ｒ’＝ｈ３／ｖ３のように計算してもよく、その他にも様々な方法で計算できる。

【0026】

なお、情報処理装置２００は、面積や面積周長比、縦横比を計算する前に、基盤地図情報に含まれる建物構造（建物構造データ）の分類により住居以外の建物データを除去してもよい。また、合わせて、建物が、戸建住宅に該当するか、または共同住宅に該当するかの判定を行ってもよい。縦横比の計算前にこのような判定を行っておくと、縦横比の計算が不要な建物を事前に排除することができる。また、予め戸建住宅か共同住宅かが分かっていれば、機械学習などと組み合わせることにより、建物容積の計算精度をさらに高めることができる。

【0027】

建物構造の分類には、次の４つの分類、すなわち、「普通建物」、「堅牢建物」、「普通無壁舎」および「堅牢無壁舎」の４分類がある。ここで、「普通建物」は、３階未満の建物および３階以上の木造等で建築された建物を表す。「堅牢建物」は、鉄筋コンクリート等で建築された３階以上または３階相当以上の高さの建物を表す。「普通無壁舎」は、側壁のない建物、温室および工場内の建物類似の構築物で、３階未満のものを表す。「堅牢無壁舎」は、鉄筋コンクリート等で建築された側壁のない建物およびこのような建物類似の構築物を表す。

【0028】

まず、情報処理装置２００は、建物構造データを取得して、「普通建物」の分類が付されている建物データを抽出する。ここで、「普通建物」が付されている建物データには、戸建住宅および共同住宅が含まれている。なお、「堅牢建物」および「堅牢無壁舎」の分類が付されている建物データには、戸建建物は含まれていないので、情報処理装置２００は、これらの分類が付されている建物は、戸建建物ではないと判断する。

【0029】

そして、「普通建物」の分類が付されている建物データには、戸建住宅および共同住宅が含まれているので、情報処理装置２００は、面積、面積周長比および縦横比を用いて戸建住宅と共同住宅とを分ける。例えば、情報処理装置２００は、縦横比の閾値を用いて、戸建住宅または共同住宅を決定する。

【0030】

ここで、縦横比の閾値は、例えば、戸建住宅および共同住宅のサンプルデータからランダムフォレストなどの機械学習により、戸建住宅の特徴量および共同住宅の特徴量を情報処理装置２００に学習させて決定する。機械学習は、例えば、建物形状から戸建住宅の特徴量および共同住宅の特徴量を学習することにより行われる。また、機械学習は、建物形状と建物面積とを組み合わせてから行ってもよい。すなわち、機械学習は、建物形状、建物面積、面積周長比および縦横比の少なくとも１つに基づいて行ってもよく、また、これらのうちのいくつかを組み合わせて行ってもよい。なお、これらの特徴量は、地域ごとに変わるので、縦横比の閾値は、地域ごとに計算する。また、この機械学習に必要なデータは、実際（現実）のデータを用いており、情報処理装置２００は、この実際のデータを教師として機械学習を行う。

【0031】

このように、縦横比や面積、面積周長比を計算することにより、マンションなどにある駐輪場の屋根や商店街のアーケードの屋根、納屋のような縦長形状や細長い形状の非居住建物を建物容積の計算対象から除外することができる。

【0032】

縦横比を用いないで、例えば、面積から判断しようとすると、面積が５０ｍ^２位の建物があると、戸建住宅なのか、駐輪場なのかの区別をつけにくくなるが、面積に加えて縦横比を用いると、これらの区別を容易に行える。

【0033】

次に、情報処理装置２００は、縦横比を用いて建物属性（戸建住宅または共同住宅）を推定して、推定した建物属性に基づいて、建物階数を推定する。そして、戸建住宅については、一律に「２階」建てとみなし、情報処理装置２００は、「建物面積」と「階数」とを掛け合わせて建物容積を計算する。また、共同住宅については、情報処理装置２００は、図２Ｆに示した回帰モデルを用いて建物の面積から建物容積を計算してもよい。回帰モデルの作成において、目的変数となる建物容積データは、例えば、ウェブ上の不動産サイトの物件情報や既知の物件情報などから取得するが、これらには限定されない。

