(57)【要約】【課題】シミュレーションによる将来予測の予測精度を向上させる。【解決手段】予測プログラムは、所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値と、所定期間ごとに集計された目的指標の実績値との相関値に基づき、該複数の説明指標それぞれについて、抽出すべき期間を特定し、対象の自治体について、前記特定した期間における前記複数の説明指標の実績値それぞれを抽出し、前記目的指標の実績値に対する回帰式の複数の回帰係数を算出し、前記算出した複数の回帰係数を有する回帰式を用いて、対象の自治体についての前記目的指標の予測値を算出する、処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図５
2019032613.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値と、所定期間ごとに集計された目的指標の実績値との相関値に基づき、該複数の説明指標それぞれについて、抽出すべき期間を特定し、
対象の自治体について、前記特定した期間における前記複数の説明指標の実績値それぞれを抽出し、前記目的指標の実績値に対する回帰式の複数の回帰係数を算出し、
前記算出した複数の回帰係数を有する回帰式を用いて、対象の自治体についての前記目的指標の予測値を算出する、
処理をコンピュータに実行させる予測プログラム。
【請求項２】
所定期間ごとに集計された前記複数の説明指標の実績値それぞれについて、回帰分析を行うことにより算出された推定値であって、前記特定した期間における前記複数の説明指標の推定値を、前記回帰式に入力することで、対象の自治体についての前記目的指標の予測値を算出することを特徴とする請求項１に記載の予測プログラム。
【請求項３】
前記所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値のうち、所定の規模の地方自治体について、前記所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値と、前記所定期間ごとに集計された目的指標の実績値のうち、所定の規模の地方自治体について、前記所定期間ごとに集計された目的指標の実績値との相関値に基づき、該複数の説明指標それぞれについて、抽出すべき期間を特定することを特徴とする請求項１に記載の予測プログラム。
【請求項４】
前記回帰式に入力される、前記特定した期間における前記複数の説明指標の推定値それぞれは、前記所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値のうち、所定の規模の地方自治体について前記所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値それぞれについて、回帰分析を行うことにより算出される推定値であることを特徴とする請求項２に記載の予測プログラム。
【請求項５】
所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値と、所定期間ごとに集計された目的指標の実績値との相関値に基づき、該複数の説明指標それぞれについて、抽出すべき期間を特定する特定部と、
対象の自治体について、前記特定した期間における前記複数の説明指標の実績値それぞれを抽出し、前記目的指標の実績値に対する回帰式の複数の回帰係数を算出する第１の算出部と、
前記算出した複数の回帰係数を有する回帰式を用いて、対象の自治体についての前記目的指標の予測値を算出する第２の算出部と
を有することを特徴とする予測装置。
【請求項６】
所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値と、所定期間ごとに集計された目的指標の実績値との相関値に基づき、該複数の説明指標それぞれについて、抽出すべき期間を特定し、
対象の自治体について、前記特定した期間における前記複数の説明指標の実績値それぞれを抽出し、前記目的指標の実績値に対する回帰式の複数の回帰係数を算出し、
前記算出した複数の回帰係数を有する回帰式を用いて、対象の自治体についての前記目的指標の予測値を算出する、
処理をコンピュータが実行する予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測プログラム、予測装置及び予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
市区町村等の自治体においては、従来より、各種社会問題（例えば、人口減少、少子高齢化等）に対する有効な施策を立案することが求められている。施策の立案においては、経験則に頼ることなく、施策を導入した際の効果を定量的に検証することが必要であり、シミュレーションによる将来予測が検討されている。
