(57)【要約】      （修正有）【課題】より詳細な条件を含む推計結果データを得るためのデータ推計装置及びデータ推計方法並びにデータ推計プログラムを提供する。【解決手段】データ推計装置は、第１及び第２の合計値データ並びに初期値データに基づくＩＰＦ法を用いた推計処理を複数回実行して、広域単位のデータから小地域単位のデータを推計する。例えば、広域（経済圏あるいは市町村単位）が区分化された中域単位（市区町村単位）の貯蓄現在高階級別世帯数を推計し、その推計結果を使用して、中域単位の年齢階級別かつ貯蓄現在高階級別世帯数を推計し、その推計結果を使用して、中域が更に区分化された小地域単位（町丁字単位）の年齢階級別かつ貯蓄現在高階級別世帯数を推計する。【選択図】図３
2018147383.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広域単位のデータから小地域単位のデータを推計するデータ推計装置であって、
第１の合計値元データに基づいて第１の合計値データを作成する第１の合計値作成部と、
第２の合計値元データに基づいて第２の合計値データを作成する第２の合計値作成部と、
初期値元データに基づいて初期値データを作成する初期値作成部と、
前記第１及び第２の合計値データ並びに前記初期値データに基づいてＩＰＦ法を用いた推計処理を行い、前記第１又は第２の合計値元データに含まれる地域と同一の地域又はより狭い地域の推計結果データを作成する推計部とを、
有し、
前記推計部によって作成された前記推計結果データを前記第１又は第２の合計値元データとして使用することで、前記推計処理を複数回実行するよう構成されているデータ推計装置。
【請求項２】
前記推計部は、前記推計結果データとして、前記第１又は第２の合計値元データに係る所定の属性が区分化されたデータを作成するよう構成されている請求項１に記載のデータ推計装置。
【請求項３】
前記初期値作成部は、前記複数回実行される推計処理ごとに、前記推計処理によって得られる推計結果と相関の高いデータを含む前記初期値元データから前記初期値データを作成するよう構成されている請求項１又は２に記載のデータ推計装置。
【請求項４】
広域単位の貯蓄現在高階級別世帯数を含む前記第１の合計値元データから作成された前記第１の合計値データと、前記広域が区分化された中域単位の世帯数を含む前記第２の合計値元データから作成された前記第２の合計値データと、前記中域単位の年収階級別世帯数を含む前記初期値元データから作成された前記初期値データとに基づいて、１回目の推計処理を実行し、
前記１回目の推計処理の前記推計結果データを含む前記第１の合計値元データから作成された前記第１の合計値データと、前記中域単位の年齢階級別世帯数を含む前記第２の合計値元データから作成された前記第２の合計値データと、前記中域単位の延べ面積別世帯数を含む前記初期値元データから作成された前記初期値データとに基づいて、２回目の推計処理を実行し、
前記２回目の推計処理の前記推計結果データを含む前記第１の合計値元データから作成された前記第１の合計値データと、前記中域が更に区分化された小地域単位の年齢階級別世帯数を含む前記第２の合計値元データから作成された前記第２の合計値データと、前記小地域単位の延べ面積別世帯数を含む前記初期値元データから作成された前記初期値データとに基づいて、３回目の推計処理を実行することで、前記小地域単位の年齢階級別かつ貯蓄現在高階級別世帯数を含む推計結果データを作成するよう構成されている請求項１から３のいずれか１つに記載のデータ推計装置。
【請求項５】
前記３回目の推計処理により作成された推計結果データに基づいて、前記小地域単位の平均貯蓄別世帯数を算出するよう構成されている請求項４に記載のデータ推計装置。
【請求項６】
広域単位のデータから小地域単位のデータを推計するデータ推計方法であって、
第１の合計値元データに基づいて第１の合計値データを作成する第１の合計値作成ステップと、
第２の合計値元データに基づいて第２の合計値データを作成する第２の合計値作成ステップと、
初期値元データに基づいて初期値データを作成する初期値作成ステップと、
前記第１及び第２の合計値データ並びに前記初期値データに基づいてＩＰＦ法を用いた推計処理を行い、前記第１又は第２の合計値元データに含まれる地域と同一の地域又はより狭い地域の推計結果データを作成する推計ステップとを、
有し、
前記推計ステップによって作成された前記推計結果データを前記第１又は第２の合計値元データとして使用することで、前記推計処理を複数回実行するデータ推計方法。
【請求項７】
広域単位のデータから小地域単位のデータを推計するデータ推計方法をコンピュータにより実行させるためのデータ推計プログラムであって、
第１の合計値元データに基づいて第１の合計値データを作成する第１の合計値作成ステップと、
第２の合計値元データに基づいて第２の合計値データを作成する第２の合計値作成ステップと、
初期値元データに基づいて初期値データを作成する初期値作成ステップと、
前記第１及び第２の合計値データ並びに前記初期値データに基づいてＩＰＦ法を用いた推計処理を行い、前記第１又は第２の合計値元データに含まれる地域と同一の地域又はより狭い地域の推計結果データを作成する推計ステップとを、
有し、
前記推計ステップによって作成された前記推計結果データを前記第１又は第２の合計値元データとして使用することで、前記推計処理を複数回実行するデータ推計方法をコンピュータにより実行させるためのデータ推計プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＩＰＦ（Iterative Proportional Fitting）法を用いて、広域単位のデータから小地域単位のデータを推計するデータ推計装置及びデータ推計方法並びにデータ推計プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、下記の非特許文献１に開示されているように、ＩＰＦ法を用いて広域データから小地域データを推定する技術が知られている。ＩＰＦ法は、周辺和の情報を利用して、多次元のクロス表を推定する方法である。例えば、２次元クロス表を推定するためのＩＰＦ法では、下記の式（１）、（２）を用いた計算が行われる。
【０００３】
【数１】
2018147383.tif 000003
【０００４】
ここで、ｐij(k)は、ｋ回数目におけるｉ行とｊ列からなるクロス表の要素を表し、ＱiとＱjはそれぞれ行と列の既知の周辺和である。ＩＰＦ法は、上記の式（１）と式（２）を交互に計算して、既知の周辺和と推定された周辺分布の比率を繰り返し適用することで、クロス表の収束値を得るものである。その終了条件は、ｍ回数目に収束値が得られたとすると、下記の式（３）のように表される。
【０００５】
【数２】
2018147383.tif 000004
【０００６】
２次元クロス表を推定するためのＩＰＦ法では、例えば図２２に示すように、２次元クロス表の各要素を合計した値Ｑi、Ｑjが設定され、さらに、クロス表の各要素に初期値が設定された後、上記の式（１）、（２）を用いた収束計算が実行される。非特許文献１に開示されているように、初期値には、推定したいクロス表の分布と関連性のある変数やサンプリングして調査した結果を設定することが理想的であるが、すべて「１」に設定されてもよい。なお、各要素を合計した値Ｑi、Ｑjは周辺和や周辺分布と呼ばれるが、本明細書では合計値と記載することがある。また、本明細書では、２次元クロス表において、行が並ぶ方向を縦軸方向と記載し、列が並ぶ方向を横軸方向と記載することがある。さらに、本明細書では、縦軸方向に並ぶ各要素の周辺和を２次元クロス表の下側に設定される合計値と記載し、横軸方向に並ぶ各要素の周辺和を２次元クロス表の右側に設定される合計値と記載することがある。