【0034】

ステップＳ２０７において、情報処理装置２００は、計算した建物容積（建物単位での建物容積）を５０ｍメッシュサイズの容積データとして集計して、５０ｍメッシュサイズ容積データを作成する。すなわち、図２Ｇに示したように、各メッシュサイズにどれだけの容積の建物が存在しているかを表すデータを作成する。情報処理装置２００は、地図上の点の大きさや濃淡などを用いて建物容積を表す。例えば、地図上の点の色が濃い所や、点の大きさが大きい所は、建物容積が大きい所を表している。なお、建物容積の大小の表現方法はこれには限定されない。

【0035】

そして、ステップＳ２０９において、情報処理装置２００は、５０ｍメッシュサイズ容積データに基づいて、５００ｍメッシュサイズ人口統計データを５０ｍメッシュサイズに振り分けて、再集計し、５０ｍメッシュサイズ人口統計データを作成する。

【0036】

人口統計データの振り分けは、例えば、図２Ｈに示したように、「５００ｍメッシュ内における５０ｍメッシュの建物容積（ａ_ｋ）」と「５００ｍメッシュの建物容積（ａ_ｋs）」との比に基づいて行われる。メッシュに含まれる人口データは、具体的には、５００ｍメッシュの属性データ（ｖ_ｋ）のうち、メッシュに含まれる人口データをｖ＝Σ（ｖ_ｋ×ａ_ｋ／ａ_ｋs））に従って計算される。

【0037】

図３は、本実施形態に係る情報処理装置２００の構成を説明するブロック図である。情報処理装置２００は、人口統計データ生成部３０１と、建物容積データ算出部３０２と、建物階数データ推定部３０３と、建物属性推定部３０４と、縦横比算出部３０５とを備える。

【0038】

人口統計データ生成部３０１は、５００ｍメッシュサイズ人口統計データを５００ｍメッシュサイズ（５００ｍメッシュ単位）よりも小さいサイズの５０ｍメッシュサイズ（５０ｍメッシュ単位）の５０ｍメッシュサイズ人口統計データを生成する。５０ｍメッシュサイズ人口統計データを生成する際、人口統計データ生成部３０１は、建物の容積データに基づいて生成する。すなわち、人口統計データ生成部３０１は、５００ｍメッシュサイズ人口統計データを５０ｍメッシュサイズに振り分けて、５０ｍメッシュサイズ人口統計データを作成する。

【0039】

建物容積データ算出部３０２は、地図情報データに含まれる建物形状を用いて建物容積を算出する。建物容積データ算出部３０２は、建物形状から建物の面積を計算し、計算した建物面積に建物階数データ（建物の高さデータ）を掛けて、すなわち、「建物面積×建物階数データ」により建物容積を算出する。また、建物階数データは、建物階数データ推定部３０３が推定した建物階数データを用いる。

【0040】

建物階数データ推定部３０３は、建物面積や建物属性に基づいて、建物階数データを推定する。そして、建物階数データ推定部３０３は、推定した建物階数データを建物の高さデータに置き換える。したがって、建物容積データ算出部３０２は、建物高さデータを用いて建物容積を算出する。

【0041】

建物属性推定部３０４は、例えば、地図情報データに付されている建物の属性に基づいて、建物属性を推定する。建物属性には、いわゆる一戸建て住宅などの戸建住宅用建物と、マンションやアパートなどの共同住宅用建物とが少なくとも含まれる。また、建物属性は、住居以外の属性を含んでもよく、例えば、オフィスビルや店舗などの商業施設を属性として含んでもよい。なお、建物属性に含まれる属性は、これらには限定されない。

【0042】

縦横比算出部３０５は、建物の形状について、重心点をベース４つの頂点を抽出し、この４つの頂点を代表頂点として、建物を矩形形状の建物と近似して、縦横比を算出する。また、縦横比の算出は、頂点を抽出して算出する方法には限定されず、例えば、建物の形状を単純に矩形で近似して、この矩形形状の縦の長さと、横の長さとの比として算出してもよい。