【０００３】
シミュレーションによる将来予測において、目的指標（予測したい指標）と説明指標（目的指標と関係性が強い指標）の時系列データを回帰分析し、算定モデルを算出することは有効な予測方法の１つである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１０１７３号公報
【特許文献２】特開２００３−２４２３０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の算定モデルの場合、予測したい年の前年の目的指標と、予測したい年の前年の複数の説明指標とを、回帰係数を用いて重み付け加算して、予測したい年の目的指標の算出を行っていた。
【０００６】
一方で、目的指標と各説明指標との相関関係に着目した場合、予測したい年の目的指標と、予測したい年の前年の説明指標との相関値が最大になるとは限られず、例えば、前年以前の説明指標の方が、予測したい年の目的指標に大きく影響を与えることも考えられる。
【０００７】
つまり、従来の算定モデルでは、相関値が最大でない年の説明指標を用いて、予測したい年の目的指標の算出を行っており、シミュレーションによる将来予測において、十分な予測精度が実現できない場合があった。
【０００８】
一つの側面では、シミュレーションによる将来予測の予測精度を向上させることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一態様によれば、予測プログラムは、
所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値と、所定期間ごとに集計された目的指標の実績値との相関値に基づき、該複数の説明指標それぞれについて、抽出すべき期間を特定し、
対象の自治体について、前記特定した期間における前記複数の説明指標の実績値それぞれを抽出し、前記目的指標の実績値に対する回帰式の複数の回帰係数を算出し、
前記算出した複数の回帰係数を有する回帰式を用いて、対象の自治体についての前記目的指標の予測値を算出する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
シミュレーションによる将来予測の予測精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】予測システムのシステム構成の一例を示す図である。
【図２】時系列データ格納装置に格納される時系列データのうち、地方自治体の時系列データの一例を示す図である。
【図３】時系列データ格納装置に格納される時系列データのうち、全国の時系列データの一例を示す図である。
【図４】サーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図５】サーバ装置の機能構成の一例を示す図である。
【図６】シミュレーション要求受付部により送信される操作画面の具体例を示す図である。
【図７】相関係数算出部による処理の具体例を示す図である。
【図８】モデル算出部による処理の具体例を示す図である。
【図９】回帰分析部による処理の具体例を示す図である。
【図１０】予測値算出部による処理の具体例を示す第１の図である。
【図１１】予測値算出部による処理の具体例を示す第２の図である。
【図１２】シミュレーション結果出力部による処理の具体例を示す図である。
【図１３】予測処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】シミュレーション結果を検証するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【００１３】
［第１の実施形態］
＜予測システムのシステム構成＞
はじめに、予測システムのシステム構成について説明する。図１は、予測システムのシステム構成の一例を示す図である。
【００１４】
図１に示すように、予測システム１００は、端末１１０、サーバ装置１２０、時系列データ格納装置１３０を有する。予測システム１００に含まれる各装置は、ネットワーク１４０を介して相互に接続されている。
【００１５】
端末１１０は、例えば、自治体に設置され、施策立案の業務を行うユーザが利用する。端末１１０には、Ｗｅｂブラウザがインストールされており、ネットワーク１４０を介して当該Ｗｅｂブラウザがサーバ装置１２０にアクセスすることで、端末１１０は、サーバ装置１２０に対してシミュレーション要求を行うための操作画面を要求する。
【００１６】
