特許 7606058 世帯推定システム及び世帯推定プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-12-17

(45)【発行日】2024-12-25

(54)【発明の名称】世帯推定システム及び世帯推定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/26 20240101AFI20241218BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/26

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2021165491

(22)【出願日】2021-10-07

(65)【公開番号】P2023056251

(43)【公開日】2023-04-19

【審査請求日】2024-02-07

(73)【特許権者】

【識別番号】521443564

【氏名又は名称】秋山 祐樹

(73)【特許権者】

【識別番号】520115705

【氏名又は名称】株式会社ゼンリンマーケティングソリューションズ

(74)【代理人】

【識別番号】100145012

【弁理士】

【氏名又は名称】石坂 泰紀

(74)【代理人】

【識別番号】100171099

【弁理士】

【氏名又は名称】松尾 茂樹

(72)【発明者】

【氏名】秋山 祐樹

(72)【発明者】

【氏名】横田 渉

【審査官】岩橋 龍太郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１６－２１８８３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】杉浦 翔，賃金構造基本統計調査に基づく合成人口の労働者への就業属性別の所得の割当て，システム／制御／情報，日本，一般社団法人システム制御情報学会，2019年02月15日，第63巻 第2号，pp.23-32

【文献】枡井 大貴，統計データからの市民の属性復元のための進化計算とＳＡによる２段階最適化，システム／制御／情報，日本，一般社団法人システム制御情報学会，2017年06月15日，第61巻 第6号，pp.8-19

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースと、人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースとにアクセス可能な少なくとも一つのプロセッサを備え、
前記少なくとも一つのプロセッサが、
対象地域内の複数の前記居住区画を前記建物データから特定し、
前記統計データから取得される、前記対象地域での世帯属性毎の世帯数を示す世帯分布に基づいて、前記世帯属性に対応する前記居住区画を世帯要素として決定し、
前記統計データから取得される、前記対象地域での居住者属性毎の人数を示す居住者分布に基づいて、前記世帯要素と前記居住者属性との世帯－居住者関係をランダムに設定し、
前記世帯－居住者関係の設定に基づいて算出される所与の推定分布と、前記統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、前記世帯－居住者関係の一部をランダムに変更する入替処理を繰り返して、前記世帯－居住者関係を決定し、
前記世帯属性と前記居住者属性とを含む前記世帯要素を示す世帯データを出力する、
世帯推定システム。

【請求項2】

前記少なくとも一つのプロセッサが、前記入替処理の繰り返しにより得られる前記誤差の履歴に基づいて、前記入替処理の繰り返しの間に、前記世帯－居住者関係のうち前記入替処理よりも多い割合をランダムに変更する突然変異処理を実行する、
請求項１に記載の世帯推定システム。

【請求項3】

前記少なくとも一つのプロセッサが、前記入替処理を所定の回数繰り返した後の前記誤差が該繰り返し前の前記誤差以上である場合に、前記突然変異処理を実行する、
請求項２に記載の世帯推定システム。

【請求項4】

前記世帯属性が、世帯人員及び家族類型を含み、
前記少なくとも一つのプロセッサが、
前記統計データから取得される、前記対象地域での前記世帯人員毎の世帯数を示す人員－世帯分布に基づいて、前記居住区画と前記世帯人員との区画－人員関係をランダムに設定するステップと、
前記区画－人員関係に基づいて算出される所与の推定分布と、前記統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、前記区画－人員関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、前記世帯人員に対応する前記居住区画を前記世帯要素として決定するステップと、
前記統計データから取得される、前記対象地域での前記家族類型毎の世帯数を示す家族－世帯分布に基づいて、前記世帯要素と前記家族類型との世帯－家族関係をランダムに設定するステップと、
前記世帯－家族関係に基づいて算出される所与の推定分布と、前記統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、前記世帯－家族関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、前記世帯－家族関係を決定するステップと、
を実行して、前記世帯属性に対応する前記居住区画を前記世帯要素として決定する、
請求項１～３のいずれか一項に記載の世帯推定システム。

【請求項5】

居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースにアクセスし、対象地域内の複数の前記居住区画を前記建物データから特定するステップと、
人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースにアクセスし、前記統計データから取得される、前記対象地域での世帯属性毎の世帯数を示す世帯分布に基づいて、前記世帯属性に対応する前記居住区画を世帯要素として決定するステップと、
前記統計データから取得される、前記対象地域での居住者属性毎の人数を示す居住者分布に基づいて、前記世帯要素と前記居住者属性との世帯－居住者関係をランダムに設定するステップと、
前記世帯－居住者関係の設定に基づいて算出される所与の推定分布と、前記統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、前記世帯－居住者関係の一部をランダムに変更する入替処理を繰り返して、前記世帯－居住者関係を決定するステップと、
前記世帯属性と前記居住者属性とを含む前記世帯要素を示す世帯データを出力するステップと、
をコンピュータに実行させる世帯推定プログラム。

【請求項6】

居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースと、人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースとにアクセス可能な少なくとも一つのプロセッサを備え、
前記少なくとも一つのプロセッサが、
対象地域内の複数の前記居住区画を前記建物データから特定し、
前記統計データから取得される、前記対象地域での世帯人員毎の世帯数を示す人員－世帯分布に基づいて、前記居住区画と前記世帯人員との区画－人員関係をランダムに設定し、
前記区画－人員関係に基づいて算出される所与の推定分布と、前記統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、前記区画－人員関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、前記世帯人員に対応する前記居住区画を世帯要素として決定し、
前記統計データから取得される、前記対象地域での家族類型毎の世帯数を示す家族－世帯分布に基づいて、前記世帯要素と前記家族類型との世帯－家族関係をランダムに設定し、
前記世帯－家族関係に基づいて算出される所与の推定分布と、前記統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、前記世帯－家族関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、前記世帯－家族関係を決定し、
前記世帯人員と前記家族類型とを含む前記世帯要素を示す世帯データを出力する、
世帯推定システム。

【請求項7】

居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースにアクセスし、対象地域内の複数の前記居住区画を前記建物データから特定するステップと、
人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースにアクセスし、前記統計データから取得される、前記対象地域での世帯人員毎の世帯数を示す人員－世帯分布に基づいて、前記居住区画と前記世帯人員との区画－人員関係をランダムに設定するステップと、
前記区画－人員関係に基づいて算出される所与の推定分布と、前記統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、前記区画－人員関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、前記世帯人員に対応する前記居住区画を世帯要素として決定するステップと、
前記統計データから取得される、前記対象地域での家族類型毎の世帯数を示す家族－世帯分布に基づいて、前記世帯要素と前記家族類型との世帯－家族関係をランダムに設定するステップと、
前記世帯－家族関係に基づいて算出される所与の推定分布と、前記統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、前記世帯－家族関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、前記世帯－家族関係を決定するステップと、
前記世帯人員と前記家族類型とを含む前記世帯要素を示す世帯データを出力するステップと、
をコンピュータに実行させる世帯推定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の一側面は世帯推定システム及び世帯推定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、統計データとして活用できる地図上のメッシュデータを生成する技術が知られている。（例えば、特許文献１を参照。）

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】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】

個々の世帯に着目した人口統計を得ることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の一側面に係る世帯推定システムは、居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースと、人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースとにアクセス可能な少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、対象地域内の複数の居住区画を建物データから特定し、統計データから取得される、対象地域での世帯属性毎の世帯数を示す世帯分布に基づいて、世帯属性に対応する居住区画を世帯要素として決定し、統計データから取得される、対象地域での居住者属性毎の人数を示す居住者分布に基づいて、世帯要素と居住者属性との世帯－居住者関係をランダムに設定し、世帯－居住者関係の設定に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、世帯－居住者関係の一部をランダムに変更する入替処理を繰り返して、世帯－居住者関係を決定し、世帯属性と居住者属性とを含む世帯要素を示す世帯データを出力する。

【0006】

本開示の一側面に係る世帯推定プログラムは、居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースにアクセスし、対象地域内の複数の居住区画を建物データから特定するステップと、人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースにアクセスし、統計データから取得される、対象地域での世帯属性毎の世帯数を示す世帯分布に基づいて、世帯属性に対応する居住区画を世帯要素として決定するステップと、統計データから取得される、対象地域での居住者属性毎の人数を示す居住者分布に基づいて、世帯要素と居住者属性との世帯－居住者関係をランダムに設定するステップと、世帯－居住者関係の設定に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、世帯－居住者関係の一部をランダムに変更する入替処理を繰り返して、世帯－居住者関係を決定するステップと、世帯属性と居住者属性とを含む世帯要素を示す世帯データを出力するステップと、をコンピュータに実行させる。

