(57)【要約】【課題】国公表の都道府県別大学志願者数、高校卒業者数及び大学発表の入試志願者数、合格者数並びに模擬試験主催業者の提供する模擬試験データなどから各大学次年度の入試志願者数を適切に予測するシステムを提供するにある。【解決手段】前記データ等に基づき、これを重回帰分析により次年度の各大学の入試志願者予測値を算定する際、模擬試験データの地方的偏りなどを是正するとともに、偏差値などから受験生の対象大学に対する注目度等も考慮し、併せて学部・学科の改組、大学入試センター試験参加の有無などの入試上の変更をも定性データとするなどして、予測の精度を向上させ、かつ、有効的に再利用可能にした。【選択図】図１
2006235808.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて、次年度における大学・学部・学科別の入試志願者数の予測値を得るプロセスにおいて、任意に検索可能な次年度大学・学部・学科別の入試志願者数の予測データベースを生成するために、国の公表する都道府県別大学入学志願者数を合算（以下「全国大学入試志願者数」という。）するとともに、複数の地方毎に集計（以下「地方別大学入試志願者数」という。）し、模擬試験データから模擬試験全国受験者数及び複数の地方別模擬試験受験者数を算出し、地方別大学入試志願者数を全国大学入試志願者数で除した数に、前記地方別模擬試験受験者数を前記模擬試験全国受験者数で除した数をもって除した数を地方別補正値とし、模擬試験データから算出した大学・学部・学科別模擬試験志望者数に乗じた数値を記憶させたことを特徴とする入試志願者数予測システム
【請求項２】
コンピュータを用いて、次年度における大学・学部・学科別の入試志願者数の予測値を得るプロセスにおいて、任意に検索可能な次年度大学・学部・学科別の入試志願者数の予測データベースを生成するために、模擬試験データから算出した大学・学部・学科別模擬試験受験者数に模擬試験成績を乗じた数値を記憶させたことを特徴とする入試志願者数予測システム
【請求項３】
コンピュータを用いて、次年度における大学・学部・学科別の入試志願者数の予測値を得るプロセスにおいて、任意に検索可能な次年度大学・学部・学科別の入試志願者数の予測データベースを生成するために、模擬試験データから算出した大学・学部・学科別模擬試験受験者数に該大学・学部・学科別前年度合格率を乗じた数値を記憶させたことを特徴とする入試志願者数予測システム
【請求項４】
コンピュータを用いて、次年度における大学・学部・学科別の入試志願者数の予測値を得るプロセスにおいて、任意に検索可能な次年度大学・学部・学科別の入試志願者数の予測データベースを生成するために、大学入試センター試験参加による前期・後期など異なる出願時期の有無、大学入試試験センター試験参加による個別入試実施の有無、学部改組の前又は後、学科の新設もしくは増設の前又は後、学科から学部への改組もしくは改編の前又は後、女子大から共学化の前又は後、受験可能回数（入試日程の複雑化）増加の前又は後、受験教科数の減少の前又は後及び受験教科数の複数パターン化による受験可能回数増加の前又は後などをダミー変数として記憶させたことを特徴とする入試志願者数予測システム
【請求項５】
コンピュータを用いて、次年度における大学・学部・学科別の入試志願者数の予測値を得るプロセスにおいて、任意に検索可能な次年度大学・学部・学科別の入試志願者数の予測データベースを生成するために、次年度において入試改革を実施する大学・学部・学科に相当する、当該大学所在地と同一地方に所在し同一の入試改革を実施した複数の他大学で、過去の入試志願者数、平均偏差値、設立時期などがほぼ同一レベルにあり、入試改革の時期が近いものにおける入試改革前後の入試志願者数の増減率を算定して平均するとともに、該他大学の前年度及び前々年度の模擬試験受験者数からその増減率を算定して平均し、前記入試志願者数増減率平均値を前記模擬試験受験者数増減率で除した値を記憶させたことを特徴とする入試志願者数予測システム
【請求項６】
コンピュータを用いて、次年度における大学・学部・学科別の入試志願者数の予測値を得るプロセスにおいて、任意に検索可能な次年度大学・学部・学科別の入試志願者数の予測データベースを生成するために、同一地方内にある各大学・学部・学科別の全入試志願者数予測値及び各大学・学部・学科別の入試志願者数予測比率を算出し、前記同一地方内にある各大学・学部・学科別の全入試志願者数予測値に前記同一地方にある各大学・学部・学科別の入試志願者数予測比率を乗じて算出した値を記憶させたことを特徴とする入試志願者数予測システム