また、端末１１０は、Ｗｅｂブラウザを介してサーバ装置１２０より操作画面を受信して表示する。ユーザは、表示された操作画面において、予測対象となる地方自治体名を入力するとともに、目的指標名（予測したい指標名（例えば“人口”））と、説明指標名（目的指標の実績値と関係性が強い説明指標の指標名（例えば、“出生数”等））とを選択する。
【００１７】
端末１１０は、ユーザにより入力または選択された、地方自治体名、目的指標名、説明指標名を含むシミュレーション要求をサーバ装置１２０に送信し、シミュレーション（目的指標の予測値の算出）による将来予測を要求する。
【００１８】
更に、端末１１０は、シミュレーション要求に応じてサーバ装置１２０より送信されたシミュレーション結果をＷｅｂブラウザを介して受信し、操作画面に表示する。
【００１９】
サーバ装置１２０は、予測装置の一例である。サーバ装置１２０には、予測プログラムがインストールされており、サーバ装置１２０は、当該予測プログラムを実行することで、予測部１２１として機能する。
【００２０】
予測部１２１は、予測処理を実行することにより、予測サービスを提供する。具体的には、予測部１２１は、端末１１０からのアクセスに応じて、端末１１０に操作画面を送信する。また、予測部１２１は、端末１１０からのシミュレーション要求に応じて、目的指標の予測値を算出し、シミュレーション結果を端末１１０に送信する。
【００２１】
なお、予測部１２１は、目的指標の予測値を算出する際に、予め回帰分析データ（詳細は後述）を算出し、分析データ格納部１２２に格納する。
【００２２】
時系列データ格納装置１３０は、各自治体が管理する各種時系列データ（“地方自治体の時系列データ”と称す）を格納する。また、時系列データ格納装置１３０は、各自治体（例えば、全国約１７００の市区町村）が管理している各種時系列データを全国規模で集計した各種時系列データ（“全国の時系列データ”と称す）を格納する。
【００２３】
＜時系列データの詳細＞
（１）地方自治体の時系列データの詳細
図２は、時系列データ格納装置に格納される時系列データのうち、地方自治体の時系列データの一例を示す図である。図２の例は、地方自治体名＝“ａａａ”の地方自治体の時系列データ２００であることを示している。
【００２４】
図２に示すように、地方自治体の時系列データ２００には、情報の項目として、例えば、“年”、“人口”、“出生数”、“転入者数”、“課税対象所得”、“幼稚園在園者数”等が含まれる。“年”には、地方自治体名＝“ａａａ”の地方自治体において、各実績値が集計された所定期間（ここでは、「年」）が記録される。第１の実施形態において、地方自治体の時系列データ２００は、年単位で集計されているものとする。
【００２５】
“人口”には、地方自治体名＝“ａａａ”の地方自治体において集計された各年の人口の実績値が記録される。“出生数”には、地方自治体＝“ａａａ”の地方自治体において集計された各年の出生数の実績値が記録される。
【００２６】
“転入者数”には、地方自治体名＝“ａａａ”の地方自治体において集計された各年の転入者数の実績値が記録される。“課税対象所得”には、地方自治体名＝“ａａａ”の地方自治体において集計された各年の課税対象所得の実績値が記録される。“幼稚園在園者数”には、地方自治体名＝“ａａａ”の地方自治体において集計された各年の幼稚園在園者数の実績値が記録される。
【００２７】
第１の実施形態において、地方自治体の時系列データ２００には、１９９０年から２００４年までの人口の実績値、出生数の実績値、転入者数の実績値、課税対象所得の実績値、幼稚園在園者数の実績値がそれぞれ記録されているものとする。つまり、第１の実施形態では、現在時点を、２００４年であるとして説明する。
【００２８】
なお、図２に示す地方自治体の時系列データ２００に含まれる情報の項目は一例であり、他の情報の項目が含まれていてもよい。
【００２９】
（２）全国の時系列データの詳細
図３は、時系列データ格納装置に格納される時系列データのうち、全国の時系列データの一例を示す図である。図３に示すように、全国の時系列データ３００に含まれる情報の項目は、地方自治体の時系列データ２００に含まれる情報の項目と同じである。したがって、ここでは全国の時系列データ３００についての詳細な説明は省略する。
【００３０】
＜予測システムに含まれる各装置のハードウェア構成＞
次に、予測システム１００に含まれる各装置（端末１１０〜時系列データ格納装置１３０）のハードウェア構成について説明する。なお、予測システム１００に含まれる各装置のハードウェア構成は概ね同じであるため、ここでは、サーバ装置１２０のハードウェア構成について説明する。
【００３１】