【0007】

このような側面においては、世帯分布に基づいて、世帯属性に対応する居住区画が世帯要素として推定される。続いて、居住者分布に基づいてその世帯要素と居住者属性との対応関係がランダムに設定され、その対応関係が統計データとの比較に基づいて繰り返し変更されながら決定される。そして、世帯属性及び居住者属性を含む世帯要素を示す世帯データが出力される。この世帯データによって、個々の世帯に着目した詳細な人口統計を得ることができる。

【0008】

本開示の一側面に係る世帯推定システムは、居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースと、人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースとにアクセス可能な少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、対象地域内の複数の居住区画を建物データから特定し、統計データから取得される、対象地域での世帯人員毎の世帯数を示す人員－世帯分布に基づいて、居住区画と世帯人員との区画－人員関係をランダムに設定し、区画－人員関係に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、区画－人員関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、世帯人員に対応する居住区画を世帯要素として決定し、統計データから取得される、対象地域での家族類型毎の世帯数を示す家族－世帯分布に基づいて、世帯要素と家族類型との世帯－家族関係をランダムに設定し、世帯－家族関係に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、世帯－家族関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、世帯－家族関係を決定し、世帯人員と家族類型とを含む世帯要素を示す世帯データを出力する。

【0009】

本開示の一側面に係る世帯推定プログラムは、居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースにアクセスし、対象地域内の複数の居住区画を建物データから特定するステップと、人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースにアクセスし、統計データから取得される、対象地域での世帯人員毎の世帯数を示す人員－世帯分布に基づいて、居住区画と世帯人員との区画－人員関係をランダムに設定するステップと、区画－人員関係に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、区画－人員関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、世帯人員に対応する居住区画を世帯要素として決定するステップと、統計データから取得される、対象地域での家族類型毎の世帯数を示す家族－世帯分布に基づいて、世帯要素と家族類型との世帯－家族関係をランダムに設定するステップと、世帯－家族関係に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、世帯－家族関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、世帯－家族関係を決定するステップと、世帯人員と家族類型とを含む世帯要素を示す世帯データを出力するステップと、をコンピュータに実行させる。

【0010】

このような側面においては、人員－世帯分布に基づいて世帯人員と居住区画との区画－人員関係がランダムに設定され、その区画－人員関係が統計データとの比較に基づいて繰り返し変更されて、世帯人員に対応する居住区画が世帯要素として決定される。続いて、家族－世帯分布に基づいてその世帯要素と家族類型との世帯―家族関係がランダムに設定され、その世帯－家族関係が統計データとの比較に基づいて繰り返し変更されながら決定される。そして、世帯人員及び家族類型を含む世帯要素を示す世帯データが出力される。この世帯データによって、個々の世帯に着目した詳細な人口統計を得ることができる。

【発明の効果】

【0011】

本開示の一側面によれば、個々の世帯に着目した人口統計を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】実施形態に係る世帯推定システムの機能構成の一例を示す図である。

【図2】世帯推定システムで用いられるコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】建物データのデータ構造の一例を示す図である。

【図4】統計データのデータ構造の一例を示す図である。

【図5】統計データのデータ構造の一例を示す図である。

【図6】統計データのデータ構造の一例を示す図である。

【図7】統計データのデータ構造の一例を示す図である。

【図8】統計データのデータ構造の一例を示す図である。

【図9】世帯推定システムによる世帯推定の一連の処理を示すフローチャートである。

【図10】居住区画を特定する処理を示すフローチャートである。

【図11】世帯要素を決定する処理を示すフローチャートである。

【図12】各世帯要素の家族類型を決定する処理を示すフローチャートである。

【図13】各世帯要素の居住者属性を決定する処理を示すフローチャートである。

【図14】世帯－居住者関係を決定するための処理を示すフローチャートである。

【図15】世帯データの表示の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、添付図面を参照しながら本開示での実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

【0014】

［システムの概要］
実施形態に係る世帯推定システム１は、個々の世帯に着目した人口統計を得るためのコンピュータシステムである。世帯推定システム１は、居住区画に関する建物データと、地域の人口統計に関する統計データとに基づいて、世帯が居住している居住区画と個々の世帯の詳細とを推定する。世帯とは、生活を共にする１以上の人の集合の単位のことをいう。建物データとは、現実世界に物理的に存在する個々の建物に関するデータのことをいう。居住区画とは一つの世帯が居住することが可能な空間をいう。典型的には、居住区画は、所有又は賃貸借の契約の対象となる１単位の不動産である。例えば、一つの戸建住宅は一つの居住区画に対応し、集合住宅は複数の居住区画を有する。本開示における統計データは、人口に関する調査（例えば国勢調査）をすることで得られるデータであり、例えば、様々な属性に基づく人口又は世帯数の分布を示す。

【0015】

［システムの構成］
図１は実施形態に係る世帯推定システム１の機能構成の一例を示す図である。世帯推定システム１は機能要素として属性付与部１１、居住区画抽出部１２、世帯推定部１３、居住者推定部１４、及び出力部１５を備える。属性付与部１１は、居住区画として処理される可能性がある物件である居住区画候補に地域属性を付与する機能要素である。地域属性とは、地域の性質又は特徴のことをいう。居住区画抽出部１２は、居住区画候補から居住区画を抽出する機能要素である。世帯推定部１３は、世帯が存在すると見込まれる居住区画を世帯要素として推定する機能要素である。世帯推定部１３は、少なくとも一部の居住区画に世帯属性を関連付け、その関連付けを世帯要素として決定する。世帯属性とは、世帯が有する性質又は特徴のことをいう。居住者推定部１４は、個々の世帯要素の居住者属性を推定する機能要素である。居住者属性とは、世帯を構成する居住者の性質又は特徴のことをいう。出力部１５は、世帯属性及び居住者属性を含む世帯要素を示す世帯データを出力する機能モジュールである。

【0016】

世帯推定システム１は通信ネットワークを介してデータベース群２と通信接続してデータを読み出したり書き出したりすることができる。通信ネットワークの構成及び種類は何ら限定されず、任意の方針で設計されてよい。例えば、通信ネットワークはインターネット、イントラネット、又はこれらの組み合わせによって構築されてもよい。また、通信ネットワークは有線ネットワーク、無線ネットワーク、又はこれらの組み合わせによって構築されてもよい。

【0017】

図２は世帯推定システム１で用いられるコンピュータ１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１１０は、世帯推定システム１を構成する一つ又は複数のコンピュータの一例である。コンピュータ１１０は制御回路１００を有する。制御回路１００は、一つ又は複数のプロセッサ１０１と、メモリ１０２と、ストレージ１０３と、通信ポート１０４と、入出力ポート１０５とを有する。プロセッサ１０１はオペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムを実行する。ストレージ１０３はハードディスク、不揮発性の半導体メモリ、又は取り出し可能な媒体（例えば、磁気ディスク、光ディスクなど）の記憶媒体で構成され、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムを記憶する。メモリ１０２は、ストレージ１０３からロードされたプログラム、又はプロセッサ１０１による演算結果を一時的に記憶する。一例では、プロセッサ１０１は、メモリ１０２と協働してプログラムを実行することで、上記の各機能モジュールとして機能する。通信ポート１０４は、プロセッサ１０１からの指令に従って、通信ネットワークＮＷを介して他の装置との間でデータ通信を行う。入出力ポート１０５は、プロセッサ１０１からの指令に従って、図示しないキーボード、マウス、モニタなどの入出力装置（ユーザインタフェース）との間で電気信号の入出力を実行する。

【0018】

［プログラム］
コンピュータを世帯推定システム１として機能させるためのプログラムは、該コンピュータを属性付与部１１、居住区画抽出部１２、世帯推定部１３、居住者推定部１４、及び出力部１５として機能させるためのプログラムコードを含む。プログラムの少なくとも一部は、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリなどの非一時的な記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、プログラムの少なくとも一部は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。提供されたプログラムはストレージ１０３に記憶され、プロセッサ１０１がメモリ１０２と協働してそのプログラムを実行することで、該プログラムに対応する機能要素が実現する。

【0019】

世帯推定システム１は、一つ又は複数のコンピュータにより構成され得る。複数のコンピュータが用いられる場合には、通信ネットワークを介してこれらのコンピュータが互いに接続されることで世帯推定システム１が構成される。