【0043】

図４は、本実施形態に係る情報処理装置２００が備える面積データ変換テーブル４０１の一例を示す図である。面積データ変換テーブル４０１は、面積４１１に関連付けて、階数４１２、高さ４１３および容積４１４を記憶する。面積４１１は、地図情報データから算出される各建物の面積を表す。階数４１２は、各建物の階数を表し、高さ４１３は、階数に対応して定められた高さを表している。例えば、２階建ての戸建住宅であれば、一律に建物高さの数値データ［ｍ］が決められており、同様に２階建ての共同住宅であれば、一律に建物高さの数値データ［ｍ］が決められている。すなわち、同じ階数であっても、戸建住宅か、共同住宅かにより、建物の高さは異なっている。容積４１４は、建物の容積を表し、容積［ｍ^３］＝面積［ｍ^２］×高さ［ｍ］で算出される値である。

【0044】

図５は、本実施形態に係る情報処理装置２００のハードウェア構成を示す図である。ＣＰＵ(Central Processing Unit)５１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図３の情報処理装置２００の機能構成部を実現する。ＲＯＭ(Read Only Memory)５２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびその他のプログラムを記憶する。また、ネットワークインタフェース５３０は、ネットワークを介して他の装置などと通信する。なお、ＣＰＵ５１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵ(Graphics Processing Unit)を含んでもよい。また、ネットワークインタフェース５３０は、ＣＰＵ５１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ(Random Access Memory)５４０の領域に送受信データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。また、ＲＡＭ５４０とストレージ５５０との間でデータを転送するＤＭＡＣ(Direct Memory Access Controller)を設けるのが望ましい（図示なし）。さらに、入出力インタフェース５６０は、ＣＰＵ５１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ５４０の領域に入出力データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。したがって、ＣＰＵ５１０は、ＲＡＭ５４０にデータが受信あるいは転送されたことを認識してデータを処理する。また、ＣＰＵ５１０は、処理結果をＲＡＭ５４０に準備し、後の送信あるいは転送はネットワークインタフェース５３０やＤＭＡＣ、あるいは入出力インタフェース５６０に任せる。

【0045】

ＲＡＭ５４０は、ＣＰＵ５１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ５４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。地図情報データ４４１は、基盤地図情報などのデータである。人口統計データ４４２は、例えば、国などからオープンデータとして、一般に対して提供されているデータが代表的である。面積４４３は、地図情報データ４４１を用いて算出したデータである。階数／高さ４４４は、面積４４３などから算出したデータである。容積４４５は、面積４４３と階数／高さ４４４とから算出したデータである。建物属性４４６は、戸建住宅や共同住宅などの建物の属性を表すデータである。例えば、面積４４３、階数／高さ４４４および容積４４５は、図４に示した面積データ変換テーブル４０１から展開されたデータである。

【0046】

入出力データ４４７は、入出力インタフェース５６０を介して入出力されるデータである。送受信データ４４８は、ネットワークインタフェース５３０を介して送受信されるデータである。また、ＲＡＭ５４０は、各種アプリケーションモジュールを実行するためのアプリケーション実行領域４４９を有する。

【0047】

ストレージ５５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ５５０は、面積データ変換テーブル４０１を格納する。面積データ変換テーブル４０１は、図４に示した、面積４１１と、階数４１２、高さ４１３および容積４１４との関係を管理するテーブルである。ストレージ５５０は、さらに、人口統計データ生成モジュール５５１と、建物容積データ算出モジュール５５２と、建物階数データ推定モジュール５５３と、建物属性推定モジュール５５４と、縦横比算出モジュール５５５とを格納する。これらのモジュールはＣＰＵ５１０により実行される。