【０００７】
ＩＰＦ法を用いて広域データから小地域データを推定する技術として、例えば、下記の特許文献１及び２が知られている。
【０００８】
特許文献１には、家計調査年報を元に調査項目の表毎に分散分析を行い、品目別消費に対する有意項目の分散分析表を作成し、上位２位の統計表を抽出してマイクロシミュレーションのＩＰＦ法によりクロスデータを作成し、更にＩＰＦ法により家計調査年報以外の統計データを元に母集団となる小地域単位の世帯数を推計し、クロスデータを小地域単位の世帯数に乗じて小地域単位の品目別消費金額を推定するシステムが開示されている。
【０００９】
特許文献２には、個票データ群ＤＢの個票データに含まれる特定項目を用いて統計データＤＢから小地域クロスデータを生成して小地域クロスデータＤＢに記憶する小地域クロスデータ生成手段と、個票データと小地域クロスデータに基づいて特定項目を構成する小項目の組合せを試行錯誤的に最適化して、最適となる小項目の組合せを採用し、採用した小項目の組合せの個票データが保有する属性データを小地域の嗜好性として推計して推計データＤＢに推計データとして記憶する小地域嗜好性推計手段とを有するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１５−８８１８３号公報（要約書、図２）
【特許文献２】特開２０１５−１４８９９３号公報（要約書）
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】「ＩＰＦ法を用いた小地域の品目ごとの市場規模の推定」、星田侑久、佐藤俊明、岡部篤行著、地理情報システム学会講演論文集、巻１８、ページ２４３−２４６、２００９年１０月１５日発行
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、いずれの従来の技術においても、ＩＰＦ法を用いた推計処理によって、より詳細な条件を含む推計結果データを得ることができないという課題がある。
【００１３】
上記の課題を解決するため、本発明は、より詳細な条件を含む推計結果データを得るためのデータ推計装置及びデータ推計方法並びにデータ推計プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記の目的を達成するため、本発明のデータ推計装置は、広域単位のデータから小地域単位のデータを推計するデータ推計装置であって、
第１の合計値元データに基づいて第１の合計値データを作成する第１の合計値作成部と、
第２の合計値元データに基づいて第２の合計値データを作成する第２の合計値作成部と、
初期値元データに基づいて初期値データを作成する初期値作成部と、
前記第１及び第２の合計値データ並びに前記初期値データに基づいてＩＰＦ法を用いた推計処理を行い、前記第１又は第２の合計値元データに含まれる地域と同一の地域又はより狭い地域の推計結果データを作成する推計部とを、
有し、
前記推計部によって作成された前記推計結果データを前記第１又は第２の合計値元データとして使用することで、前記推計処理を複数回実行するよう構成されている。
【００１５】
また、上記の目的を達成するため、本発明のデータ推計方法は、広域単位のデータから小地域単位のデータを推計するデータ推計方法であって、
第１の合計値元データに基づいて第１の合計値データを作成する第１の合計値作成ステップと、
第２の合計値元データに基づいて第２の合計値データを作成する第２の合計値作成ステップと、
初期値元データに基づいて初期値データを作成する初期値作成ステップと、
前記第１及び第２の合計値データ並びに前記初期値データに基づいてＩＰＦ法を用いた推計処理を行い、前記第１又は第２の合計値元データに含まれる地域と同一の地域又はより狭い地域の推計結果データを作成する推計ステップとを、
有し、
前記推計ステップによって作成された前記推計結果データを前記第１又は第２の合計値元データとして使用することで、前記推計処理を複数回実行する。
【００１６】
また、上記の目的を達成するため、本発明のデータ推計プログラムは、広域単位のデータから小地域単位のデータを推計するデータ推計方法をコンピュータにより実行させるためのデータ推計プログラムであって、
第１の合計値元データに基づいて第１の合計値データを作成する第１の合計値作成ステップと、
第２の合計値元データに基づいて第２の合計値データを作成する第２の合計値作成ステップと、
初期値元データに基づいて初期値データを作成する初期値作成ステップと、
前記第１及び第２の合計値データ並びに前記初期値データに基づいてＩＰＦ法を用いた推計処理を行い、前記第１又は第２の合計値元データに含まれる地域と同一の地域又はより狭い地域の推計結果データを作成する推計ステップとを、
有し、
前記推計ステップによって作成された前記推計結果データを前記第１又は第２の合計値元データとして使用することで、前記推計処理を複数回実行するデータ推計方法をコンピュータにより実行させるためのデータ推計プログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明は、広域単位のデータから小地域単位のデータを推計する際にＩＰＦ法を用いた推計処理を実行し、この結果得られた推計結果データを、ＩＰＦ法を用いた更なる推計処理における元データとして使用するよう構成されており、このようにＩＰＦ法による推計処理を段階的に複数回実行することで、より詳細な条件を含む推計結果データを得られるようにするという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の形態におけるデータ推計装置の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態におけるデータ推計処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態におけるデータ推計処理の具体例として、年齢階級別世帯貯蓄推計データの作成処理の概略を示すデータ処理フロー図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る加工ロジック１における第１の合計値データの作成処理を説明するための図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る加工ロジック１における第２の合計値データの作成処理を説明するための図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る加工ロジック１における初期値データの作成処理を説明するための図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る加工ロジック１における推計で用いられる２次元クロス表（推計前の状態）を説明するための図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る加工ロジック２における第１の合計値データの作成処理を説明するための図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る加工ロジック２における第２の合計値データの作成処理を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る加工ロジック２における初期値データの作成処理［１］を説明するための図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る加工ロジック２における初期値データの作成処理［２］を説明するための図である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る加工ロジック２における初期値データの作成処理［３］を説明するための図である。