【0020】

［データ構造］
データベース群２は世帯推定システム１による処理のために用いられる各種のデータを記憶する装置（記憶部）である。データベース群２は、世帯推定システム１とは異なるコンピュータ又はコンピュータシステムに設けられてもよいし、世帯推定システム１の一構成要素であってもよい。一例では、データベース群２は、様々なコンピュータシステム、機器、又は装置から提供されるデータを記憶する。図１に示すように、本実施形態では、データベース群２は、建物データを記憶する建物データベース２１と、統計データを記憶する統計データベース２２とを含む。図３～図８を参照しながらこれらのデータの構造について詳しく説明する。図３は建物データのデータ構造の一例を示す図である。図４～図８は統計データのデータ構造の一例を示す図である。

【0021】

一例では、建物データは、戸建住宅データ２１１、集合住宅データ２１２、及び施設データ２１３を含む。戸建住宅データ２１１は、戸建住宅に関するデータである。一例では、戸建住宅データ２１１の各レコードは、建物ＩＤ、建物種別、重心座標、形状、及び面積を含む。集合住宅データ２１２は、集合住宅に関するデータである。一例では、集合住宅データ２１２の各レコードは、建物ＩＤ、建物種別、重心座標、形状、面積、及び部屋情報を含む。施設データ２１３は、施設に関するデータである。施設は、特定の人が一定期間滞在する建物のことをいう。施設は、例えば、介護施設、老人ホーム、及び病院などである。一例では、施設データ２１３の各レコードは、建物ＩＤ、建物種別、重心座標、形状、及び面積を含む。

【0022】

建物ＩＤは、個々の建物を一意に特定するための識別子である。建物種別は、建物の種類又は分類であり、例えば、「個人家屋」、「共同住宅」、「事務所兼住宅」、「病院」、「老人ホーム」、「介護施設」などを示す。重心座標は、建物が存在する土地の重心を示す座標である。形状は建物の平面形状又は３次元形状を示す。面積は、例えば建物延床面積によって表される。集合住宅データの部屋情報は、集合住宅が有する各部屋（各住戸）を示し、例えば部屋名、所在階などを含む。

【0023】

一例では、統計データは、小地域データ２２１、人員－世帯分布データ２２２、家族－世帯分布（７区分）データ２２３、居住者分布データ２２４、住宅－世帯分布データ２２５、面積－世帯分布データ２２６、家族－世帯分布（１７区分）データ２２７、夫婦年齢分布データ２２８、世帯員年齢分布データ２２９、及び家族－年齢分布データ２３０を含む。

【0024】

小地域データ２２１は、所与の行政地域を構成する地域である小地域に関するデータである。小地域は、例えば、行政地域内の区画を町名及び街区符号により示す、「町丁字」という日本特有の地域体系により規定されてもよい。一例では、小地域データ２２１の各レコードは、小地域ＩＤ、行政地域ＩＤ、小地域名、重心座標、面積、及び周辺長を含む。小地域ＩＤは、個々の小地域を一意に特定するための識別子である。行政地域ＩＤは、個々の行政地域を一意に特定するための識別子である。行政地域は、例えば、都道府県又は市区町村である。重心座標は、小地域の重心を示す座標である。周辺長は、小地域の外縁の長さである。

【0025】

人員－世帯分布データ２２２は、それぞれの小地域における世帯人員毎の世帯数を示すデータである。世帯人員は一つの世帯を構成する人数であり、世帯属性の一例である。一例では、人員－世帯分布データ２２２の各レコードは、小地域ＩＤ、一般世帯についてのデータ項目、及び施設世帯についてのデータ項目を含む。一般世帯についてのデータ項目は、１人世帯数、２人世帯数、３人世帯数、４人世帯数、５人世帯数、６人世帯数、及び７人以上世帯数を含む。施設世帯についてのデータ項目は、世帯数及び世帯人員を含む。一般世帯とは、戸建住宅又は集合住宅に住む世帯のことをいう。施設世帯とは、施設に滞在している世帯のことをいう。

【0026】

家族－世帯分布データ（７区分）２２３は、それぞれの小地域における家族類型毎の世帯数及び総人数を示すデータである。家族類型は、世帯を構成する居住者の関係の種類をいい、世帯属性の一例である。一例では、家族－世帯分布データ（７区分）２２３の各レコードは、小地域ＩＤと、７個の家族類型のそれぞれについての世帯数及び総人数とを含む。一例では、７個の家族類型は、「親族のみ」、「夫婦のみ」、「夫婦及び子供」、「核家族以外の世帯」、「非親族を含む世帯」、「単独」、及び「不詳」である。

【0027】

居住者分布データ２２４は、それぞれの小地域毎における年齢及び性別毎の人口を示すデータである。一例では、居住者分布データ２２４の各レコードは、小地域ＩＤ、年齢別の男性人口、及び年齢別の女性人口を含む。例えば、年齢別人口は、０歳～４歳人口、５～９歳人口、…、９５～９９歳人口、及び１００歳以上人口というように、原則として５歳刻みで集計される。

【0028】

住宅－世帯分布データ２２５は、それぞれの小地域における建物種別毎の世帯数を示すデータである。一例では、住宅－世帯分布データ２２５の各レコードは、小地域ＩＤ、及びそれぞれの建物種別の世帯数を含む。一例では、建物種別は戸建、長屋建、共同住宅、１，２階建て住宅、３～５階建て住宅、６～１０階建て住宅、１１階以上建て住宅、及び施設を含む。長屋建及び共同住宅は集合住宅の分類である。長屋建は各住戸が外部と直接に接続する出入口を有する建物であるのに対して、共同住宅はその出入口を複数の住戸が共有する建物である。

【0029】

面積－世帯分布データ２２６は、それぞれの行政地域における建物種別及び面積の組合せ毎の世帯数を示すデータである。一例では、面積－世帯分布データ２２６の各レコードは、行政地域ＩＤと、建物種別及び面積の組合せ毎の世帯数とを含む。建物種別は例えば、戸建、長屋建、及び共同住宅を含む。面積の分類は例えば、２９ｍ^２以下、３０ｍ^２～４９ｍ^２、５０ｍ^２～６９ｍ^２、７０ｍ^２～９９ｍ^２、１００ｍ^２～１４９ｍ^２、及び１５０ｍ^２以上を含む。

【0030】

家族－世帯分布（１７区分）データ２２７は、それぞれの行政地域における家族類型毎の世帯数及び総人数を示すデータである。一例では、家族－世帯分布（１７区分）データ２２７の各レコードは、行政地域ＩＤと、１７個の家族類型のそれぞれについての世帯数及び総人数とを含む。一例では、１７個の家族類型は、「夫婦のみ」、「夫婦及び子供」、「男親及び子供」、「女親及び子供」、「夫婦及び両親」、「夫婦及びひとり親」、「夫婦、子供、及び両親」、「夫婦、子供、及びひとり親」、「夫婦及び他の親族」、「夫婦、子供、及び他の親族」、「夫婦、親、及び他の親族」、「夫婦、子供、親、及び他の親族」、「兄弟姉妹のみ」、「他の核家族以外の世帯」、「非親族を含む世帯」、「単独」、及び「不詳」を含む。

【0031】

夫婦年齢分布データ２２８は、それぞれの行政地域毎における夫及び妻それぞれの年齢毎の世帯数を示すデータである。一例では、夫婦年齢分布データ２２８の各レコードは、行政地域ＩＤと、夫及び妻の年齢の組合せ毎の世帯数とを含む。一例では、年齢は１５歳から８４歳まで１歳毎に区分され、さらに８５歳以上の区分が設けられる。

【0032】

世帯員年齢分布データ２２９は、それぞれの行政地域における世帯主及び世帯員それぞれの年齢毎の世帯数を示すデータである。一例では、世帯員年齢分布データ２２９の各レコードは、行政地域ＩＤと、世帯主及び世帯員の年齢の組合せ毎の世帯数とを含む。一例では、世帯主の年齢は１５歳から８４歳まで１歳毎に区分され、さらに８５歳以上の区分が設けられる。世帯員の年齢は０歳から８４歳まで１歳毎に区分され、さらに８５歳以上の区分が設けられる。

【0033】

家族－年齢分布データ２３０は、それぞれの行政地域における家族類型、年齢、及び性別の組合せ毎の人口を示すデータである。一例では、家族－年齢分布データ２３０の各レコードは、行政地域ＩＤと、家族類型、年齢、及び性別の組合せ毎の人口とを含む。一例では、家族－世帯分布（１７区分）データ２２７と同様に１７個の家族類型が家族－年齢分布データ２３０において用いられる。年齢別人口は、居住者分布データ２２４と同様に、原則として５歳刻みで集計されてもよい。