【0048】

人口統計データ生成モジュール５５１は、５００ｍメッシュサイズ人口統計データから５０ｍメッシュサイズ人口統計データを生成するモジュールである。建物容積データ算出モジュール５５２は、建物の面積データなどから建物の容積を算出するモジュールである。建物階数データ推定モジュール５５３は、建物の面積データなどに基づいて、建物の階数を推定するモジュールである。建物属性推定モジュール５５４は、地図情報データから建物の属性を推定するモジュールである。縦横比算出モジュール５５５は、建物の形状データに基づいて、縦横比を算出するモジュールである。これらのモジュール５５１〜５５５は、ＣＰＵ５１０によりＲＡＭ５４０のアプリケーション実行領域４４９に読み出され、実行される。制御プログラム５５６は、情報処理装置２００の全体を制御するためのプログラムである。

【0049】

入出力インタフェース５６０は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース５６０には、表示部５６１、操作部５６２、が接続される。また、入出力インタフェース５６０には、さらに、記憶媒体５６４が接続されてもよい。さらに、音声出力部であるスピーカ５６３や、音声入力部であるマイク、あるいは、ＧＰＳ位置判定部が接続されてもよい。なお、図５に示したＲＡＭ５４０やストレージ５５０には、情報処理装置２００が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関するプログラムやデータは図示されていない。

【0050】

図６は、本実施形態に係る情報処理装置２００の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートは、図５のＣＰＵ５１０がＲＡＭ５４０を使用して実行し、図３の情報処理装置２００の機能構成部を実現する。

【0051】

ステップＳ６０１において、情報処理装置２００は、５００ｍメッシュサイズ人口統計データを取得する。ステップＳ６０３において、情報処理装置２００は、地図情報データを取得する。ステップＳ６０５において、情報処理装置２００は、取得した地図情報データから建物形状データを取得する。ステップＳ６０７において、情報処理装置２００は、建物形状データに基づいて、建物面積データを算出する。ステップＳ６０９において、情報処理装置２００は、建物形状データに基づいて、建物の縦横比を算出する。

【0052】

ステップＳ６１１において、情報処理装置２００は、縦横比を用いて、建物属性を推定し、納屋や駐輪場などの住居以外の建物データを除外する。ステップＳ６１３において、情報処理装置２００は、建物属性を用いて建物階数データを推定する。例えば、建物属性が戸建住宅であれば、一律に２階建て住宅とするが、これには限定されない。

【0053】

ステップＳ６１５において、建物面積と建物階数とから建物の容積データを算出する。ステップＳ６１７において、情報処理装置２００は、５００ｍメッシュサイズ人口統計データを５０ｍメッシュサイズに振り分けて、５０ｍメッシュサイズ人口統計データを生成する。

【0054】

本実施形態によれば、大きな領域の人口統計データを小さな領域の人口統計データに振り分けて、大きな領域の人口統計データを細分化することができる。さらに、本実施形態によれば、精度の高い細分化された人口統計データを得ることができる。

【0055】

［第３実施形態］
次に本発明の第３実施形態に係る情報処理装置について、図７Ａ乃至図１１を用いて説明する。図７Ａは、本実施形態に係る情報処理装置７００の動作の概略を説明するための図である。図７Ｂは、本実施形態に係る情報処理装置７００によるメッシュ単位容積データ作成の概略を説明する図である。図７Ｃは、本実施形態に係る情報処理装置７００による人口統計データの振り分けについて説明する図である。

【0056】

本実施形態に係る情報処理装置７００は、上記第２実施形態と比べると、町丁目人口統計データから５００ｍメッシュ単位人口統計データを経由して５０ｍメッシュ単位人口統計データを作成する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

【0057】

情報処理装置７００は、例えば、国勢調査などの人口統計データ（人口統計値）（町丁目単位）を建物容積に基づいて、５０ｍメッシュ単位（メッシュサイズ）に細分化して、再集計する装置である。まず、ステップＳ２０７において、情報処理装置７００は、計算した住居の建物容積（建物単位）を５００ｍメッシュ単位で集計して、図７Ｂに示したように、５００メッシュサイズの建物容積データを作成する。