図４は、サーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図４に示すように、サーバ装置１２０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）４０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）４０２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）４０３を有する。ＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３は、いわゆるコンピュータを形成する。
【００３２】
また、サーバ装置１２０は、補助記憶装置４０４、表示装置４０５、操作装置４０６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置４０７、ドライブ装置４０８を有する。なお、サーバ装置１２０の各ハードウェアは、バス４０９を介して相互に接続されている。
【００３３】
ＣＰＵ４０１は、補助記憶装置４０４にインストールされている各種プログラム（例えば、予測プログラム等）を実行するデバイスである。
【００３４】
ＲＯＭ４０２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ４０２は、補助記憶装置４０４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ４０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ４０２はＢＩＯＳ（Basic  Input/Output  System）やＥＦＩ（Extensible  Firmware  Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。
【００３５】
ＲＡＭ４０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic  Random  Access  Memory）やＳＲＡＭ（Static  Random  Access  Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ４０３は、補助記憶装置４０４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ４０１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。
【００３６】
補助記憶装置４０４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行されることで生成される情報を格納する補助記憶デバイスである。例えば、分析データ格納部１２２は、補助記憶装置４０４において実現される。
【００３７】
表示装置４０５は、サーバ装置１２０の内部状態等を表示する表示デバイスである。操作装置４０６は、サーバ装置１２０の管理者がサーバ装置１２０に対して各種指示を入力するための入力デバイスである。
【００３８】
Ｉ／Ｆ装置４０７は、ネットワーク１４０に接続し、端末１１０、時系列データ格納装置１３０と通信を行うための通信デバイスである。
【００３９】
ドライブ装置４０８は記録媒体４１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体４１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体４１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
【００４０】
なお、補助記憶装置４０４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体４１０がドライブ装置４０８にセットされ、該記録媒体４１０に記録された各種プログラムがドライブ装置４０８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置４０４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置４０７を介してネットワーク１４０よりダウンロードされることでインストールされてもよい。
【００４１】
＜サーバ装置の機能構成＞
次に、サーバ装置１２０の機能構成について説明する。図５は、サーバ装置の機能構成の一例を示す図である。
【００４２】
図５に示すように、サーバ装置１２０の予測部１２１は、シミュレーション要求受付部５０１、相関係数算出部５０２、モデル算出部５０３、回帰分析部５０４、予測値算出部５０５、シミュレーション結果出力部５０６を有する。