【0034】

それぞれのデータを用意する方法は限定されない。例えば、戸建住宅データ２１１、集合住宅データ２１２、及び施設データ２１３は、地図管理者又は建物管理者によって建物データベース２１に格納されてもよい。小地域データ２２１は、地籍調査のデータから生成されてもよい。人員－世帯分布データ２２２、家族－世帯分布データ（７区分）２２３、及び居住者分布データ２２４、住宅－世帯分布データ２２５、面積－世帯分布データ２２６、家族－世帯分布（１７区分）データ２２７、夫婦年齢分布データ２２８、世帯員年齢分布データ２２９、及び家族－年齢分布データ２３０は、国勢調査のデータから生成されてもよい。

【0035】

個々のデータのデータ構造は図３～図８に示す例に限定されず、任意の方針で設計されてよい。例えば、任意のデータが任意の方針で正規化又は非正規化されて一又は複数のデータテーブル上に記憶されてもよい。

【0036】

［システムの動作］
図９を参照しながら、世帯推定システム１の動作、すなわち、本実施形態に係る世帯推定方法について説明する。図９は、世帯推定システム１による世帯推定の一連の処理を処理フローＳ１として示すフローチャートである。

【0037】

ステップＳ１１では、属性付与部１１が行政地域を選択する。一例では、属性付与部１１はユーザ操作に基づいて行政地域を選択してもよいし、所与のルールに基づいて自動的に行政地域を選択してもよい。上述したように、選択される行政地域は都道府県であってもよいし、市区町村であってもよい。

【0038】

選択された行政地域内のそれぞれの対象地域についてステップＳ１２以降の処理が実行される。対象地域とは、個々の世帯に着目した人口統計を推定する対象として選択される地域である。例えば、対象地域は、選択された行政地域を構成する１以上の小地域のそれぞれである。

【0039】

ステップＳ１２では、属性付与部１１が、行政地域内のそれぞれの対象地域について、居住区画候補を特定する。一例では、属性付与部１１はそれぞれの対象地域について以下のように居住区画候補を特定する。すなわち、属性付与部１１は、小地域データ２２１により示される対象地域の重心座標、形状、及び面積に基づいて、対象地域の地理的範囲を画定する。また、属性付与部１１は戸建住宅データ２１１、集合住宅データ２１２、及び施設データ２１３を参照して、重心座標がその地理的範囲内に位置する１以上の建物を選択する。そして、属性付与部１１は選択された建物に対応する１以上の居住区画候補を特定する。

【0040】

ステップＳ１３では、属性付与部１１が、特定されたそれぞれの居住区画候補に地域属性を付与する。例えば、属性付与部１１は、対象地域に対応する小地域ＩＤ、行政地域ＩＤ、行政地域名（例えば、都道府県名及び市町村名）、及び小地域名を付与する。一例では、属性付与部１１は、行政地域のリストを管理するマスタデータ（図示せず）から、行政地域ＩＤに対応する行政地域名を取得する。

【0041】

ステップＳ１４では、居住区画抽出部１２がそれぞれの対象地域について居住区画を特定する。図１０を参照しながらステップＳ１４の詳細を説明する。図１０は、対象地域内の居住区画を特定する処理を示すフローチャートである。

【0042】

ステップＳ１４０１では、居住区画抽出部１２は一つの対象地域を選択する。

【0043】

ステップＳ１４０２では、居住区画抽出部１２は、対象地域内に少なくとも一つの居住区画候補が存在するか否かを判定する。

【0044】

ステップＳ１４０２において、居住区画候補が存在する場合には（ステップＳ１４０２においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１４０３に進む。ステップＳ１４０３では、居住区画抽出部１２は居住区画候補の建物種別に基づいて対象地域内の個々の居住区画を特定する。

【0045】

一例では、居住区画抽出部１２は人員－世帯分布データ２２２を参照して、対象地域内の一般世帯の総数Ｎ_ｔを算出する。そして、居住区画抽出部１２は一般世帯の建物種別に関する所与の優先度に従ってＮ_ｔ個の居住区画候補を居住区画として特定する。建物種別の優先度として、第１優先度、第２優先度、第３優先度、…、第ｊ優先度がそれぞれ「個人家屋」、「共同住宅」、「事務所兼住宅」、…、「事務所系建物」であるとする。この場合、居住区画抽出部１２は、まず建物種別が「個人家屋」である個々の居住区画候補を居住区画として特定する。「個人家屋」の居住区画候補の個数が総数Ｎ_ｔよりも小さい場合には、居住区画抽出部１２は、建物種別が「共同住宅」である個々の居住区画候補を居住区画として特定する。「個人家屋」及び「共同住宅」の居住区画候補の個数が総数Ｎ_ｔよりも小さい場合には、居住区画抽出部１２は、建物種別が「事務所兼住宅」である個々の居住区画候補を居住区画として特定する。このように、居住区画抽出部１２はＮ_ｔ個の居住区画を特定するまで、第１優先度の居住区画候補から順に特定する。居住区画抽出部１２は、第１優先度の居住区画候補のみを居住区画として特定するかもしれないし、第１優先度から第ｊ優先度までの居住区画候補を居住区画として特定するかもしれない。一例では、居住区画抽出部１２は、建物データで示される建物に対応する居住区画にフラグ「１」を設定する。

【0046】

一例では、居住区画抽出部１２は、世帯を関連付けることが可能な施設（例えば、介護施設、老人ホーム、病院など）が存在するか否かを判定する。そのような施設が存在する場合には、居住区画抽出部１２は人員－世帯分布データ２２２を参照して、対象地域内の施設世帯の世帯数Ｎ_ｈを特定する。そして、居住区画抽出部１２は施設の建物種別に関する所与の優先度に従って、Ｎ_ｈ個の居住区画候補を居住区画として特定する。この特定方法は、上述した一般世帯の居住区画の場合と同様である。一方、世帯を関連付けることが可能な施設が存在しない場合には、居住区画抽出部１２は対象地域の重心座標を居住区画として特定する。この処理は、建物データベース２１に記録されていないが施設世帯が統計データベース２２に記録されているというデータ間の不整合を想定して用意される。一例では、居住区画抽出部１２は、建物データで示される施設に対応する居住区画にフラグ「１」を設定し、対象地域の重心座標で示される居住区画にフラグ「２」を設定する。

【0047】

ステップＳ１４０４では、居住区画抽出部１２は個々の居住区画の床面積を推定する。居住区画抽出部１２は、戸建の床面積を延床面積／総部屋数として算出してもよい。居住区画抽出部１２は、集合住宅の共用空間が２０％存在すると仮定して、集合住宅の床面積を（延床面積×０．８）／総部屋数として算出してもよい。

【0048】

ステップＳ１４０２において、居住区画候補が存在しない場合には（ステップＳ１４０２においてＮＯ）、処理はステップＳ１４０５に進む。ステップＳ１４０５では、居住区画抽出部１２は、対象地域の重心座標を居住区画として特定する。この処理は、建物（居住区画）が建物データベース２１に記録されていないが世帯が統計データベース２２に記録されているというデータ間の不整合を想定して用意される。一例では、居住区画抽出部１２は、その重心座標で示される居住区画にフラグ「２」を設定する。

【0049】

居住区画に設定されるフラグは、その居住区画が実際の建物に対応するか、それとも対象地域の重心座標に対応して設定されたかを示す情報である。

【0050】

ステップＳ１４０６では、居住区画抽出部１２は、すべての対象地域を処理したかどうかを判定する。処理していない対象地域が存在する場合には（ステップＳ１４０６においてＮＯ）、処理はステップＳ１４０１に戻る。居住区画抽出部１２はそのステップＳ１４０１において次の対象地域を選択し、その対象地域についてステップＳ１４０２以降の処理を実行する。すべての対象地域を処理した場合には（ステップＳ１４０６においてＹＥＳ）、居住区画抽出部１２はステップＳ１４を終了する。

【0051】

図９に戻って、ステップＳ１５では、世帯推定部１３が、それぞれの対象地域について、人員－世帯分布に基づいて世帯要素を決定する。図１１を参照しながらステップＳ１５の詳細を説明する。図１１は対象地域内の世帯要素を決定する処理を示すフローチャートである。