【0058】

そして、ステップＳ７０１において、情報処理装置７００は、町丁目メッシュ単位人口統計データ（町丁目メッシュサイズ人口統計データ）から５００ｍメッシュ単位人口統計データ（５００ｍメッシュサイズ人口統計データ）を作成する。つまり、第２実施形態では、５００ｍメッシュサイズ人口統計データから５０ｍメッシュサイズ人口統計データを作成したが、本実施形態では、同様の方法により、まず、町丁目メッシュサイズ人口統計データから５００ｍメッシュサイズ人口統計データを作成する。そして、５００ｍメッシュサイズ人口統計データが作成されたら、情報処理装置７００は、第２実施形態と同様に、５００ｍメッシュサイズ人口統計データから５０ｍメッシュサイズ人口統計データを作成する。すなわち、情報処理装置７００は、国勢調査などの町丁目メッシュサイズ人口統計データを５００ｍメッシュサイズ人口統計データに置き換えてから、５０ｍメッシュサイズや、２５ｍメッシュサイズなどのメッシュサイズにデータを振り分ける。

【0059】

人口統計データの振り分けは、図７Ｃに示したように、「メッシュ内における町丁目の建物容積（ａ_ｋ）」と「町丁目の建物容積（ａ_ｋs）」との比に基づいて行われる。メッシュに含まれる人口データは、具体的には、国勢調査の属性データ（ｖ_ｋ）のうち、メッシュに含まれる人口データをｖ＝Σ（ｖ_ｋ×ａ_ｋ／ａ_ｋs））に従って計算される。

【0060】

図８は、本実施形態に係る情報処理装置７００の構成を示すブロック図である。情報処理装置７００は、人口統計データ取得部７０１を備える。人口統計データ取得部７０１は、基盤地図情報などの地図情報データを取得する。また、人口統計データ取得部７０１は、町丁目メッシュサイズ人口統計データなどの人口統計データを取得する。なお、ここでは、人口統計データとして、町丁目メッシュサイズ人口統計データを用いた。しかしながら、人口統計データは、町丁目メッシュサイズ人口統計データには限定されない。人口統計データとしては、例えば、郵便番号メッシュサイズ人口統計データや、防災地区メッシュサイズ人口統計データ、学校区メッシュサイズ人口統計データなどの様々なメッシュサイズの人口統計データを用いてもよい。

【0061】

図９は、本実施形態に係る情報処理装置７００の処理手順を説明するフローチャートである。なお、図６と同様のステップには同じステップ番号を付して説明を省略する。ステップＳ９０１において、情報処理装置７００は、町丁目メッシュサイズ人口統計データを５００ｍメッシュサイズ人口統計データに変換する。すなわち、情報処理装置７００は、町丁目メッシュサイズ人口統計データから５００ｍメッシュサイズ人口統計データを作成し、この５００ｍメッシュサイズ人口統計データを経由して５０ｍメッシュサイズ人口統計データを作成する。

【0062】

本実施形態によれば、国勢調査データなどの大きな領域の人口統計データであっても小さな領域の人口統計データに細分化することができる。また、任意のサイズの人口統計データを所望のサイズの人口統計データに振り分けることができる。

【0063】

なお、上述の実施形態では、大きなメッシュサイズの人口統計データを小さなメッシュサイズの人口統計データに振り分ける例について説明をしたが、この逆であっても上述の実施形態を適用することができる。例えば、５０ｍメッシュサイズ人口統計データを５００ｍメッシュサイズ人口統計データや町丁目メッシュサイズ人口統計データに置き換えることも可能である。

【0064】

［他の実施形態］
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。

【0065】

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本発明の範疇に含まれる。

【要約】

【課題】大きな領域の人口統計データを小さな領域の人口統計データに細分化すること。
【解決手段】
情報処理装置であって、人口統計データ生成部を備えた。人口統計データ生成部は、まず、建物容積データに基づいて、第１メッシュサイズ人口統計データを第１メッシュサイズよりも小さい第２メッシュサイズに振り分ける。そして、人口統計データ生成部は、第１メッシュサイズ人口統計データから振り分けられた人口統計データに基づいて第２メッシュサイズ人口統計データを生成する。
【選択図】 図１

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図2C】

【図2D】

【図2E】

【図2F】

【図2G】

【図2H】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7A】

【図7B】

【図7C】

【図8】

【図9】