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、大学別、学部別、及び学科別の入試志願者数を的確に予測できるシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
若年層人口の減少に伴い、各大学はその存立の基礎である学生募集に多大の関心を寄せている。このため、入試志願者数の事前かつ的確な予測ができれば、大学の学生募集戦略はもとよりのこと、大学の健全な運営に資することができる。また、応募者にとっても、受験対象大学の選択にあたり、有益な判断資料となる。
【０００３】
大学別、学部別、学科別の入試志願者数を予測する手掛かりとなる情報は、例えば、文部科学省発行の学校基本調査書に基づく都道府県別の大学入試志願者数、高校卒業者数等の同省公表データ、また、各大学発表の学部、学科別の入試志願者数及び合格者数等の大学入試公表データ、更には、大学入試模擬試験主催業者が毎年数回行う模擬試験データなどがある。このうち、模擬試験データは、模擬試験受験者には、「個人成績表」などとして、志望大学・学部・学科別の合格可能性判定、得点・偏差値、志望大学学部・学科における志望者中の順位などが、また、「成績統計集」などとして、教科別・問題別採点講評、学習の指針・アドバイス、受験者数、教科・科目別平均点、成績上位者一覧などが提供されている。更に、一括参加高校教師宛には「模擬試験受験者の成績一覧」や統計資料として全大学・学部・学科別志望者数、志望者の平均偏差値、教科別平均偏差値、平均偏差値帯別人数分布、模擬試験参加高校別受験者数などが提供されている。これらの模擬試験データは、その一部が前年比較用に利用されることはあるが、大学入試終了までの期間に利用されるにとどまり、その後は再利用されることが殆どなかった。例外として、一部高校を対象に会員制にし、継続して資料を提供したり、同様に一部大学を会員にして、該大学学部・学科別志望者数や、高校別参加者数などのデーターが提供されているに止まり、総合的に利用されてはいない。しかも、個々の模擬試験主催業者の扱う人数に止まるから、実際の数のごく一部を母数とすることになり、全国規模の総合的把握とは異なり、該データが正確性に欠けることも否めない。蓋し、模擬試験母集団は、全体として見ればほぼ正規分布しているが、個々の大学・学部・学科別に見た場合、志望者分布には偏りがある。また、同一名称の下に行われる模擬試験でも、複数回実施されるために、その各回毎の参加人数にも地域的偏りがあることは避けられない。
【０００４】
このように、個々の事業者の模擬試験データは、正確性において不十分であるにもかかわらず、一事業者が扱う年間模擬試験延べ受験者数は、規模の大きいものであれば、百数十万名にものぼり、模擬試験問題作成から実施・運営・採点・成績データ処理等まで、一連の業務に携わる労務は多大とならざるを得ない。これが年々累積されることとなれば、その労力は計り知れないものとなる。しかも、複数の事業者が大同小異の規模、内容で模擬試験を実施しているのであるから、これらにより得られた模擬試験データを総合的に、かつ、有効的に利用し、また再利用できれば、きめの細かい正確な予測が可能となること明らかである。
【非特許文献１】財団法人実務教育研究所編著「エクセルによる多変量解析実務講座テキスト１・２」前記財団法人２００２年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
解決しようとする問題点は、前記のように、「大学入試志願者数」を目的（従属）変数とした場合に、一つの説明（独立）変数のみによる単回帰分析で予測することは、例えば私立大学の学部数だけでも延べ１０００学部を超え、学科レベルまで予測することになれば数千学科にも及び、それぞれの入試志願者数を予測することは不可能である。そこで、本発明は、複数の説明変数からなる重回帰分析を行い、これを可能とする手段を求めることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、前記課題を解決するため、国公表の大学入試志願者数、高校卒業者数等のデータ及び各大学発表の入試志願者数、合格者数などのデータ並びに模擬試験データに加え、個別大学入試上の変更等の定性データをも採用した。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係る入試志願者数予測システムは、後に詳細に説明するとおり、その予測値を求めるため例えば特定の大学・学部・学科に関する時系列データ群を重回帰分析するにとどまらず、例えば模擬試験主催業者から提供されるデータの偏り是正するため地方別補正し、また、模擬試験志望者数及び模擬試験成績から算定される注目度、模擬試験志望者数及び前年合格率から算定される集客度、その他を説明変数とするなど、その蓋然性を高めるきめ細かい手段を用いるという利点がある。