【0052】

ステップＳ１５０１では、世帯推定部１３は一つの対象地域を選択する。

【0053】

ステップＳ１５０２では、世帯推定部１３は、居住区画と世帯人員との対応関係である区画－人員関係をランダムに設定する。一例では、世帯推定部１３は人員－世帯分布データ２２２を参照して対象地域に対応するレコードを読み出し、そのレコードで示される世帯人員毎の世帯数を特定する。そして、世帯推定部１３はその世帯数に基づいて、対象地域内の居住区画にランダムに世帯人員を関連付ける。例えば、１人世帯数が１０であり、２人世帯数が８であるとする。この場合、世帯推定部１３は、未だ世帯人員が関連付けられていない１０個の居住区画をランダムに選択し、これらの居住区画に１人世帯という情報を関連付ける。さらに世帯推定部１３は、未だ世帯人員が関連付けられていない対象地域内の８個の居住区画をランダムに選択して、これらの居住区画に２人世帯という情報を関連付ける。世帯推定部１３は他の世帯人員についても同様に処理して、区画－人員関係を設定する。

【0054】

ステップＳ１５０３では、世帯推定部１３は、区画－人員関係に基づく推定分布と、対応する参考分布との誤差を算出する。一例では、世帯推定部１３は住宅－世帯分布データ２２５を参照して対象地域に対応するレコードを読み出し、建物種別毎の世帯数を第１参考分布として取得する。さらに、世帯推定部１３は面積－世帯分布データ２２６を参照して、対象地域が属する行政地域に対応するレコードを読み出し、建物種別及び面積の組合せ毎の世帯数を取得する。そして、世帯推定部１３はそれぞれの世帯数を割合（百分率）に変換して第２参考分布を取得する。世帯推定部１３は区画－人員関係に基づいて、第１参考分布に対応する第１推定分布と、第２参考分布に対応する第２推定分布とを生成する。個々の居住区画は建物種別及び推定床面積の情報を有するので、世帯推定部１３はこれらの情報に基づいて第１及び第２推定分布を生成できる。区画－人員関係は対象地域について設定されているのに対して、面積－世帯分布データ２２６は行政地域毎で集計されたものである。そのため、世帯推定部１３は、面積－世帯分布データ２２６により示される分布が、行政地域を構成する個々の小地域（対象地域）にわたって一様であると仮定して、割合によって第２参考分布および第２推定分布を取得する。世帯推定部１３は第１推定分布及び第１参考分布の第１誤差と、第２推定分布及び第２参考分布の第２誤差とを算出し、所与のルールに従ってこれらの誤差に基づいて現在誤差を設定する。現在誤差は第１誤差及び第２誤差の集合によって示されてもよいし、所与の計算式によって第１誤差及び第２誤差を統合して得られる一又は複数の値の集合で示されてもよい。

【0055】

ステップＳ１５０４では、世帯推定部１３は、区画－人員関係の一部をランダムに変更する。世帯推定部１３は、居住区画に関連付けられた世帯人員の一部をランダムに選択して、選択された世帯人員を別の居住区画にランダムに移動することで、区画－人員関係の一部をランダムに変更する。世帯推定部１３は、世帯人員の一又は複数の情報を移動する。ランダムな移動は、世帯人員が関連付けられていない居住区画に、別の居住区画から世帯人員を移動させることであってもよい。あるいは、そのランダムな移動は、二つの居住区画の間で世帯人員を入れ替えることであってもよい。

【0056】

ステップＳ１５０５では、世帯推定部１３は、ランダムに変更された区画－人員関係に基づく推定分布と、対応する参考分布との誤差を再度算出する。この再計算された誤差を変更後誤差という。一例では、世帯推定部１３は第１誤差及び第２誤差を再度算出し、これらの誤差に基づいて変更後誤差を算出する。

【0057】

ステップＳ１５０６では、世帯推定部１３は、ランダムな変更により誤差が小さくなったか否かを判定する。世帯推定部１３は変更後誤差を現在誤差と比較してこの判定を実行する。

【0058】

変更後誤差が現在誤差より小さい場合には（ステップＳ１５０６においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１５０７に進む。ステップＳ１５０７では、世帯推定部１３はランダムに変更された区画－人員関係を保存する。また、世帯推定部１３は現在誤差を変更後誤差で更新する。

【0059】

変更後誤差が現在誤差以上である場合には（ステップＳ１５０６においてＮＯ）、処理はステップＳ１５０８に進む。ステップＳ１５０８では、世帯推定部１３はランダムに変更された区画－人員関係と変更後誤差とを破棄する。世帯推定部１３は、ランダムに変更される前の区画－人員関係と現在誤差とを維持する。

【0060】

ステップＳ１５０９では、世帯推定部１３は、区画－人員関係をさらにランダムに変更するか否かを判定する。ランダムな変更を終了する条件は、例えば、ランダムな変更を所与の回数繰り返したことであってもよい。あるいは、その終了条件は、過去の所定の実行回数において現在誤差の減少量が所与の閾値以下になったこと、すなわち現在誤差が収束したことであってもよい。ランダムな変更を繰り返す場合には（ステップＳ１５０９においてＮＯ）、世帯推定部１３はステップＳ１５０４以降の処理を繰り返し実行する。一方、ランダムな変更を終了する場合には（ステップＳ１５０９においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１５１０に進む。

【0061】

ステップＳ１５１０では、世帯推定部１３はランダムな変更が終了した時点での区画－人員関係を対象地域の区画－人員関係として決定する。世帯推定部１３は世帯人員に対応する居住区画を世帯要素として決定する。世帯推定部１３はそれぞれの世帯要素に、個々の世帯を一意に特定するための世帯ＩＤを設定する。

【0062】

ステップＳ１５１１では、世帯推定部１３は、すべての対象地域を処理したかどうかを判定する。処理していない対象地域が存在する場合には（ステップＳ１５１１においてＮＯ）、処理はステップＳ１５０１に戻る。世帯推定部１３はそのステップＳ１５０１において次の対象地域を選択し、その対象地域についてステップＳ１５０２以降の処理を実行する。すべての対象地域を処理した場合には（ステップＳ１５１１においてＹＥＳ）、世帯推定部１３はステップＳ１５を終了する。

【0063】

図９に戻って、ステップＳ１６では、世帯推定部１３が、それぞれの対象地域について、家族－世帯分布に基づいて各世帯要素の家族類型を決定する。図１２を参照しながらステップＳ１６の詳細を説明する。図１２は対象地域内の各世帯要素の家族類型を決定する処理を示すフローチャートである。

【0064】

ステップＳ１６０１では、世帯推定部１３は一つの対象地域を選択する。

【0065】

ステップＳ１６０２では、世帯推定部１３は、世帯要素と家族類型との対応関係である世帯－家族関係をランダムに設定する。一例では、世帯推定部１３は家族－世帯分布データ（７区分）２２３を参照して対象地域に対応するレコードを読み出し、そのレコードで示される家族類型毎の世帯数を特定する。そして、世帯推定部１３はその世帯数に基づいて、世帯人員と家族類型との整合を取りつつ、対象地域内の世帯要素にランダムに家族類型を関連付ける。例えば、家族類型が「夫婦及び子供」である世帯数が９である場合には、その家族類型の世帯人員は少なくとも３であるので、世帯推定部１３は、世帯人員が３以上である世帯要素のうち９個の世帯要素にランダムにその家族類型を関連付ける。家族類型「単独」については、世帯推定部１３は世帯人員が１である世帯要素にランダムにその家族類型を関連付ける。世帯推定部１３は他の家族類型についても同様に処理して、世帯－家族関係を設定する。

【0066】

ステップＳ１６０３では、世帯推定部１３は、世帯－家族関係に基づく推定分布と、対応する参考分布との誤差を算出する。一例では、世帯推定部１３は家族－世帯分布（１７区分）データ２２７を参照して、対象地域が属する行政地域に対応するレコードを読み出し、１７区分の家族類型毎の世帯数を取得する。そして、世帯推定部１３はその世帯数の分布を、７区分の家族類型の世帯数の割合に変換して参考分布を取得する。世帯推定部１３は世帯－家族関係に基づいて、参考分布に対応する推定分布を生成する。世帯－家族関係は対象地域について設定されているのに対して、家族－世帯分布（１７区分）データ２２７は行政地域毎で集計されたものである。そのため、世帯推定部１３は、家族－世帯分布（１７区分）データ２２７により示される分布が、行政地域を構成する個々の小地域（対象地域）にわたって一様であると仮定して、割合によって参考分布および推定分布を取得する。世帯推定部１３は、推定分布と参考分布との誤差を現在誤差として算出する。