【図１３】本発明の実施の形態に係る加工ロジック２における推計で用いられる２次元クロス表（推計前の状態）を説明するための図である。
【図１４】本発明の実施の形態に係る加工ロジック３における第１の合計値データの作成処理を説明するための図である。
【図１５】本発明の実施の形態に係る加工ロジック３における第２の合計値データの作成処理を説明するための図である。
【図１６】本発明の実施の形態に係る加工ロジック３における初期値データの作成処理［１］を説明するための図である。
【図１７】本発明の実施の形態に係る加工ロジック３における初期値データの作成処理［２］を説明するための図である。
【図１８】本発明の実施の形態に係る加工ロジック３における初期値データの作成処理［３］を説明するための図である。
【図１９】本発明の実施の形態に係る加工ロジック３における推計で用いられる２次元クロス表（推計前の状態）を説明するための図である。
【図２０】本発明の実施の形態に係る加工ロジック４における平均貯蓄の算出処理を説明するための図である。
【図２１】本発明の実施の形態に係る加工ロジック４によって得られた年齢階級別世帯貯蓄推計データを、地図上に色分け表示した状態の一例を示す図である。
【図２２】ＩＰＦ法による推計で用いられる２次元クロス表を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施の形態におけるデータ推計装置の一例を示すブロック図である。図１に示すデータ推計装置１００は、広域単位のデータから小地域単位のデータを推計するために用いられるものであり、合計値作成部１１０、初期値作成部１２０、推計部１３０を有する。なお、データ推計装置１００は、例えば既存のコンピュータによって実現可能である。図１には不図示であるが、データ推計装置１００には、ユーザが操作又は入力を行うためのマウスやキーボードなどの操作入力装置やディスプレイなどの表示装置などが接続されていてもよい。
【００２０】
合計値作成部１１０は、ＩＰＦ法を用いて推計するクロス表の周辺和として使用される合計値を作成する機能を有する。合計値作成部１１０は、入力された合計値元データに基づき、ＩＰＦ法を用いて推計するクロス表の合計値として設定される合計値データを作成及び出力する。
【００２１】
合計値作成部１１０によって作成される合計値データは、上記の式（１）〜（３）におけるＱi又はＱjに相当する値であり、例えば２次元クロス表が用いられる場合には、合計値作成部１１０は、２次元クロス表に合計値として設定される２つの合計値データ（第１及び第２の合計値データ）を作成する。
【００２２】
図１には、一例として、２次元クロス表に合計値として設定される２つの合計値データの作成を行う合計値作成部１１０が図示されており、合計値作成部１１０は、第１の合計値作成部１１１、第２の合計値作成部１１２を有する。第１の合計値作成部１１１は、第１の合計値元データ格納部２１１に格納されている第１の合計値元データを取得して、第１の合計値データを作成する機能を有する。第２の合計値作成部１１２は、第２の合計値元データ格納部２１２に格納されている第２の合計値元データを取得して、第２の合計値データを作成する機能を有する。
【００２３】
なお、本発明の実施の形態では、２次元クロス表を用いたＩＰＦ法の推計が行われる場合について説明するが、推計に用いられるクロス表は２次元に限定されるものではない。合計値作成部１１０は、３次元以上のクロス表を用いたＩＰＦ法の推計が行われる場合には、合計値作成部１１０は、クロス表の次元数に合わせて、各配列方向に設定される合計値データを作成すればよい。
【００２４】
初期値作成部１２０は、ＩＰＦ法によって推計したい値（推計によって得られるクロス表の各要素の値）と相関を有する値に基づいて、推計前にクロス表の各要素に設定される初期値を作成する機能を有する。初期値作成部１２０は、初期値元データ格納部２２０に格納されている初期値元データを取得し、初期値元データに基づいて、ＩＰＦを用いて推計するクロス表の初期値として設定される初期値データを作成及び出力する。なお、上述のように、推計に用いられるクロス表は２次元に限定されるものではなく、初期値作成部１２０においても、３次元以上のクロス表に合わせた初期値データを作成すればよい。
【００２５】
推計部１３０は、ＩＰＦ法を用いた推計を行う機能を有する。具体的には、推計部１３０は、推計すべきクロス表の合計値として、合計値作成部１１０により作成された合計値データ（２次元クロス表の場合、第１及び第２の合計値データの２つの合計値データ）を設定し、推計すべきクロス表の初期値として、初期値作成部１２０により作成された初期値データを設定する。
【００２６】
なお、２次元クロス表の縦軸及び横軸は対称性を有しているため、第１及び第２の合計値データは、縦軸方向に並ぶ各要素の周辺和、横軸方向に並ぶ各要素の周辺和のどちらに設定されてもよい。すなわち、第１及び第２の合計値データの一方が縦軸方向に並ぶ各要素の周辺和として設定された場合、他方が横軸方向に並ぶ各要素の周辺和として設定される。
【００２７】
推計部１３０は、このクロス表に対してＩＰＦ法による推計（例えば、上記の式（１）〜（３）に基づく計算処理）を行うことで、クロス表の各要素の収束値を得ることができ、クロス表の各要素の収束値を推計結果データとして出力する。推計結果データは、例えば、推計結果データ格納部２３０に格納されてもよく、あるいは、他のアプリケーションなどに渡されて利用されてもよい。
【００２８】
次に、本発明の実施の形態におけるデータ推計処理について説明する。図２は、本発明の実施の形態におけるデータ推計処理の一例を示すフローチャートである。図２には、一例として、図１に示すデータ推計装置１００が２次元クロス表に係る推計を行う場合のデータ推計処理が示されている。
【００２９】
図２に示すフローチャートにおいて、データ推計装置１００の第１の合計値作成部１１１は、第１の合計値元データ格納部２１１に格納されている第１の合計値元データを取得し（ステップＳ１１）、第１の合計値元データに基づいて第１の合計値データを作成する（ステップＳ１３）。また、データ推計装置１００の第２の合計値作成部１１２は、第２の合計値元データ格納部２１２に格納されている第２の合計値元データを取得し（ステップＳ１５）、第２の合計値元データに基づいて第２の合計値データを作成する（ステップＳ１７）。
【００３０】
一方、データ推計装置１００の初期値作成部１２０は、初期値元データ格納部２２０に格納されている初期値元データを取得し（ステップＳ１９）、初期値元データに基づいて初期値データを作成する（ステップＳ２１）。
【００３１】
そして、推計部１３０は、第１及び第２の合計値作成部１１１、１１２によって作成された第１及び第２の合計値データと、初期値作成部１２０によって作成された初期値データとに基づいて、ＩＰＦ法による推計を行い（ステップＳ２３）、その推計結果を含む推計結果データを出力する（ステップＳ２５）。
【００３２】
本発明の実施の形態では、図２に示すデータ推計処理が段階的に複数回実行される。すなわち、データ推計装置１００は、データ推計処理を行って推計結果データを出力する処理（第１段階）、さらに、その推計結果データを合計値元データとしたデータ推計処理を行って推計結果データを出力する処理（第２段階）を繰り返し実行することが可能であり、例えば、広域単位のデータから中域単位のデータを推計し、さらに、中域単位のデータから小地域単位のデータを推計することが可能である。このように複数段階にわたる推計を行うことで、広域単位のデータから小地域単位のデータを推計し、より詳細な条件を含む推計結果データを得ることができる。