【０００８】
図１は、入試志願者数予測システムの運用例を示すフロー図で、入試志願者数予測情報サービスを提供する者（以下「サービス提供者」という。）は、例えば本図に示す入試志願者数予測システム１のように構成し、過去の統計情報データや当該年の模擬試験データを情報提供者から収集するが、該データは所定形式のデータでインターネット等のネットワークを介して例えばサービス提供者のサーバへ入力されたり、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶されたデータとして入手したり、紙媒体で提供されるものは、手作業で入力される。収集したデータは、後記の手段で入試志願者数予測データに生成し、記憶される。これを利用しようとする者（会員制をとれば、会員）は、予測情報サービスの利用システム２に示すように、サービス提供者のＷｅｂサーバに接続し、入手希望対象大学の条件等を選択することにより予測情報を得ることになる。即ち、入手したい大学・学部・学科名を入力すると、入力された条件に合ったデータを抽出し、重回帰分析シミュレーションを介して予測式を算出し、さらに利用者に予測用のデータ入力を求め、これにより入力された条件を加味した処理を経ることにより予測値を算出する。算出された予測値は、表、グラフ、ドキュメントなどのレポートとして利用者のＷｅｂプラウザへ表示される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明は、前記のとおり各種のデータを用いて重回帰分析するにあたり、用いるデータに随伴する偏りを是正し、複数の説明変数を活用して蓋然性の高い予測を得ることにある。
【００１０】
図２は、本発明の実施に用いる装置の一例に係る電気的構成を示すブロック図で、この装置の制御を司るＣＰＵが設けられ、ＣＰＵには一時的にプログラムや情報等を記憶するＲＡＭと、ＢＩＯＳ等を記憶したＲＯＭとデータの受け渡しの仲介を行うＩ/Ｏインターフェースとが接続されている。インターフェースには、ハードディスク装置が接続され、該ハードディスク装置には統計情報記憶エリアと派生データ記憶エリアと要因情報記憶エリアと会員管理情報エリアとプログラム記憶エリアとその他の情報記憶エリアが設けられているが、もとよりこれに限定されるものではない。本図の統計情報記憶エリアには、前記国の公表する学校基本調査報告書に基づく各種データ、各大学発表の入試関連各種データ、更には、大学入試模擬試験主催業者が毎年数回行う模擬試験毎に作成する各種データなどがいずれも時系列データとして記憶される。派生データ記憶エリアには、統計情報記憶エリア内のデータを自動的に演算処理等して生成される派生データが時系列データとして記憶される。また、要因情報記憶エリアには、要因分析に関するデータを記憶するデータベースであり、入試上の変更があった場合の入試関連の各種データや、全大学・学部・学科別の本入試志願者予測システムから得られる入試志願者数予測値及び重回帰式、予測結果の精度の指標である相対誤差などが、単独又は時系列データとして記憶される。会員管理情報記憶エリアには、会員に関する管理情報（名称、住所、連絡先、ＩＤ、パスワード等）が記憶される。その他の情報エリアには、本件システムで使用されるその他の情報が記憶される。また、Ｉ/Ｏインターフェースには、ビデオコントローラとＵＳＢコントローラと通信装置が接続され、ＵＳＢには、キーボードとマウスとＣＤ−ＲＯＭと外部記憶装置が接続している。上記の各エリアにある統計情報データ、派生データ、要因情報データは、大学・学部・学科毎に関連性がある記憶方法をとっており、重回帰分析シミュレーションを行う際には、一度の重回帰分析だけではなく、説明変数の組み合わせ等により複数回行うことになる。ＣＰＵで求められる、この中間データは、一旦ＲＡＭに蓄積され随時プログラム記憶エリアにある演算式によりシミュレーション処理される。
【実施例１】
【００１１】