【0067】

ステップＳ１６０４では、世帯推定部１３は、世帯－家族関係の一部をランダムに変更する。世帯推定部１３は、世帯人員と家族類型との整合を取りつつ、世帯要素に関連付けられた家族類型の一部を少なくとも二つの世帯要素間でランダムに入れ替える。

【0068】

ステップＳ１６０５では、世帯推定部１３は、ランダムに変更された世帯－家族関係に基づく推定分布と、対応する参考分布との誤差を再度算出する。すなわち、世帯推定部１３は変更後誤差を求める。

【0069】

ステップＳ１６０６では、世帯推定部１３は、ランダムな変更により誤差が小さくなったか否かを判定する。世帯推定部１３は変更後誤差を現在誤差と比較してこの判定を実行する。

【0070】

変更後誤差が現在誤差より小さい場合には（ステップＳ１６０６においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１６０７に進む。ステップＳ１６０７では、世帯推定部１３はランダムに変更された世帯－家族関係を保存する。また、世帯推定部１３は現在誤差を変更後誤差で更新する。

【0071】

変更後誤差が現在誤差以上である場合には（ステップＳ１６０６においてＮＯ）、処理はステップＳ１６０８に進む。ステップＳ１６０８では、世帯推定部１３はランダムに変更された世帯－家族関係を破棄する。世帯推定部１３は、ランダムに変更される前の世帯－家族関係と現在誤差とを維持する。

【0072】

ステップＳ１６０９では、世帯推定部１３は、世帯－家族関係をさらにランダムに変更するか否かを判定する。ランダムな変更を終了する条件は、例えば、ランダムな変更を所与の回数繰り返したことであってもよい。あるいは、その終了条件は現在誤差が収束したことであってもよい。ランダムな変更を繰り返す場合には（ステップＳ１６０９においてＮＯ）、世帯推定部１３はステップＳ１６０４以降の処理を繰り返し実行する。一方、ランダムな変更を終了する場合には（ステップＳ１６０９においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１６１０に進む。

【0073】

ステップＳ１６１０では、世帯推定部１３は、ランダムな変更が終了した時点での世帯－家族関係を対象地域の世帯－家族関係として決定する。

【0074】

ステップＳ１６１１では、世帯推定部１３は、すべての対象地域を処理したか否かを判定する。処理していない対象地域が存在する場合には（ステップＳ１６１１においてＮＯ）、処理はステップＳ１６０１に戻る。世帯推定部１３はそのステップＳ１６０１において次の対象地域を選択し、その対象地域についてステップＳ１６０２以降の処理を実行する。すべての対象地域を処理した場合には（ステップＳ１６１１においてＹＥＳ）、世帯推定部１３はステップＳ１６を終了する。

【0075】

図９に戻って、ステップＳ１７では、居住者推定部１４が、それぞれの対象地域について、居住者分布に基づいて各世帯要素の居住者属性を決定する。図１３を参照しながらステップＳ１７の詳細を説明する。図１３は対象地域内の各世帯要素の居住者属性を決定する処理を示すフローチャートである。

【0076】

ステップＳ１７１では、居住者推定部１４は一つの対象地域を選択する。

【0077】

ステップＳ１７２では、居住者推定部１４は、世帯要素と居住者属性との対応関係である世帯－居住者関係をランダムに設定する。一例では、居住者推定部１４は居住者分布データ２２４を参照して対象地域に対応するレコードを読み出し、そのレコードで示される居住者属性（年齢及び性別）毎の人口を特定する。そして、居住者推定部１４はその人口に基づいて、世帯人員、家族類型、および居住者の間の整合を取りつつ、対象地域内の世帯要素にランダムに、個々の居住者の属性（年齢及び性別）を関連付ける。例えば、居住者推定部１４は、居住者の人数が世帯人員と一致するように個々の世帯要素に居住者属性を関連付ける。あるいは、居住者推定部１４は、子供を含む世帯要素に１９歳以下の居住者を含めるように、世帯要素に居住者属性を関連付ける。

【0078】

ステップＳ１７３では、居住者推定部１４は、世帯－居住者関係に基づく推定分布と、対応する参考分布との誤差を算出する。

【0079】

一例では、居住者推定部１４は夫婦年齢分布データ２２８を参照して、対象地域が属する行政地域に対応するレコードを読み出し、夫婦の年齢毎の世帯数を取得する。そして、居住者推定部１４はその世帯数を割合に変換して第１参考分布を取得する。また、居住者推定部１４は世帯員年齢分布データ２２９を参照して、その行政地域に対応するレコードを読み出し、世帯主及び世帯員の組合せ毎の世帯数を取得する。そして、居住者推定部１４はその世帯数を割合に変換して第２参考分布を取得する。さらに、居住者推定部１４は家族－年齢分布データ２３０を参照して、その行政地域に対応するレコードを読み出し、１７区分の家族類型、年齢、及び性別の組合せ毎の人口を取得する。居住者推定部１４は家族類型を１７区分から７区分に変換した上で、その人口を割合に変換して第３参考分布を取得する。さらに、居住者推定部１４は夫婦年齢分布データ２２８を参照して、対象地域が属する行政地域に対応するレコードを読み出し、年齢ごとの男女の人数比を算出する。次に、居住者推定部１４は、世帯員年齢分布データ２２９を参照して、対象地域が属する行政地域に対応するレコードを読み出し、年齢ごとの世帯主数を取得する。居住者推定部１４はその世帯主数と男女の人数比とに基づいて、年齢及び性別ごとの世帯主数を第４参考分布として取得する。

【0080】

居住者推定部１４は世帯－居住者関係に基づいて、第１参考分布に対応する第１推定分布と、第２参考分布に対応する第２推定分布と、第３参考分布に対応する第３推定分布と、第４参考分布に対応する第４推定分布とを生成する。世帯－居住者関係は対象地域について設定されているのに対して、夫婦年齢分布データ２２８、世帯員年齢分布データ２２９、及び家族－年齢分布データ２３０は行政地域毎で集計されたものである。そのため、居住者推定部１４は、それぞれのデータにより示される分布が、行政地域を構成する個々の小地域（対象地域）にわたって一様であると仮定して、割合によって参考分布および推定分布を取得する。

【0081】

居住者推定部１４は第１推定分布及び第１参考分布の第１誤差と、第２推定分布及び第２参考分布の第２誤差と、第３推定分布及び第３参考分布の第３誤差と、第４推定分布及び第４参考分布の第４誤差とを算出し、所与のルールに従ってこれらの誤差に基づいて現在誤差を設定する。現在誤差は第１誤差、第２誤差、第３誤差、及び第４誤差の集合によって示されてもよいし、所与の計算式によって第１誤差、第２誤差、第３誤差、及び第４誤差を統合して得られる一又は複数の値の集合で示されてもよい。

【0082】

ステップＳ１７４では、居住者推定部１４は、世帯－居住者関係を決定するための処理を実行する。図１４を参照しながらステップＳ１７４の詳細を説明する。図１４は、世帯－居住者関係を決定するための処理を示すフローチャートである。

【0083】

ステップＳ１７４１では、居住者推定部１４は、世帯－居住者関係の一部をランダムに変更する入替処理を実行する。居住者推定部１４は、世帯人員、家族類型、及び居住者の間の整合を取りつつ、世帯要素に関連付けられた居住者の一部を少なくとも二つの世帯要素間でランダムに入れ替える。この入替処理では、居住者推定部１４はｍ人の居住者を移動する。居住者推定部１４は或る一つの世帯要素について、一部の居住者のみを入れ替えるかもしれないし、すべての居住者を入れ替えるかもしれない。

【0084】

ステップＳ１７４２では、居住者推定部１４はランダムに変更された世帯－居住者関係に基づく推定分布と、対応する参考分布との誤差を再度算出する。一例では、居住者推定部１４は第１誤差、第２誤差、第３誤差、及び第４誤差を再度算出し、これらの誤差に基づいて変更後誤差を算出する。

【0085】

ステップＳ１７４３では、居住者推定部１４は、ランダムな変更により誤差が小さくなったか否かを判定する。居住者推定部１４は変更後誤差を現在誤差と比較してこの判定を実行する。

【0086】

変更後誤差が現在誤差より小さい場合には（ステップＳ１７４３においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１７４４に進む。ステップＳ１７４４では、居住者推定部１４はランダムに変更された世帯－居住者関係を保存する。また、居住者推定部１４は現在誤差を変更後誤差で更新する。

【0087】

変更後誤差が現在誤差以上である場合には（ステップＳ１７４３においてＮＯ）、処理はステップＳ１７４５に進む。ステップＳ１７４５では、居住者推定部１４はランダムに変更された世帯－居住者関係と変更後誤差とを破棄する。居住者推定部１４は、ランダムに変更される前の世帯－居住者関係と現在誤差とを維持する。