【００３３】
なお、広域単位、中域単位、小地域単位は、地理的な階層構造を表しており、統計データにおいても地理的な階層別に集計が行われる。地理的な階層構造とは、複数のエリアの集合によって広域のエリアが形成されている構造を指しており、例えば、行政区画はこうした地理的な階層構造に基づいて定義されている。地理的な階層構造が上位であるほど広い地域を網羅し、下位であるほど狭い地域となる。
【００３４】
以下、本発明の実施の形態におけるデータ推計処理の具体例について説明する。図３は、本発明の実施の形態におけるデータ推計処理の具体例の概略フローを示す図である。
【００３５】
図３には、本発明の実施の形態におけるデータ推計処理の具体例として、年齢階級別世帯貯蓄推計データの作成処理の概略が示されている。図３に示す年齢階級別世帯貯蓄推計データの作成処理は、ＩＰＦ法を用いた複数段階のデータ推計処理（加工ロジック１〜３）を含む。以下、図３に示す加工ロジック１〜３について、データ処理フローに沿って説明する。
【００３６】
＜加工ロジック１＞
図３に示す加工ロジック１について説明する。加工ロジック１では、２次元クロス表の合計値元データとして「国勢調査  市区町村別  一般世帯数」と「全国消費実態調査  経済圏別あるいは市町村別  貯蓄現在高階級  地域別世帯分布」とを使用し、初期値元データとして「住宅土地統計調査  市区町村別  年収別世帯数」を使用する。そして、ＩＰＦ法を用いた推計を行うことによって、「市区町村別  貯蓄現在高階級別  世帯数」を得る。なお、国勢調査は、国内の人口、世帯、産業構造などについての調査であり、全国消費実態調査は、家計の収入・支出及び貯蓄・負債、耐久消費財、住宅・宅地などの家計資産についての調査であり、住宅土地統計調査は、住宅などに関する実態や居住している世帯に関する実態についての調査である。これらの統計データは、総務省統計局によって作成及び公開されており、容易に入手可能である。
【００３７】
データ推計装置１００の第１の合計値作成部１１１は、第１の合計値元データとして、「国勢調査  市区町村別  一般世帯数」を取得する。「国勢調査  市区町村別  一般世帯数」は、市区町村単位の一般世帯数を表すデータを含む。図４に「国勢調査  市区町村別  一般世帯数」の一例を示す。図４には、特定の地域（後述する「東京都＿経済圏Ａ」）に該当する市区町村である「東京都千代田区」、「東京都中央区」、「東京都港区」、「東京都新宿区」、「東京都文京区」、「東京都台東区」、「東京都墨田区」、「東京都江東区」、「東京都渋谷区」、「東京都豊島区」、「東京都荒川区」の各地域における一般世帯数が示されている。第１の合計値作成部１１１は、上記の各地域における一般世帯数を第１の合計値データとして出力する。なお、上記の各地域における一般世帯数の合計値（図４の「（ａ）世帯数合計」）は、後述する第２の合計値データの作成時に使用される。
【００３８】
データ推計装置１００の第２の合計値作成部１１２は、第２の合計値元データとして、「全国消費実態調査  経済圏別あるいは市町村別  貯蓄現在高階級  地域別世帯分布」を取得する。「全国消費実態調査  経済圏別あるいは市町村別  貯蓄現在高階級  地域別世帯分布」は、経済圏別あるいは市町村別の貯蓄現在高階級と世帯数との関係を表すデータを含む。図５の［Ａ］に「全国消費実態調査  経済圏別あるいは市町村別  貯蓄現在高階級  地域別世帯分布」の一例を示す。図５の［Ａ］には、特定の地域の一例として、「東京都＿経済圏Ａ」における貯蓄現在高階級別の世帯数が示されている。
【００３９】
なお、全国消費実態調査では、経済活動の状態あるいは産業の状態などを基準として都道府県内を区分することで経済圏が定義されている。例えば「東京都＿経済圏Ａ」は、上述した「東京都千代田区」から「東京都荒川区」までの１１の特別区を含む地域と定義されている。また、貯蓄現在高階級は、「１５０万円未満」、「１５０万円以上３００万円未満」、「３００万円以上４５０万円未満」、「４５０万円以上６００万円未満」、「６００万円以上７５０万円未満」、「７５０万円以上９００万円未満」、「９００万円以上１２００万円未満」、「１２００万円以上１５００万円未満」、「１５００万円以上２０００万円未満」、「２０００万円以上３０００万円未満」、「３０００万円以上４０００万円未満」、「４０００万円以上」の１２階級に区分されている。
【００４０】
第２の合計値作成部１１２は、まず、「東京都＿経済圏Ａ」における貯蓄現在高階級別の世帯数の構成比を算出する（図５の処理Ａ）。具体的には、「東京都＿経済圏Ａ」における貯蓄現在高階級別の世帯数の合計値を算出し、この合計値で各世帯数を除算する。図５の［Ｂ］に「東京都＿経済圏Ａ」における貯蓄現在高階級別の世帯数の構成比の一例を示す。
【００４１】
さらに、第２の合計値作成部１１２は、「東京都＿経済圏Ａ」に該当する各地域における一般世帯数の合計値（図４の「（ａ）世帯数合計」）を取得し、この「（ａ）世帯数合計」を、上記のように算出された貯蓄現在高階級別の世帯数の構成比に積算する（図５の処理Ｂ）。
【００４２】
なお、全国消費実態調査はサンプリング調査であり、全国消費実態調査によって得られる世帯数は、国勢調査によって得られる世帯数とは異なっている。上記のように、全国消費実態調査で得られた世帯数の構成比を算出し、その構成比に国勢調査で得られた世帯数を掛けることで、第１の合計値データに含まれる世帯数の合計値と、第２の合計値データに含まれる世帯数の合計値とを一致させることができる。
【００４３】
図５の処理Ｂによって得られた結果は「経済圏別  貯蓄現在高階級  世帯数」であり、図５の［Ｃ］に示すように、「東京都＿経済圏Ａ」における貯蓄現在高階級別の世帯数（世帯数の合計値が、国勢調査による一般世帯数の合計値と等しくなるよう補正されたもの）を表している。第２の合計値作成部１１２は、このようにして得られた結果を第２の合計値データとして出力する。
【００４４】
データ推計装置１００の初期値作成部１２０は、初期値元データとして、「住宅土地統計調査  市区町村別  年収別世帯数」を取得する。「住宅土地統計調査  市区町村別  年収別世帯数」は、市区町村単位の年収別世帯数を表すデータを含む。図６の［Ａ］に「住宅土地統計調査  市区町村別  年収別世帯数」の一例を示す。図６の［Ａ］には、「東京都＿経済圏Ａ」に該当する各地域における年収別世帯数が示されている。年収の階級は、「３００万円未満」、「３００万円〜５００万円」、「５００万円〜７００万円」、「７００万円〜１０００万円」、「１０００万円〜１５００万円」、「１５００万円以上」の６階級に区分されている。
【００４５】
初期値作成部１２０は、「東京都＿経済圏Ａ」に該当する各地域における年収別世帯数の階級数（６階級）を、貯蓄現在高階級の階級数（１２階級）と一致するよう増やす（図６の処理Ｃ）。例えば、図６の［Ｂ］に示すように、「東京都＿経済圏Ａ」に該当する各地域における年収別世帯数の各階級に該当する列を複製して２列に増やすことで、階級数を６階級から１２階級に増やすことができる。初期値作成部１２０は、上記のように１２階級に拡張された「東京都＿経済圏Ａ」に該当する各地域における年収別世帯数を初期値データとして出力する。
【００４６】
なお、貯蓄現在高が低いと年収が低く、貯蓄現在高が高いと年収が高い傾向がある。ここでは、貯蓄現在高と年収とは相関が高いと言えることを根拠として、初期値元データとして、年収に係るデータを採用している。初期値元データとして採用するデータは、年収に係るデータに限定されるものではなく、貯蓄現在高と相関が高い任意の種類のデータを採用することが可能である。また、初期値元データとして採用したデータに関して、貯蓄現在高に対してどのような相関があるかを詳細に調べて、相関の詳細に基づいて初期値元データを補正することで、初期値データを作成してもよい。