前記のとおり、収集されたデータに基づき重回帰分析することにより、次年度の入試志願者予測値を求めることになるが、まず、或る模擬試験主催業者から収集される模擬試験データ（以下単に「模擬試験データ」という。）は、その各大学・学部・学科別志望者数の受験母集団と実際の大学入試における受験母集団とが地方別に見たとき受験者数の構成比率が異なるため、地方別にその偏りを補正する必要がある。図３は、全国を複数の地方別に分け、国が毎年度公表する学校基本調査報告書の都道府県別大学入学志願者数を前記地方別に集計した地方別大学志願者数データの模式図である（なお、地方の分類は、大学入試志願者の動向により、適宜選択してよい。）。本図に示すように、地方別大学志願者数の全国大学志願者数に対する地方別構成比率が得られる。図４は毎年８月に実施される或る大規模な全国的な模擬試験における地方別模擬試験受験者数データの模式図である。本図に示すように、同模擬試験地方別受験者数の同模擬試験全国受験者数に対する模擬試験受験者地方別構成比率が得られる。そこで、これらの構成比率を用いれば、地方別補正値が得られる。即ち、地方別大学志願者数を全国大学志願者数で除した値を、模擬試験地方別受験者数を模擬試験全国受験者数で除した値で除せば地方別補正値が得られるので、例えば前記派生データ記憶エリアに記憶させる。なお、模擬試験受験母集団は、毎年変わるため、各模擬試験毎に算定し、時系列データとして記憶させることが好ましい。更に、大学・学部・学科別の模擬試験受験者数に地方別補正値を係数として乗じ、模擬試験補正受験者数を算出し、説明変数の一つとして重回帰分析に用いるために例えば前記派生データ記憶エリアに時系列データとして記憶させる。
【実施例２】
【００１２】
重回帰分析に用いる説明変数として、模擬試験受験者数、模擬試験成績（平均偏差値）はそれ自体としても用いるが、この両者の積をも注目度として用い、例えば前記派生データ記憶エリアに記憶させる。即ち、対象大学・学部・学科に「どの程度の学力レベルの受験生」が「どのくらいの人数」志望しているかを測る指標として利用できるし、また、両者間の「交互作用」も考慮でき、更に、重回帰式に取り込む説明変数の数を少なくするためにも有効であるからである。また、模擬試験受験者数に代えて前記模擬試験補正受験者数と模擬試験成績との積を補正注目度とすることは考慮されなければならない。
【実施例３】
【００１３】
説明変数として、模擬試験（補正）受験者数を用いることは前述したが、これに前年度合格率（単独でも説明変数として用いる。）の積をいわば集客度として用いると有用である。これも例えば前記派生データ記憶エリアに記憶させる。
【実施例４】
【００１４】
次年度の大学・学部・学科別入試志願者数の予測値を求める場合に、影響の大きいデータがある。即ち、大学発表の入試関連の定性データである。まず、私立大学について述べれば、「大学入試センター試験参加で、前期、後期など異なる出願時期の有無」、「大学入試センター試験参加で、個別入試実施の有無」、次に全大学共通の「学部改組の前又は後」、「学科の新設もしくは増設の前又は後」、「学科から学部への改組もしくは改編の前又は後」、「女子大から共学化の前又は後」、「受験可能回数（入試日程の複雑化）増加の前又は後」、「受験教科数の減少の前又は後」及び「受験教科数の複数パターン化による受験可能回数増加の前又は後」などである。これらの定性データは、ダミー変数化するが、本発明においては、重回帰分析の結果、指数曲線重回帰式を用いるときは、有は１０、なしは５として自然対数変換する。これらは、すべてダミー変数化した時系列データとして例えば前期派生データ記憶エリアに記憶させる。
【実施例５】
【００１５】
上記のように、入試改革を次年度に行う場合には入試志願者数の予測をする際、前記模擬試験志願者数又は模擬試験補正受験者数をそのまま用いて予測しても満足する値は得られない。これは、入試改革が受験生に直接影響して模擬試験受験者の増減となるとはいえないからである。そこで、これを修正する必要が生じる。まず、入試変更を予定する大学・学部・学科の所在地と同一の地方内において、すでに同様の入試変更を実施した同一の学部・学科を有する複数の他大学で、入試志願者数、平均偏差値、設立時期などがほぼ同様なレベルにあり、入試改革を行った時期が比較的近いものの最初に入試変更を行った年度の入試志願者数とその前年度の入試志願者数からその増減率を算出してその平均値を求める。次に、該他大学の学部・学科の前年度及び前々年度の模擬試験受験者数からその増減率を算出して平均値を求める。そこで、前記入試志願者数増減率平均値を前記模擬試験受験者数増減率で除し、修正倍率係数を得、例えば前記要因情報データ記憶エリアに記憶させる。このようにすれば、模擬試験受験者数に前記修正倍率係数を乗じ、修正模擬試験受験（志望）者数を得ることができる。なお、例えば前記要因情報データ記憶エリアに記憶させておくことが好ましいデータとして、本発明に係る入試志願者予測システムによる予測値と、実際の入試志願者数との相対誤差即ち、実際の入試志願者数から予測値を減じた値を実際の入試志願者数に１００を乗じた数で除して、予測値の精度を算定し、該相対誤差値を大学・学部・学科別に記憶させる。
【実施例６】