【0088】

ステップＳ１７４６では、居住者推定部１４は、突然変異処理を実行するか否かを判断する。本開示において突然変異処理とは、入替処理（ステップＳ１７４１）における人数よりも多くの居住者をランダムに入れ替える処理をいう。一例では、その入替処理（ステップＳ１７４１）を実行した回数が（ｋ－１）回以下の場合には、居住者推定部１４は突然変異処理を実行せず、処理はステップＳ１７４９に移る。その実行回数がｋ回以上の場合には、処理はステップＳ１７４７に移る。

【0089】

ステップＳ１７４７では、居住者推定部１４は、現在誤差がｋ回前の誤差（ｋ回前の時点での現在誤差）より小さいか否かを判定する。現在誤差がｋ回前の誤差より小さい場合（ステップＳ１７４７においてＹＥＳ）、居住者推定部１４は突然変異処理を実行せず、処理はステップＳ１７４９に移る。現在誤差がｋ回前の誤差以上である場合には（ステップＳ１７４７においてＮＯ）、処理はステップＳ１７４８に移る。

【0090】

ステップＳ１７４８では、居住者推定部１４は、世帯－居住者関係の一部をランダムに変更する突然変異処理を実行する。居住者推定部１４は、世帯人員、家族類型、及び居住者の間の整合を取りつつ、世帯要素に関連付けられた居住者の一部を少なくとも二つの世帯要素間でランダムに入れ替える。この突然変異処理では、居住者推定部１４はｎ（＞ｍ）人の居住者を入れ替える。すなわち、居住者推定部１４は、世帯－居住者関係のうち入替処理よりも多い割合をランダムに変更する。このステップでも、居住者推定部１４は或る一つの世帯要素について、一部の居住者のみを入れ替えるかもしれないし、すべての居住者を入れ替えるかもしれない。ステップＳ１７４８の後に、処理はステップＳ１７４１に戻る。

【0091】

ステップＳ１７４７，Ｓ１７４８に示すように、居住者推定部１４は、入替処理の繰り返しにより得られる誤差の履歴に基づいて、入替処理の繰り返しの間に突然変異処理を実行する。

【0092】

ステップＳ１７４９では、居住者推定部１４は、世帯－居住者関係をさらにランダムに変更するか否かを判定する。ランダムな変更を終了する条件は、例えば、入替処理を所与の回数繰り返したことであってもよい。あるいは、その終了条件は現在誤差が収束したことであってもよい。ランダムな変更を繰り返す場合には（ステップＳ１７４９においてＮＯ）、居住者推定部１４はステップＳ１７４１以降の処理を繰り返し実行する。一方、ランダムな変更を終了する場合には（ステップＳ１７４９においてＹＥＳ）、ステップＳ１７４が終了する。

【0093】

図１３に戻って、ステップＳ１７５では、居住者推定部１４は、ランダムな変更が終了した時点での世帯－居住者関係を対象地域の世帯－居住者関係として決定する。

【0094】

ステップＳ１７６では、居住者推定部１４は、すべての対象地域を処理したかどうかを判定する。処理していない対象地域が存在する場合には（ステップＳ１７６においてＮＯ）、処理はステップＳ１７１に戻る。居住者推定部１４はそのステップＳ１７１において次の対象地域を選択し、その対象地域についてステップＳ１７２以降の処理を実行する。すべての対象地域を処理した場合には（ステップＳ１７６においてＹＥＳ）、居住者推定部１４はステップＳ１７を終了する。

【0095】

図９に戻って、ステップＳ１８では、出力部１５が世帯要素に関する世帯データを出力する。例えば、出力部１５は世帯データをモニタ上に表示する。図１５は世帯データの表示の一例を示す図である。この例では、出力部１５は世帯データを示す画面３００を表示する、画面３００は地図３０１および世帯詳細３０２を含む。地図３０１上には個々の世帯要素を示す複数の点３１０がプロットされている。ユーザ操作により一つの点３１０が選択されたことに応答して、出力部１５はその点３１０に対応する世帯詳細３０２を表示する。図１５の例では、世帯詳細３０２は、選択された点３１１に対応する世帯要素の情報を示す。

【0096】

世帯データの出力方法は限定されない。例えば、世帯データは、所与のデータベースに格納されてもよいし、他のコンピュータに送信されてもよいし、印刷されてもよい。世帯データの表現方法も限定されず、例えば、世帯データは地図、表、及びグラフの少なくとも一つを用いて表現されてもよい。いずれにしても、ユーザは世帯データから、対象地域内のどこに（どの建物に）どのような世帯が存在するかを把握することができる。

【0097】

ステップＳ１５～Ｓ１７に示すように、世帯推定システム１は、推定分布と参考分布との誤差が小さくなるように、すなわち、推定分布が参考分布に近づいていくように、世帯要素に関する情報の一部をランダムに変更する処理を繰り返す。これは、乱数を用いた試行を繰り返すことにより近似解を求める手法であるモンテカルロ法を導入した処理であるといえる。ステップＳ１７は、そのモンテカルロ法に、遺伝的アルゴリズムの一要素である突然変異を組み入れた処理であるといえる。

【0098】

［効果］
以上説明したように、本開示の一側面に係る世帯推定システムは、居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースと、人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースとにアクセス可能な少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、対象地域内の複数の居住区画を建物データから特定し、統計データから取得される、対象地域での世帯属性毎の世帯数を示す世帯分布に基づいて、世帯属性に対応する居住区画を世帯要素として決定し、統計データから取得される、対象地域での居住者属性毎の人数を示す居住者分布に基づいて、世帯要素と居住者属性との世帯－居住者関係をランダムに設定し、世帯－居住者関係の設定に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、世帯－居住者関係の一部をランダムに変更する入替処理を繰り返して、世帯－居住者関係を決定し、世帯属性と居住者属性とを含む世帯要素を示す世帯データを出力する。

【0099】

本開示の一側面に係る世帯推定プログラムは、居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースにアクセスし、対象地域内の複数の居住区画を建物データから特定するステップと、人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースにアクセスし、統計データから取得される、対象地域での世帯属性毎の世帯数を示す世帯分布に基づいて、世帯属性に対応する居住区画を世帯要素として決定するステップと、統計データから取得される、対象地域での居住者属性毎の人数を示す居住者分布に基づいて、世帯要素と居住者属性との世帯－居住者関係をランダムに設定するステップと、世帯－居住者関係の設定に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、世帯－居住者関係の一部をランダムに変更する入替処理を繰り返して、世帯－居住者関係を決定するステップと、世帯属性と居住者属性とを含む世帯要素を示す世帯データを出力するステップと、をコンピュータに実行させる。

【0100】

このような側面においては、世帯分布に基づいて、世帯属性に対応する居住区画が世帯要素として推定される。続いて、居住者分布に基づいてその世帯要素と居住者属性との対応関係がランダムに設定され、その対応関係が統計データとの比較に基づいて繰り返し変更されながら決定される。そして、世帯属性及び居住者属性を含む世帯要素を示す世帯データが出力される。この世帯データによって、個々の世帯に着目した詳細な人口統計を得ることができる。

【0101】

他の側面に係る世帯推定システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、入替処理の繰り返しにより得られる誤差の履歴に基づいて、入替処理の繰り返しの間に、世帯－居住者関係のうち入替処理よりも多い割合をランダムに変更する突然変異処理を実行してもよい。入替処理を行うだけでは、世帯－居住者関係が局所解に陥ったり、誤差が改善しなかったりする可能性がある。突然変異処理を導入することで、世帯－居住者関係が相対的に大きく変更されるので、世帯－居住者関係を正しく推定する確率をより高めることが可能になる。

【0102】

他の側面に係る世帯推定システムでは、少なくとも一つのプロセッサが、入替処理を所定の回数繰り返した後の誤差が繰り返し前の誤差以上である場合に、突然変異処理を実行してもよい。誤差が減少しない場合に突然変異処理を実行することで、突然変異処理を不必要に多く実行することなく世帯－居住者関係をより正しく推定できる。