【００４７】
データ推計装置１００の推計部１３０は、第１及び第２の合計値作成部１１１、１１２のそれぞれから出力された第１及び第２の合計値データと、初期値作成部１２０から出力された初期値データとに基づいて、ＩＰＦ法による推計を行う。推計部１３０は、例えば図７に示すように、「東京都＿経済圏Ａ」に該当する各地域を横軸方向に配列し、貯蓄現在高階級を縦軸方向に配列した２次元クロス表を用意する。さらに、縦軸方向に並ぶ各要素の周辺和（２次元クロス表の下側に設定される合計値）として第１の合計値データを設定し、横軸方向に並ぶ各要素の周辺和（２次元クロス表の右側に設定される合計値）として第２の合計値データを設定し、クロス表内の各要素に初期値データを設定することによって、２次元クロス表の初期状態を設定する。なお、初期値データの設定の際には、２次元クロス表内の縦軸方向及び横軸方向に配列された各項目を考慮する必要があり、ここでは、初期値データの表の縦軸方向及び横軸方向の入れ替え（行列の転置）が行われている。
【００４８】
推計部１３０は、この初期状態からＩＰＦ法による収束計算を行って、２次元クロス表の各要素の値を収束させ、当該クロス表の各要素の収束値を推計結果データとして出力する。推計結果データは、市区町村単位の貯蓄現在高階級別の世帯数を表しており、「市区町村別  貯蓄現在高階級別  世帯数」と呼べるものである。第２の合計値元データの「全国消費実態調査  経済圏別あるいは市町村別  貯蓄現在高階級  地域別世帯分布」では、例えば「東京都＿経済圏Ａ」の貯蓄現在高階級の世帯数に係るデータしか存在しなかったが、加工ロジック１によって、「東京都＿経済圏Ａ」に該当する市区町村単位（１１の特別区）の貯蓄現在高階級別の世帯数が得られる。すなわち、加工ロジック１によって、推計前の元データ（広域単位のデータ）から、所定の属性が区分化されたデータ（中域単位のデータ）を得ることができる。
【００４９】
なお、本具体例では、特定の地域の一例として「東京都＿経済圏Ａ」を挙げて、推計結果データとして、「東京都＿経済圏Ａ」に該当する各地域（１１の特別区）における貯蓄現在高階級の世帯数を得る場合について説明したが、他の地域についても同様の方法で推計を行うことができる。
【００５０】
＜加工ロジック２＞
図３に示す加工ロジック２について説明する。加工ロジック２では、２次元クロス表の合計値元データとして、加工ロジック１で得られた推計結果データと「国勢調査  市区町村別  年齢階級別世帯数」とを使用し、初期値元データとして「住宅土地統計調査  都道府県別・２１大都市別  延べ面積別  世帯数」を使用する。そして、ＩＰＦ法を用いた推計を行うことによって、「市区町村別  貯蓄現在高階級×年齢階級別  集計表」を得る。
【００５１】
データ推計装置１００の第１の合計値作成部１１１は、第１の合計値元データとして、加工ロジック１で得られた推計結果データを取得する。第１の合計値元データは、「市区町村別  貯蓄現在高階級別  世帯数」であり、市区町村単位の貯蓄現在高階級別の世帯数を表すデータを含む。図８に「市区町村別  貯蓄現在高階級別  世帯数」の一例を示す。図８には、特定の地域の一例として、「東京都新宿区」における貯蓄現在高階級別の世帯数が示されている。第１の合計値作成部１１１は、「東京都新宿区」における貯蓄現在高階級別の世帯数を第１の合計値データとして出力する。なお、「東京都新宿区」における世帯数の合計値（図８の「（ｂ）世帯数合計」）は、後述する第２の合計値データの作成時に使用される。
【００５２】
データ推計装置１００の第２の合計値作成部１１２は、第２の合計値元データとして、「国勢調査  市区町村別  年齢階級別世帯数」を取得する。「国勢調査  市区町村別  年齢階級別世帯数」は、市区町村単位の年齢階級別の世帯数を表すデータを含む。図９の［Ａ］に「国勢調査  市区町村別  年齢階級別世帯数」の一例を示す。図９の［Ａ］には、特定の地域の一例として、「東京都新宿区」における年齢階級別の世帯数が示されている。年齢階級は、「３５歳未満」、「３５〜３９歳」、「４０〜４４歳」、「４５〜４９歳」、「５０〜５４歳」、「５５〜５９歳」、「６０〜６４歳」、「６５歳以上」の８階級に区分されている。
【００５３】
第２の合計値作成部１１２は、まず、「東京都新宿区」における年齢階級別の世帯数の構成比を算出する（図９の処理Ｄ）。具体的には、「東京都新宿区」における年齢階級別の世帯数の合計値を算出し、この合計値で各世帯数を除算する。図９の［Ｂ］に「東京都新宿区」における年齢階級別の世帯数の構成比の一例を示す。
【００５４】
さらに、第２の合計値作成部１１２は、第１の合計値元データである「市区町村別  貯蓄現在高階級別  世帯数」の「東京都新宿区」の世帯数の合計値（図８の「（ｂ）世帯数合計」：後述のように、ダミーフィールド分の値を減算してもよい）を取得し、この「（ｂ）世帯数合計」を、上記のように算出された年齢階級別の世帯数の構成比に積算する（図９の処理Ｅ）。
【００５５】
なお、「国勢調査  市区町村別  年齢階級別世帯数」は、年齢不詳の世帯は含まれておらず、年齢階級別の世帯数の合計値は、一般世帯数全体よりも少ない値である。上記のように、年齢不詳の世帯が除外されている年齢階級別世帯数から構成比を算出し、その構成比に第１の合計値データで使用されている世帯数を掛けることで、第１の合計値データに含まれる世帯数の合計値と、第２の合計値データに含まれる世帯数の合計値とを一致させることができる。
【００５６】
図９の処理Ｅによって得られた結果は「市区町村別  年齢階級別世帯数」であり、図９の［Ｃ］に示すように、「東京都新宿区」における年齢階級別の世帯数（世帯数の合計値が、第１の合計値データから得られる世帯数の合計値と等しくなるよう補正されたもの）を表している。第２の合計値作成部１１２は、このようにして得られた結果を第２の合計値データとして出力する。
【００５７】
データ推計装置１００の初期値作成部１２０は、初期値元データとして、「住宅土地統計調査  都道府県別・２１大都市別  延べ面積別  世帯数」を取得する。「住宅土地統計調査  都道府県別・２１大都市別  延べ面積別  世帯数」は、都道府県単位及び２１大都市単位の年齢階級別×延べ面積別の世帯数を表すデータを含む。図１０の［Ａ］に「住宅土地統計調査  都道府県別・２１大都市別  延べ面積別  世帯数」の一例を示す。図１０の［Ａ］には、「東京都特別区部」における年齢階級別×延べ面積別の世帯数が示されている。年齢の階級は、「２５歳未満」、「２５〜３４歳」、「３５〜４４歳」、「４５〜５４歳」、「５５〜６４歳」、「６５歳以上」の６階級に区分されている。
【００５８】
初期値作成部１２０は、まず、「東京都特別区部」における年齢階級別×延べ面積別の世帯数の表において、延べ面積階級の階級数（６階級）を、貯蓄現在高階級の階級数（１２階級）と一致するよう増やす（図１０の処理Ｆ）。例えば、図１０の［Ｂ］に示すように、「東京都特別区部」における年齢階級別×延べ面積別の世帯数の表において、延べ面積の各階級に該当する列を複製して２列に増やすことで、延べ面積階級の階級数を６階級から１２階級に増やすことができる。
【００５９】
さらに、初期値作成部１２０は、延べ面積階級の階級数が１２階級に拡張された表において、年齢階級の階級数（６階級）を、第２の合計値元データである「国勢調査  市区町村別  年齢階級別世帯数」で区分されている年齢階級の階級数（８階級）と一致するよう増やす（図１０の処理Ｇ）。このとき、例えば、２５歳未満と２５〜３４歳の２階級は両者の世帯数を足して３５歳未満の１階級とし、３５〜４４歳の階級は３５〜３９歳及び４０〜４４歳の２階級に分け、４５〜５４歳の階級は４５〜４９歳及び５０〜５４歳の２階級に分け、５５〜６４歳の階級は５５〜５９歳及び６０〜６４歳の２階級に分け、６５歳以上の階級はそのまま６５歳以上の階級として使用する。これにより、第２の合計値元データである「国勢調査  市区町村別  年齢階級別世帯数」の年齢階級と合うように、年齢階級の階級数を６階級から８階級へ増やすことができる。その結果、例えば、図１１の［Ａ］に示すように、年齢階級が６階級であり延べ面積階級が６階級である表を、年齢階級が８階級であり延べ面積階級が１２階級である表に拡張することができる。