【００４３】
シミュレーション要求受付部５０１は、端末１１０からのアクセスに応じて、シミュレーション要求を行うための操作画面を端末１１０に送信する。
【００４４】
また、シミュレーション要求受付部５０１は、操作画面を端末１１０に送信したことに応じて、端末１１０から送信されるシミュレーション要求を受け付ける。また、シミュレーション要求受付部５０１は、シミュレーション要求に含まれる、地方自治体名、目的指標名、説明指標名を識別する。また、シミュレーション要求受付部５０１は、識別した目的指標名、説明指標名を、相関係数算出部５０２に通知する。また、シミュレーション要求受付部５０１は、識別した地方自治体名、目的指標名及び説明指標名をモデル算出部５０３に通知する。更に、シミュレーション要求受付部５０１は、識別した説明指標名を回帰分析部５０４に通知する。
【００４５】
相関係数算出部５０２は特定部の一例である。相関係数算出部５０２は、シミュレーション要求受付部５０１より通知された目的指標名、説明指標名に応じた全国の時系列データ３００を、時系列データ格納装置１３０より取得する。
【００４６】
また、相関係数算出部５０２は、取得した全国の時系列データ３００を用いて、目的指標の実績値と各説明指標の実績値との間の相関値を算出する。このとき、相関係数算出部５０２は、相関値の算出に用いる各説明指標の実績値を、１年ずつシフトさせながら、各年の相関値を算出する。
【００４７】
更に、相関係数算出部５０２は、目的指標の実績値と各説明指標の実績値との間で相関値が算出された各年のうち、相関値が最大となる年（つまり、時系列データから抽出すべき年）を特定し、モデル算出部５０３に通知する。
【００４８】
モデル算出部５０３は第１の算出部の一例である。モデル算出部５０３は、通知された年（抽出すべき期間）の説明指標の実績値を入力とする回帰式（算定モデル）の複数の回帰係数を、地方自治体の時系列データ２００に基づいて算出することで、算定モデルを算出する。モデル算出部５０３は、回帰係数の算出に際して、シミュレーション要求受付部５０１より通知された目的指標名、説明指標名に応じた地方自治体の時系列データ２００を用いる。また、モデル算出部５０３は、算出した算定モデルを予測値算出部５０５に通知する。
【００４９】
回帰分析部５０４は、シミュレーション要求受付部５０１より通知された説明指標名に応じた全国の時系列データ３００を、時系列データ格納装置１３０より取得する。また、回帰分析部５０４は、取得した全国の時系列データ３００に基づいて、各説明指標の実績値について回帰分析を行い、回帰分析データを算出する。また、回帰分析部５０４は、算出した回帰分析データを分析データ格納部１２２に格納する。
【００５０】
予測値算出部５０５は第２の算出部の一例である。予測値算出部５０５は、モデル算出部５０３より通知された算定モデルに基づいて、目的指標の予測値を算出する。予測値算出部５０５は、算定モデルに、各説明指標名に応じた地方自治体の時系列データ２００、または、各説明指標名に応じた回帰分析データを入力することで、目的指標の予測値を算出する。算出した目的指標の予測値を、予測値算出部５０５は、シミュレーション結果出力部５０６に通知する。
【００５１】
シミュレーション結果出力部５０６は、目的指標の予測値を含むシミュレーション結果を、端末１１０に出力する。
【００５２】
＜サーバ装置の予測部に含まれる各部の処理の具体例＞
次に、サーバ装置１２０の予測部１２１に含まれる各部の処理の具体例について説明する。
【００５３】
（１）シミュレーション要求受付部による処理の具体例
はじめに、シミュレーション要求受付部５０１により送信され、端末１１０に表示される操作画面の具体例について説明する。図６は、シミュレーション要求受付部により送信される操作画面の具体例を示す図である。図６に示すように、操作画面６００には、メニューボタン６１０が含まれる。メニューボタンは、サーバ装置１２０が提供するサービスの一覧を、選択可能に表示するためのボタンである。ここでは、サーバ装置１２０が提供するサービスのうち、予測サービスが選択されたものとして説明する。
【００５４】
予測サービスが選択された場合、操作画面６００には、端末１１０を所有する地方自治体名（“ａａａ”）が表示される。更に、操作画面６００には、地方自治体名入力欄６２０、目的指標名入力欄６３０、説明指標名１入力欄６４１〜説明指標名５入力欄６４５が表示される。
【００５５】
地方自治体名入力欄６２０には、予測対象となる地方自治体名を入力する。地方自治体名は、選択ボタン（図中の黒三角で示すボタン）を押圧することで表示される地方自治体名一覧の中から、ユーザにより選択されることで入力される。図６の例は、地方自治体名として“ａａａ”が選択されたことを示している。