【００１６】
予測値算出は、各大学・学部・学科別の時系列データ群を重回帰分析した重回帰式によって求めたとき、なお問題が残る。即ち、同一地方内の競合大学・学部・学科の入試上の変更などは、直接的には反映されないことになるからである。この欠点を補い、更に、予測値が統計学的妥当性を有するだけでなく、入試情報分析の観点からも妥当性を有することを確認し得るようにすることが重要である。その手段の一つとして、まず、同一地方内にある大学群における全入試志願者数を集計し、これに対する各大学・学部・学科別の入試志願者数の入試志願者数比率を時系列データとして算出する。同様に、予測に用いる模擬試験毎に、その模擬試験データのうち、各大学・学部・学科別の模擬試験受験者数から当該地方内における対象大学・学部・学科への全模擬試験受験者数を集計し、これに対する各大学・学部・学科別の模擬試験受験者数の模擬試験受験者数比率を時系列データとして算出する。これらのデータはいずれも記憶させておくことにする。
【００１７】
対象大学・学部・学科と同一地方内にある全大学・学部・学科への全入試志願者数予測値は、例えば次のような時系列データ群を説明変数とした重回帰分析による重回帰式より求める。目的変数は、学部・学科別全入試志願者数予測値である。１．同一地方内の対象学部・学科への全模擬試験受験者数、２．１の数値に地方補正値を乗じた全模擬試験補正受験者数、３．同一地方内の大学・学部・学科のうち大学入試センター試験に参加済み大学の全大学に対する比率、４．各年度毎の大学入試センター試験に新規参加の大学数、５．各年度毎の入試上の変更のあった大学数、６．各年度毎の高校卒業者数などである。次に、各大学・学部・学科の次年度の同一地方内の大学群における予測比率は、例えば次の時系列データ群を説明変数とした重回帰分析による重回帰式から求める。目的変数は、対象大学・学部・学科別の入試志願者数予測比率である。１．対象大学・学部・学科の模擬試験受験者比率、２．大学入試センター試験参加の有無、３．前年度合格率、４．高校卒業者数、５．地方会場数、６．入試変更の有無、等である。
【００１８】
例えば、このようにして得られた次年度の学部・学科別「全入試志願者数予測値」に各大学別の「入試志願者数予測比率」を乗じて得た各大学・学部・学科別の値を以下「基準値」と称することにする。この基準値は、各大学・学部・学科別の時系列データ群のみから自動化された重回帰分析法により算出される入試志願者数の予測値の適否を判断する指標として用いるため記憶させる。対象大学の学部・学科別の基準値が得られたならば、例えば、前記三つの情報エリアに記憶されている時系列データを利用し、重回帰分析シミュレーションを行うことになるが、単数回の重回帰分析を行うのではなく、説明変数の組合わせなどにより、複数回行うこととなる。そこで、ＣＰＵで求められる中間データは、一旦ＲＡＭに蓄積され、随時プログラム記憶エリアにある公知の演算式によりシミュレーション処理されることになる。この場合、過去例えば１０数年分の時系列データをデータベース化しておき、利用することが好ましいが、入試志願者数を予測できる重回帰式を求めるためには、まず、可能な限り最適かつ最小数の説明変数の組合わせを見出さなければならない。そのため、例えば重回帰分析の変数選択法の一つである変数増減法を使用してよい。
【産業上の利用可能性】
【００１９】
本発明に係る入試志願者数予測システムは、前記のとおり、これを利用しようとする者（会員）はサービス提供者のＷｅｂサーバに接続し、入手希望対象大学の条件等を選択することにより予測情報を得るように運営することもできるが、得られる予測情報を入手者が継続的に利用できるように、書面化して授受することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】入試志願者数予測システムの運用例を示すフロー図である。
【図２】本発明の実施に用いる装置の一例に係る電気的構成を示すブロック図である。
【図３】地方別大学志願者数データの模式図である。
【図４】地方別模擬試験受験者数データの模式図である。
【符号の説明】
【００２１】
１    入試志願者数予測システム
２    予測情報サービスの利用システム
【図１】
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【図２】
2006235808.tif 000004
【図３】
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【図４】
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