【００６０】
次に、初期値作成部１２０は、上記のように拡張された表の年齢階級別の構成比を算出する（図１１の処理Ｈ）。具体的には、図１１の上部の表において、各年齢階級の世帯数の合計値を算出し、この合計値で各年齢階級に含まれる各世帯数を除算して、図１１の［Ｂ］に示す構成比の表を作成する。例えば、３５歳未満の年齢階級に着目した場合、３５歳未満の年齢階級に含まれる世帯数の合計値を算出し、その合計値を用いて、３５歳未満の年齢階級に含まれる各世帯数を除算する処理が行われる。
【００６１】
そして、初期値作成部１２０は、第２の合計値元データである「国勢調査  市区町村別  年齢階級別世帯数」の「東京都新宿区」における年齢階級別世帯数（図９の「（ｃ）各年齢階級の世帯数」）を取得し、この「（ｃ）各年齢階級の世帯数」を、各年齢階級に対応した構成比に積算する（図１１の処理Ｉ）。その結果、図１２に示す表が得られる。初期値作成部１２０は、このようにして得られた結果を初期値データとして出力する。
【００６２】
なお、貯蓄現在高が低いと住居の延べ面積が狭く、貯蓄現在高が高いと住居の延べ面積が広い傾向がある。ここでは、貯蓄現在高と住居の延べ面積とは相関が高いと言えることを根拠として、初期値元データとして、住居の延べ面積に係るデータを採用している。初期値元データとして採用するデータは、住居の延べ面積に係るデータに限定されるものではなく、貯蓄現在高と相関が高い任意の種類のデータを採用することが可能である。また、初期値元データとして採用したデータに関して、貯蓄現在高に対してどのような相関があるかを詳細に調べて、相関の詳細に基づいて初期値元データを補正することで、初期値データを作成してもよい。
【００６３】
データ推計装置１００の推計部１３０は、第１及び第２の合計値作成部１１１、１１２のそれぞれから出力された第１及び第２の合計値データと、初期値作成部１２０から出力された初期値データとに基づいて、ＩＰＦ法による推計を行う。推計部１３０は、例えば、図１３に示すように、年齢階級を横軸方向に配列し、貯蓄現在高階級を縦軸方向に配列した２次元クロス表を用意する。さらに、横軸方向に並ぶ各要素の周辺和（２次元クロス表の右側に設定される合計値）として第１の合計値データを設定し、縦軸方向に並ぶ各要素の周辺和（２次元クロス表の下側に設定される合計値）として第２の合計値データを設定し、クロス表内の各要素に初期値データを設定することによって、２次元クロス表の初期状態を設定する。なお、初期値データの設定の際には、２次元クロス表内の縦軸方向及び横軸方向に配列された各項目を考慮する必要があり、ここでは、初期値データの表の縦軸方向及び横軸方向の入れ替え（行列の転置）が行われている。
【００６４】
例えば、推計部１３０に実装されたＩＰＦ法の処理機能（マクロ）の制限などによって、２次元クロス表の縦横のフィールド数を一致させることが必要な場合もある。図１３には、ダミーフィールドを用いて、縦横のフィールド数を一致された２次元クロス表が示されている。ここでは、年齢階級が配列された横軸方向のフィールド数を、貯蓄現在高階級が配列された縦軸方向のフィールド数と一致させるため、横軸方向に４つのダミーフィールドを設けている。ダミーフィールド内に設定する初期値はすべて「１」とすればよい。また、２次元クロス表にダミーフィールドを設ける場合には、上述のように、第２の合計値データを算出する過程（図９の処理Ｅ）において、「東京都新宿区」の世帯数の合計値（図８の「（ｂ）世帯数合計」）からダミーフィールド分の値（例えば、４つのダミーフィールドが存在する場合には「４」）を減算して構成比に積算することで、２次元クロス表の縦軸方向に並ぶ各要素の周辺和（２次元クロス表の下側に設定される合計値）の総和を、「東京都新宿区」の世帯数の合計値と一致させることができる。
【００６５】
推計部１３０は、この初期状態からＩＰＦ法による収束計算を行って、２次元クロス表の各要素の値を収束させ、当該クロス表の各要素の収束値を推計結果データとして出力する。推計結果データは、市区町村単位の年齢階級別かつ貯蓄現在高階級別の世帯数を表しており、「市区町村別  貯蓄現在高階級×年齢階級別  集計表」と呼べるものである。第１の合計値元データの「市区町村別  貯蓄現在高階級別  世帯数」では、例えば「東京都新宿区」の貯蓄現在高階級の世帯数に係るデータしか存在しなかったが、加工ロジック２によって、「東京都新宿区」の各年齢階級における貯蓄現在高階級別の世帯数が得られる。すなわち、加工ロジック２によって、推計前の元データ（全年齢に関するデータ）から、所定の属性が区分化されたデータ（年齢階級が区分化されたデータ）を得ることができる。
【００６６】
なお、本具体例では、特定の地域の一例として「東京都新宿区」を挙げて、推計結果データとして、「東京都新宿区」における年齢階級別かつ貯蓄現在高階級別の世帯数を得る場合について説明したが、他の地域についても同様の方法で推計を行うことができる。
【００６７】
＜加工ロジック３＞
図３に示す加工ロジック３について説明する。加工ロジック３では、２次元クロス表の合計値元データとして、「国勢調査  町丁字等  年齢階級別  世帯数」と加工ロジック２で得られた推計結果データとを使用し、初期値元データとして「国勢調査  町丁字別  延べ面積別  世帯数」を使用する。
【００６８】
データ推計装置１００の第１の合計値作成部１１１は、第１の合計値元データとして、「国勢調査  町丁字等単位  年齢階級別  世帯数」を取得する。「国勢調査  町丁字等単位  年齢階級別  世帯数」は、町丁字単位の年齢階級別の世帯数を表すデータを含む。図１４の［Ａ］に「国勢調査  町丁字等単位  年齢階級別  世帯数」の一例を示す。図１４の［Ａ］には、特定の地域の一例として「東京都新宿区」に該当する町丁字である「新宿区四谷１丁目」、「新宿区四谷２丁目」、・・・、「新宿区西新宿８丁目」の各地域における世帯数の合計値並びに年齢階級別の世帯数が示されている。なお、図１４に示すデータは、「国勢調査  町丁字等単位  年齢階級別  世帯数」の推計を別途行うことによって得られるものであるが、ここでは、「国勢調査  町丁字等単位  年齢階級別  世帯数」を既知のデータとして取り扱い、このデータの推計の詳細については説明を省略する。第１の合計値作成部１１１は、「東京都新宿区」に該当する町丁字である各地域における年齢階級別の世帯数を第１の合計値データとして出力する。また、図１４の［Ａ］に示すデータは、横軸方向に「世帯分類」のフィールドを設けた表（図１４の［Ｂ］）として表すことも可能である。上記の各地域における世帯数及び年齢階級別世帯数（図１４の「（ｅ）世帯数」）は、後述する初期値データの作成時に使用される。
【００６９】
データ推計装置１００の第２の合計値作成部１１２は、第２の合計値元データとして、加工ロジック２で得られた推計結果データを取得する。第２の合計値元データは、「市区町村別  貯蓄現在高階級×年齢階級別  集計表」であり、市区町村単位の年齢階級別かつ貯蓄現在高階級別の世帯数を表すデータを含む。図１５の［Ａ］に「市区町村別  貯蓄現在高階級×年齢階級別  集計表」の一例を示す。図１５の［Ａ］には、特定の地域の一例として「東京都新宿区」における貯蓄現在高階級別×年齢階級別の世帯数が示されている。