【００５６】
目的指標名入力欄６３０には、端末１１０のユーザが予測したい目的指標の指標名を入力する。予測したい目的指標名は、選択ボタンを押圧することで表示される目的指標名一覧の中から、ユーザにより選択されることで入力される。図６の例は、目的指標名として、“人口”が選択されたことを示している。
【００５７】
説明指標名１入力欄６４１には、端末１１０のユーザが予測したい目的指標の実績値と関係性が強い説明指標の指標名を入力する。説明指標名１入力欄６４１には、ユーザが直接キー入力してもよいし、選択ボタンを押圧することで表示される説明指標名の一覧の中から、ユーザが選択することで入力してもよい。
【００５８】
なお、選択ボタンを押圧することで表示される説明指標名は、任意の説明指標名であってもよいし、予め規定された説明指標名のうち、目的指標名入力欄６３０に入力された目的指標名との相関が所定の閾値以上の説明指標名であってもよい。
【００５９】
図６の例は、説明指標名１入力欄６４１に出生数が入力され、説明指標名２入力欄６４２に転入者数が入力され、説明指標名３入力欄６４３に課税対象所得が入力され、説明指標名４入力欄６４４に幼稚園在園者数が入力された様子を示している。
【００６０】
また、図６の例は、説明指標名５入力欄６４５において、選択ボタンが押圧され、説明指標名の一覧が表示された様子を示している。
【００６１】
また、操作画面６００には、シミュレーション要求ボタン６５０が含まれる。シミュレーション要求ボタン６５０が押圧されることで、端末１１０は、シミュレーション要求をサーバ装置１２０に送信する。送信されるシミュレーション要求には、地方自治体名入力欄６２０に入力されている地方自治体名と、目的指標名入力欄６３０に入力されている目的指標名と、説明指標名１入力欄６４１〜説明指標名４入力欄６４４に入力されている説明指標名とが含まれる。
【００６２】
図６に示す操作画面６００の場合、シミュレーション要求には、地方自治体名＝ａａａ、目的指標名＝人口、説明指標名１〜４＝出生数、転入者数、課税対象所得、幼稚園在園者数が含まれる。
【００６３】
なお、図６の例では、４個の説明指標名を送信する場合について示したが、サーバ装置１２０に送信する説明指標名の数は４個に限定されず、３個以下であっても５個以上であってもよい。
【００６４】
（２）相関係数算出部による処理の具体例
図７は、相関係数算出部による処理の具体例を示す図である。相関係数算出部５０２は、シミュレーション要求受付部５０１より受信した、目的指標名（人口）、説明指標名（出生数、転入者数、課税対象所得、幼稚園在園者数）に応じた全国の時系列データ３００を、時系列データ格納装置１３０より取得する。
【００６５】
図７の全国の時系列データ３００は、相関係数算出部５０２により取得された全国の時系列データを示している。図７の例では、１９９０年から現在時点（２００４年）までの各年の“人口”、“出生数”、“転入者数”、“課税対象所得”、“幼稚園在園者数”の実績値が取得されたことを示している。
【００６６】
相関係数算出部５０２は、取得した全国の時系列データ３００に基づいて、例えば、現在時点を含む過去５年間の目的指標の実績値と現在時点を含む過去５年間の各説明指標の実績値との相関値ｒを下式に基づいて算出する。具体的には、１９９９年〜２００４年までの各年の人口の実績値と、１９９９年〜２００４年までの各年の出生数の実績値との相関値を下式に基づいて算出する。同様に、１９９９年〜２００４年までの各年の人口の実績値と、１９９９年〜２００４年までの各年の転入者数の実績値との相関値、課税対象所得の実績値との相関値、幼稚園在園者数の実績値との相関値を下式に基づいてそれぞれ算出する。
【００６７】
【数１】
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なお、上式において、ｘｉには、１９９９年〜２００４年までの各年の各説明指標の実績値が入力される。また、ｙｉには、１９９９年〜２００４年までの各年の目的指標の実績値が入力される。
【００６８】
更に、ｘＡｖｇには、各説明指標の実績値の平均値（図７の場合、１９９９年から２００４年までの実績値の平均値）が入力される。また、ｙＡｖｇには、目的指標の実績値の平均値（図７の場合、１９９９年から２００４年までの実績値の平均値）が入力される。なお、図７の場合、ｎ＝５が入力される。
【００６９】
図７の相関値データ７００は、相関値の算出に用いる各説明指標の実績値を１年ずつシフトさせながら、相関係数算出部５０２により上式に基づいて算出した各年の相関値を示している。
【００７０】