【0103】

他の側面に係る世帯推定システムでは、世帯属性が、世帯人員及び家族類型を含み、少なくとも一つのプロセッサが、統計データから取得される、対象地域での世帯人員毎の世帯数を示す人員－世帯分布に基づいて、居住区画と世帯人員との区画－人員関係をランダムに設定するステップと、区画－人員関係に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、区画－人員関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、世帯人員に対応する居住区画を世帯要素として決定するステップと、統計データから取得される、対象地域での家族類型毎の世帯数を示す家族－世帯分布に基づいて、世帯要素と家族類型との世帯－家族関係をランダムに設定するステップと、世帯－家族関係に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、世帯－家族関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、世帯－家族関係を決定するステップと、を実行して、世帯属性に対応する居住区画を世帯要素として決定してもよい。この場合には、人員－世帯分布に基づいて世帯人員と居住区画との区画－人員関係がランダムに設定され、その区画－人員関係が統計データとの比較に基づいて繰り返し変更されて、世帯人員に対応する居住区画が世帯要素として決定される。続いて、家族－世帯分布に基づいてその世帯要素と家族類型との世帯－家族関係がランダムに設定され、その世帯－家族関係が統計データとの比較に基づいて繰り返し変更されながら決定される。この一連の処理によって、世帯人員および家族類型を含む世帯属性を精度良く推定できる。

【0104】

本開示の一側面に係る世帯推定システムでは、居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースと、人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースとにアクセス可能な少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、対象地域内の複数の居住区画を建物データから特定し、統計データから取得される、対象地域での世帯人員毎の世帯数を示す人員－世帯分布に基づいて、居住区画と世帯人員との区画－人員関係をランダムに設定し、区画－人員関係に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、区画－人員関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、世帯人員に対応する居住区画を世帯要素として決定し、統計データから取得される、対象地域での家族類型毎の世帯数を示す家族－世帯分布に基づいて、世帯要素と家族類型との世帯－家族関係をランダムに設定し、世帯－家族関係に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、世帯－家族関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、世帯－家族関係を決定し、世帯人員と家族類型とを含む世帯要素を示す世帯データを出力する。

【0105】

本開示の一側面に係る世帯推定プログラムでは、居住区画に関する建物データを記憶する建物データベースにアクセスし、対象地域内の複数の居住区画を建物データから特定するステップと、人口統計に関する統計データを記憶する統計データベースにアクセスし、統計データから取得される、対象地域での世帯人員毎の世帯数を示す人員－世帯分布に基づいて、居住区画と世帯人員との区画－人員関係をランダムに設定するステップと、区画－人員関係に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、区画－人員関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、世帯人員に対応する居住区画を世帯要素として決定するステップと、統計データから取得される、対象地域での家族類型毎の世帯数を示す家族－世帯分布に基づいて、世帯要素と家族類型との世帯－家族関係をランダムに設定するステップと、世帯－家族関係に基づいて算出される所与の推定分布と、統計データから取得される対応の参考分布との誤差に基づいて、世帯－家族関係の一部をランダムに変更する処理を繰り返して、世帯－家族関係を決定するステップと、世帯人員と家族類型とを含む世帯要素を示す世帯データを出力するステップと、をコンピュータに実行させる。

【0106】

このような側面においては、人員－世帯分布に基づいて世帯人員と居住区画との区画－人員関係がランダムに設定され、その区画－人員関係が統計データとの比較に基づいて繰り返し変更されて、世帯人員に対応する居住区画が世帯要素として決定される。続いて、家族－世帯分布に基づいてその世帯要素と家族類型との世帯－家族関係がランダムに設定され、その世帯－家族関係が統計データとの比較に基づいて繰り返し変更されながら決定される。そして、世帯人員及び家族類型を含む世帯要素を示す世帯データが出力される。この世帯データによって、個々の世帯に着目した詳細な人口統計を得ることができる。

【0107】

［変形例］
以上、本開示の実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。

【0108】

世帯推定部１３はステップＳ１６を実行した後にステップＳ１５を実行してもよい。すなわち、世帯推定部１３は家族－世帯分布に基づいて居住区画と家族類型との対応関係を世帯要素として決定した後に、人員－世帯分布に基づいて世帯要素の世帯人員を決定してもよい。世帯要素（すなわち、世帯属性に対応する居住区画）を決定するためのステップＳ１５，Ｓ１６のいずれか一方が省略されてもよい。

【0109】

世帯推定システム１は居住者推定部１４を備えなくてもよく、したがって、ステップＳ１７が省略されてもよい。

【0110】

世帯推定システム１は属性付与部１１および居住区画抽出部１２を備えなくてもよく、したがって、ステップＳ１２～Ｓ１４が省略されてもよい。すなわち、世帯推定システムは対象地域の居住区画が既に特定されていることを前提として世帯データを生成してもよい。

【0111】

居住者推定部１４は、突然変異処理を用いることなく世帯－居住者関係を決定してもよい。すなわち、ステップＳ１７４６～Ｓ１７４８が省略されてもよい。

【0112】

居住者推定部１４はステップＳ１７４において、世代間の年齢差を更に考慮して、ランダムな変更を保存するか破棄するかを判定してもよい。居住者推定部１４はその年齢差として、以下に示す、親と子供の年齢差と、世帯主と親との年齢差とのうちの少なくとも一つを用いてもよい。

【0113】

居住者推定部１４はステップＳ１７３およびステップＳ１７４２において、世帯－居住者関係に基づいて、親との年齢差が所与の閾値未満である子供の数を算出する。例えば、居住者推定部１４は、子供と女親との年齢差を算出し、男親のみを持つ子供についてはこの二人の年齢差を算出する。居住者推定部１４は、家族－年齢分布データ２３０に記載されている年齢区分の差を年齢差として算出し、その区分差が３未満である子供の数を算出してもよい。ステップＳ１７４３において、居住者推定部１４はその子供の数がランダムな変更の前から減ったか否かを更に判定する。居住者推定部１４は、その子供の数が減少しかつ誤差が小さくなった場合には、ステップＳ１７４４においてランダムな変更を保存し、その子供の数が減っていない場合には、誤差が小さくなったか否かにかかわらずステップＳ１７４５においてランダムな変更を破棄する。

【0114】

居住者推定部１４はステップＳ１７３およびステップＳ１７４２において、世帯－居住者関係に基づいて、世帯主との年齢差が所与の閾値未満である親の数を算出する。居住者推定部１４は、家族－年齢分布データ２３０に記載されている年齢区分の差を年齢差として算出し、その区分差が３未満である親の数を算出してもよい。ステップＳ１７４３において、居住者推定部１４はその親の数がランダムな変更の前から減ったか否かを更に判定する。居住者推定部１４は、その親の数が減少しかつ誤差が小さくなった場合には、ステップＳ１７４４においてランダムな変更を保存し、その親の数が減っていない場合には、誤差が小さくなったか否かにかかわらずステップＳ１７４５においてランダムな変更を破棄する。

【0115】

本開示において、「少なくとも一つのプロセッサが、第１の処理を実行し、第２の処理を実行し、…第ｎの処理を実行する。」との表現、又はこれに対応する表現は、第１の処理から第ｎの処理までのｎ個の処理の実行主体（すなわちプロセッサ）が途中で変わる場合を含む概念である。すなわち、この表現は、ｎ個の処理のすべてが同じプロセッサで実行される場合と、ｎ個の処理においてプロセッサが任意の方針で変わる場合との双方を含む概念である。

【0116】

少なくとも一つのプロセッサにより実行される方法の処理手順は上記実施形態での例に限定されない。例えば、上述したステップ（処理）の一部が省略されてもよいし、別の順序で各ステップが実行されてもよい。また、上述したステップのうちの任意の２以上のステップが組み合わされてもよいし、ステップの一部が修正または削除されてもよい。あるいは、上記の各ステップに加えて他のステップが実行されてもよい。

【0117】

本開示において、二つの誤差の大小関係を比較する際には、「以上」及び「より大きい」という二つの基準のどちらを用いてもよく、「以下」及び「未満」という二つの基準のうちのどちらを用いてもよい。このような基準の選択は、二つの数値の大小関係を比較する処理についての技術的意義を変更するものではない。

【符号の説明】

【0118】

１…世帯推定システム、２…データベース群、１１…属性付与部、１２…居住区画抽出部、１３…世帯推定部、１４…居住者推定部、１５…出力部、２１…建物データベース、２２…統計データベース、２１１…戸建住宅データ、２１２…集合住宅データ、２１３…施設データ、２２１…小地域データ、２２２…人員－世帯分布データ、２２３…家族－世帯分布データ（７区分）、２２４…居住者分布データ、２２５…住宅－世帯分布データ、２２６…面積－世帯分布データ、２２７…家族－世帯分布データ（１７区分）、２２８…夫婦年齢分布データ、２２９…世帯員年齢分布データ、２３０…家族－年齢分布データ。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】