【００７０】
第２の合計値作成部１１２は、まず、「東京都新宿区」における貯蓄現在高階級別×年齢階級別の世帯数の構成比を算出する（図１５の処理Ｊ）。具体的には、「東京都新宿区」における各年齢階級別の世帯数の合計値を算出し、各年齢階級について、この合計値（各年齢階級別）で貯蓄現在高別の世帯数を除算する。図１５の［Ｂ］に、その算出結果を示す。なお、以下では、一例として、年齢階級が「３５歳未満」のデータに着目して説明する。図１５の［Ｂ］に示す表においても、年齢階級が「３５歳未満」のデータについて詳細に記載されている。
【００７１】
次に、第２の合計値作成部１１２は、第１の合計値データに含まれる各年齢階級（例えば「３５歳未満」）の町丁字別の世帯数（例えば「３５歳未満」の場合は、図１４の（ｄ）合計値）を取得し、この「（ｄ）合計値」を、各年齢階級に対応した構成比に積算する（図１５の処理Ｋ）。その結果、例えば「３５歳未満」の年齢階級については、図１５の［Ｃ］に示す表が得られる。これにより、第１の合計値データに含まれる世帯数の合計値と、第２の合計値データに含まれる世帯数の合計値とを一致させることができる。
【００７２】
図１５の処理Ｋによって得られた結果は、特定の地域における各年齢階級の貯蓄現在高階級別の世帯数であり、図１５の［Ｃ］に示すように、「東京都新宿区」における「３５歳未満」の貯蓄現在高階級別の世帯数（世帯数の合計値が、第１の合計値データから得られる世帯数の合計値と等しくなるよう補正されたもの）を表している。第２の合計値作成部１１２は、このようにして得られた結果を第２の合計値データとして出力する。
【００７３】
データ推計装置１００の初期値作成部１２０は、初期値元データとして、「国勢調査  町丁字別  延べ面積別  世帯数」を取得する。「国勢調査  町丁字別  延べ面積別  世帯数」は、町丁字単位の延べ面積別の世帯数を表すデータである。図１６の［Ａ］に「国勢調査  町丁字別  延べ面積別  世帯数」の一例を示す。図１６の［Ａ］には、「東京都新宿区」に該当する町丁字である「新宿区四谷１丁目」、「新宿区四谷２丁目」、・・・、「新宿区西新宿８丁目」の各地域における、延べ面積別の世帯数が示されている。延べ面積は、「０〜２９ｍ2」、「３０〜４９ｍ2」、「５０〜６９ｍ2」、「７０〜９９ｍ2」、「１００〜１４９ｍ2」、「１５０ｍ2以上」の６階級に区分されている。
【００７４】
初期値作成部１２０は、まず、「国勢調査  町丁字別  延べ面積別  世帯数」に対して、推計対象としている特定の地域が、所定のエリアに属するか否かを判定し、その判定結果に基づいて補正を行う（図１６の処理Ｌ）。所定のエリアとしては、例えば、市街化区域及び非線引都市計画区域のうちの用途地域の定まっているエリアを採用することができる。市街化区域及び非線引都市計画区域のうちの用途地域の定まっているエリアか否かは、国土交通省国土政策局により作成及び公表されている国土数値情報を参照して判定することができる。
【００７５】
推計対象としている特定の地域が、市街化区域及び非線引都市計画区域のうちの用途地域の定まっているエリアであると判定された場合には、「国勢調査  町丁字別  延べ面積別  世帯数」は世帯数の補正は行われず、そのままの数値が使用される。一方、推計対象としている特定の地域が、市街化区域及び非線引都市計画区域のうちの用途地域の定まっているエリアではないと判定された場合には（すなわち、市街化調整区域や都市計画区域外と言われるエリアであると判定された場合には）、延べ面積別世帯数階級と対応付けられた係数を各世帯数に積算する補正を行う。この係数は、貯蓄現在高や延べ面積と地方性に対してどのような相関があるかを詳細に調べて、相関の詳細に基づいて作成した値を用いてもよい。
【００７６】
この補正は、延べ面積は都市部よりも郊外のほうが大きい傾向にあることから、郊外において延べ面積が大きい場合を過小評価させることを意図するものである。本具体例で挙げている「東京都新宿区」に該当する各地域は、市街化区域及び非線引都市計画区域のうちの用途地域の定まっているエリアであり、図１６の［Ｂ］に示すように数値補正は行われない。なお、上記の各地域における年齢階級別の世帯数の合計値（図１６の「（ｆ）各町丁字の世帯数」）は、後述する処理Ｎで使用される。
【００７７】
次に、初期値作成部１２０は、「東京都新宿区」に該当する各地域における延べ面積の階級数（６階級）を、貯蓄現在高階級の階級数（１２階級）と一致するよう増やす（図１６の処理Ｍ）。例えば、図１７の［Ａ］に示すように、「東京都新宿区」に該当する各地域における世帯数の表において、延べ面積の各階級に該当する列を複製して２列に増やすことで、階級数を６階級から１２階級に増やすことができる。なお、ここでは、後述する構成比の算出のために、１２階級に増やした各列に含まれる数値を半分にする。
【００７８】
さらに、初期値作成部１２０は、上記のように拡張された表における構成比を算出する（図１７の処理Ｎ）。具体的には、図１７の［Ａ］に示す１２階級に拡張された「東京都新宿区」に該当する各地域における延べ面積を、各町丁字の合計値（図１６の「（ｆ）各町丁字の世帯数」）で除算して、図１７の［Ｂ］に示す構成比の表を作成する。
【００７９】
そして、初期値作成部１２０は、第１の合計値元データである「国勢調査  町丁字等  年齢階級別  世帯数」の「東京都新宿区」に該当する各地域における世帯数（図１４の「（ｅ）世帯数」）を取得し、この「（ｅ）世帯数」を構成比に積算する（図１７の処理Ｏ）。その結果、図１８に示す表が得られる。初期値作成部１２０は、このようにして得られた結果を初期値データとして出力する。
【００８０】
なお、貯蓄現在高が低いと住居の延べ面積が狭く、貯蓄現在高が高いと住居の延べ面積が広い傾向がある。ここでは、貯蓄現在高と住居の延べ面積とは相関が高いと言えることを根拠として、初期値元データとして、住居の延べ面積に係るデータを採用している。初期値元データとして採用するデータは、住居の延べ面積に係るデータに限定されるものではなく、貯蓄現在高と相関が高い任意の種類のデータを採用することが可能である。また、初期値元データとして採用したデータに関して、貯蓄現在高に対してどのような相関があるかを詳細に調べて、相関の詳細に基づいて初期値元データを補正することで、初期値データを作成してもよい。
【００８１】
データ推計装置１００の推計部１３０は、第１及び第２の合計値作成部１１１、１１２のそれぞれから出力された第１及び第２の合計値データと、初期値作成部１２０から出力された初期値データとに基づいて、ＩＰＦ法による推計を行う。推計部１３０は、例えば、図１９に示すように、貯蓄現在高階級を横軸方向に配列し、「東京都新宿区」に該当する各地域を縦軸方向に配列した２次元クロス表を用意する。さらに、横軸方向に並ぶ各要素の周辺和（２次元クロス表の右側に設定される合計値）として第１の合計値データを設定し、縦軸方向に並ぶ各要素の周辺和（２次元クロス表の下側に設定される合計値）として第２の合計値データを設定し、クロス表内の各要素に初期値データを設定することによって、２次元クロス表の初期状態を設定する。なお、図１９には、年齢階級が「３５歳未満」の場合における２次元クロス表が一例として示されている。
【００８２】
推計部１３０は、この初期状態からＩＰＦ法による収束計算を行って、２次元クロス表の各要素の値を収束させ、当該クロス表の各要素の収束値を推計結果データとして出力する。推計結果データは、町丁字単位の年齢階級別かつ貯蓄現在高階級別の世帯数を表しており、「町丁字別  貯蓄現在高階級×年齢階級別  集計表」（あるいは、「年齢階級別世帯貯蓄推計データ」）と呼べるものである。第２の合計値元データの「市区町村別  貯蓄現在高階級×年齢階級別  集計表」では、例えば「東京都新宿区」の各年齢階級における貯蓄現在高階級の世帯数に係るデータしか存在しなかったが、加工ロジック３によって、「東京都新宿区」に該当する各地域の各年齢階級における貯蓄現在高階級別の世帯数が得られる。すなわち、加工ロジック３によって、推計前の元データ（中域単位のデータ）から、所定の属性が区分化されたデータ（小地域単位のデータ）を得ることができる。