例えば、相関値データ７００において“０年”とは、１９９９年〜２００４年までの各年の目的指標の実績値と、１９９９年〜２００４年までの各年の各説明指標の実績値との相関値を表している。
【００７１】
また、“−１年”とは、１９９９年〜２００４年までの各年の目的指標の実績値と、１９９８年〜２００３年までの各年の各説明指標の実績値との相関値を表している。また、“−２年”とは、１９９９年〜２００４年までの各年の目的指標の実績値と、１９９７年〜２００２年までの各年の各説明指標の実績値との相関値を表している。また、“−３年”とは、１９９９年〜２００４年までの各年の目的指標の実績値と、１９９６年〜２００１年までの各年の各説明指標の実績値との相関値を表している。また、“−４年”とは、１９９９年〜２００４年までの各年の目的指標の実績値と、１９９５年〜２０００年までの各年の各説明指標の実績値との相関値を表している。更に、“−５年”とは、１９９９年〜２００４年までの各年の目的指標の実績値と、１９９４年〜１９９９年までの各年の各説明指標の実績値との相関値を表している。
【００７２】
例えば、現在時点の目的指標名＝“人口”の実績値と、各年の説明指標名＝“出生数”の実績値との相関値は、「−５年」において、「０．９９５４９」であった。これに対して、「−４年」では「０．９９５３８９」、「−３年」では「０．９９５８４」と、徐々に増えている。そして、人口の実績値と出生数の実績値との相関値は、「−２年」の「０．９９５９２３」を最大値として、「−１年」の「０．９９５８３４」、「０年」の「０．９９５９４９」と、徐々に減っている。
【００７３】
したがって、説明指標名＝“出生数”の実績値の場合、現在時点の目的指標名＝“人口”の実績値との相関値が最大となるのは、「−２年」の説明指標の実績値であるということができる。つまり、抽出すべき年は、「−２年」となる。
【００７４】
以下、同様に、各年の説明指標名＝“転入者数”、“課税対象所得”、“幼稚園在園者数”のそれぞれの実績値について相関値を算出すると、これらの説明指標の場合、いずれも、現在時点の目的指標の実績値との相関値は、「−５年」が最大となっている。つまり、抽出すべき年は、「−５年」となる。
【００７５】
相関係数算出部５０２は、それぞれの説明指標について、相関値が最大となる年をモデル算出部５０３に通知する。これにより、モデル算出部５０３は、下式に示す回帰式（算定モデル）を生成することができる。
【００７６】
【数２】
2019032613.tif 000004
なお、Ｘｔ−１は、１年前の人口の実績値が入力されることを示している。また、Ｙｔ−２は、２年前の出生数の実績値が入力されることを示している。更に、Ｚｔ−５、Ｐｔ−５、Ｑｔ−５は、５年前の転入者数の実績値、５年前の課税対象所得の実績値、５年前の幼稚園在園者数の実績値がそれぞれ入力されることを示している。また、ｆは定数項を表している。
【００７７】
（３）モデル算出部による処理の具体例
図８は、モデル算出部による処理の具体例を示す図である。モデル算出部５０３は、相関係数算出部５０２より通知された、相関値が最大となる年に基づいて上記算定モデルを生成し、予測対象となる地方自治体の時系列データを代入することで、生成した算定モデルに含まれる複数の回帰係数及び定数項を算出する。
【００７８】
具体的には、モデル算出部５０３は、まず、相関値が最大となる年に基づいて算定モデル８１０を生成する。続いて、モデル算出部５０３は、シミュレーション要求受付部５０１より通知された地方自治体名、目的指標名及び説明指標名に応じた地方自治体の時系列データ２００を時系列データ格納装置１３０より取得し、算定モデル８１０に代入する。これにより、モデル算出部５０３は、複数の回帰係数（ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ）及び定数項（ｆ）を算出する。
【００７９】
図８の例は、複数の回帰係数として、ａ＝０．９５４、ｂ＝０．６１５、ｃ＝−０．８４、ｄ＝−２．６６×１０−６、ｅ＝４．１３が算出され、定数項としてｆ＝３４８００が算出され、算定モデル８２０が算出されたことを示している（下式参照）。
【００８０】
【数３】
2019032613.tif 000005
モデル算出部５０３は、算出した複数の回帰係数及び定数項を含む算定モデル８２０を予測値算出部５０５に通知する。
【００８１】
（４）回帰分析部による処理の具体例
図９は、回帰分析部による処理の具体例を示す図である。回帰分析部５０４は、シミュレーション要求受付部５０１より通知された説明指標名に応じた全国の時系列データ３００を、時系列データ格納装置１３０より取得し、各説明指標の実績値について回帰分析を行う。
【００８２】