【００８３】
なお、本具体例では、特定の地域の一例として「東京都新宿区」を挙げて、推計結果データとして、「東京都新宿区」に該当する各地域における「３５歳未満」の貯蓄現在高階級別の世帯数を得る場合について説明したが、他の地域及び他の年齢階級についても同様の方法で推計を行うことができる。
【００８４】
本発明の実施の形態におけるデータ推計処理を段階的に複数回実行することで得られた推計結果データは、様々な用途で使用することができる。以下、一例として、この推計結果データを用いて平均貯蓄を算出する処理（加工ロジック４）について説明する。
【００８５】
＜加工ロジック４＞
以下、加工ロジック４について説明する。加工ロジック４では、上述した加工ロジック１〜３によって得られた推計結果データ「町丁字別  貯蓄現在高階級×年齢階級別  集計表」を用いて平均貯蓄を算出する。なお、加工ロジック４を実行するデータ推計装置は、推計結果データを入力データとして平均貯蓄を算出する機能に加えて、その算出結果を反映した地図画像データを作成する機能を有する。
【００８６】
上述した加工ロジック１〜３によって得られた推計結果データ「町丁字別  貯蓄現在高階級×年齢階級別  集計表」の一例を図２０の［Ａ］に示す。図２０の［Ａ］には、「東京都新宿区」に該当する各地域における各年齢階級の貯蓄現在高階級別の世帯数を表すデータが示されている。なお、図２０の［Ａ］には、上記のデータの一部のみ（「３５歳未満＿１５０万円未満」、「３５歳未満＿１５０〜３００万円」、・・・、「６５歳以上＿４０００万円以上」）が記載されている。
【００８７】
データ加工装置は、各年齢階級別の世帯数の合計値を算出する（図２０の処理Ｐ）。図２０の［Ｂ］に、その算出結果を示す。なお、図２０の［Ｂ］には「３５歳未満の世帯数合計」、「６５歳以上の世帯数合計」が記載されているが、他の年齢階級についても同様に算出する。また、全年齢階級を積み上げることで、各貯蓄現在高階級の世帯数の合計値、すなわち「全年齢＿１５０万円以上」の世帯数、「全年齢＿１５０〜３００万円」の世帯数、・・・を算出する。
【００８８】
次に、データ加工装置は、各年齢階級の平均貯蓄を算出する（図２０の処理Ｑ）。具体的には、各年齢階級について、「貯蓄現在高階級の世帯数」×「貯蓄現在高階級の中央値」の総和を各年齢階級の世帯数の合計値で除算する。図２０の［Ｃ］に、各年齢階級の平均貯蓄の算出結果の一例を示す。
【００８９】
なお、処理Ｑにおいて平均貯蓄を算出する際に、例えば、図２０の［Ｄ］に示す貯蓄現在高階級×中央値の表に記載されている中央値を使用することが可能である。ただし、４０００万円以上の貯蓄現在高階級は、上限が設定されていないことから中央値は存在しないため、適切な値を中央値として設定する必要がある。例えば、下位の階級「２０００〜３０００万円」、「３０００〜４０００万円」の中央値が１０００万円ずつ増加していることから、４０００万円以上の階級の中央値を４５００万円と設定することが可能である。
【００９０】
例えば、年齢階級「３５歳未満」の平均貯蓄を算出する場合には、「３５歳未満かつ１５０万円未満の世帯数」×「７５万円」＋「３５歳未満かつ１５０〜３００万円未満の世帯数」×「２２５万円」＋・・・・＋「３５歳未満かつ４０００万円以上の世帯数」×「４５００万円」を計算し、その計算結果を「３５歳未満の世帯数の合計値」で除算することで、年齢階級「３５歳未満」の平均貯蓄（図２０の［Ｃ］中に記載の「１７６５．７３６８万円」）を得ることができる。また、全年齢の平均貯蓄を算出する場合には、各貯蓄現在高階級について「全年齢貯蓄現在高階級の世帯数」×「貯蓄現在高階級の中央値」の総和を計算し、その計算結果を全年齢の世帯数の合計値で除算する。
【００９１】
図２０の［Ａ］には、「東京都新宿区」に該当する各地域に係るデータを一例として挙げているが、上述した加工ロジック１〜３の処理によって得られた推計結果データは、町丁字単位のデータであることから、他の地域に関する町丁字単位のデータも同様に得られる。図２１に、町丁字単位で全年齢の平均貯蓄を算出した結果を表す地図画像の一例を示す。図２１では、全年齢の平均貯蓄が町丁字単位で地図上に色分け表示されている。例えば、町丁字単位で、平均貯蓄額が低いほど濃緑、平均貯蓄額が高いほど濃赤で表示されるようにするなど、段階的に色分け表示した地図画像を作成することで、平均貯蓄額がどのエリアで高いか（あるいは低いか）を視覚的に把握できるようにしてもよい。また、各年齢階級別の平均貯蓄についても同様に地図上に色分け表示することができ、さらに、世帯数（（各年齢階級あるいは全年齢）×各貯蓄階級別の世帯数、あるいは年齢階級別世帯数を含む全項目）についても同様に地図上に色分け表示することができる。これらの地図画像を表示画面上に切替え表示できるようにしてもよい。
【００９２】
以上説明したように、本発明の実施の形態によれば、データ推計処理で得られた推計結果データを用いて更なるデータ推計処理を繰り返し実行することで、より詳細な条件を含む推計結果データを得ることが可能である。具体例を挙げて示したように、本発明の実施の形態に係るデータ推計処理は、複数回の推計処理によって、例えば、広域単位（「東京都_経済圏Ａ」など）のデータから中域単位（「東京都新宿区」など）のデータを推計し、さらに、中域単位（「東京都新宿区」など）のデータから小地域単位（「東京都新宿区四谷一丁目」など）のデータを推計することが可能である。また、本発明の実施の形態に係るデータ推計処理は、全年齢のデータから年齢階級が区分化されたデータを推計することが可能である。すなわち、本発明の実施の形態によれば、推計前の元データから、地域や年齢などの属性が区分化されたデータを得るデータ推計処理を実行することが可能であり、こうしたデータ推計処理を段階的に複数回実行することで、より詳細な条件を含む推計結果データを得ることが可能である。
【００９３】
なお、本発明の実施の形態では、具体例として、地域や年齢の属性を区分化する加工ロジックについて説明しているが、その他の任意の属性を適宜選択した場合も同様のデータ推計処理を行えることは明らかである。また、本発明の実施の形態では、具体例として、経済圏や市区町村、町丁字などの地域を使用しているが、その他の方法で区分化された地域を使用してもよい。また、本発明は、本明細書に記載されている実施の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲を逸脱しない範囲で任意の変更及び修正が行われてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明は、データ推計技術に適用可能であり、特に、ＩＰＦ法を用いて推計を行う技術に適用され、より詳細な条件を含む推計結果データを得ることが可能である。
【符号の説明】
【００９５】
１００  データ推計装置
１１０  合計値作成部
１１１  第１の合計値作成部
１１２  第２の合計値作成部
１２０  初期値作成部
１３０  推計部
２１１  第１の合計値元データ格納部
２１２  第２の合計値元データ格納部
２２０  初期値元データ格納部
２３０  推計結果データ格納部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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