図９の全国の時系列データ３００は、回帰分析部５０４により取得された、全国の時系列データ３００を示している。回帰分析部５０４は、全国の時系列データ３００に含まれる、説明指標名＝“出生数”の１９９０年から２００４年までの出生数の実績値を回帰分析することで、回帰式Ｙｔ＝ｇｔ＋ｆ１を算出する。
【００８３】
同様に、回帰分析部５０４は、全国の時系列データ３００に含まれる、説明指標名＝“転入者数”の１９９０年から２００４年までの転入者数の実績値を回帰分析することで、回帰式Ｚｔ＝ｈｔ＋ｆ２を算出する。
【００８４】
また、回帰分析部５０４は、全国の時系列データ３００に含まれる、説明指標名＝“課税対象所得”の１９９０年から２００４年までの課税対象所得の実績値を回帰分析することで、回帰式Ｐｔ＝ｉｔ＋ｆ３を算出する。
【００８５】
更に、回帰分析部５０４は、全国の時系列データ３００に含まれる、説明指標名＝“幼稚園在園者数”の１９９０年から２００４年までの幼稚園在園者数の実績値を回帰分析することで、回帰式Ｑｔ＝ｊｔ＋ｆ４を算出する。
【００８６】
このように、各説明指標の実績値について回帰式を算出することで、回帰分析部５０４は、現在時点（２００４年）よりも先の各説明指標の推定値を算出することができる。回帰分析データ９００は、現在時点（２００４年）よりも先の各説明指標の推定値を算出した結果を示している。
【００８７】
具体的には、回帰分析データ９００は、回帰分析部５０４が、回帰式Ｙｔ＝ｇｔ＋ｆ１を用いて２００５年から２０１６年までの出生数の推定値を算出した結果を示している。また、回帰分析データ９００は、回帰分析部５０４が、回帰式Ｚｔ＝ｈｔ＋ｆ２を用いて２００５年から２０１６年までの転入者数の推定値を算出した結果を示している。
【００８８】
また、回帰分析データ９００は、回帰分析部５０４が、回帰式Ｐｔ＝ｉｔ＋ｆ３を用いて２００５年から２０１６年までの課税対象所得の推定値を算出した結果を示している。また、回帰分析データ９００は、回帰分析部５０４が、回帰式Ｑｔ＝ｊｔ＋ｆ４を用いて２００５年から２０１６年までの幼稚園在園者数の推定値を算出した結果を示している。
【００８９】
なお、回帰分析部５０４は、算出した回帰分析データ９００を、分析データ格納部１２２に格納する。
【００９０】
（５）予測値算出部による処理の具体例
図１０は、予測値算出部による処理の具体例を示す第１の図である。予測値算出部５０５は、時系列データ格納装置１３０より取得した地方自治体の時系列データ２００、または、分析データ格納部１２２より取得した回帰分析データ９００を用いて、目的指標の予測値を算出する。
【００９１】
図１０の例は、現在時点（２００４年）の１年後（２００５年）の目的指標（人口）の予測値を算出する様子を示している。予測値算出部５０５は、モデル算出部５０３より通知された算定モデル８２０の各項に、時系列データ格納装置１３０より取得した地方自治体の時系列データ２００を代入することで、２００５年の目的指標（人口）の予測値を算出する。
【００９２】
具体的には、予測値算出部５０５は、地方自治体の時系列データ２００より、２００４年の人口の実績値、２００３年の出生数の実績値、２０００年の転入者数の実績値、２０００年の課税対象所得の実績値、２０００年の幼稚園在園者数の実績値を取得する。そして、予測値算出部５０５は、取得した実績値を算定モデル８２０に代入することで、２００５年の人口の予測値を算出する。
【００９３】
図１１は、予測値算出部による処理の具体例を示す第２の図である。図１１の例は、現在時点（２００４年）の１２年後（２０１６年）の目的指標（人口）の予測値を算出する様子を示している。予測値算出部５０５は、モデル算出部５０３より通知された算定モデル８２０の各項に、分析データ格納部１２２より読み出した回帰分析データ９００等を代入することで、２０１６年の目的指標（人口）の予測値を算出する。
【００９４】
具体的には、予測値算出部５０５は、算出済みの２０１５年の人口の予測値を取得する。また、予測値算出部５０５は、回帰分析データ９００より、２０１４年の出生数の推定値、２０１１年の転入者数の推定値、２０１１年の課税対象所得の推定値、２０１１年の幼稚園在園者数の推定値を取得する。そして、予測値算出部５０５は、取得した予測値及び推定値を算定モデル８２０に代入することで、２０１６年の人口の予測値を算出する。
【００９５】
なお、予測値算出部５０５は、現在時点（２００４年）より先の各年の目的指標の予測値を順次算出し、シミュレーション結果出力部５０６に通知する。
【００９６】
（６）シミュレーション結果出力部による処理の具体例
図１２は、シミュレーション結果出力部による処理の具体例を示す図である。シミュレーション結果出力部５０６は、予測値算出部５０５より、現在時点（２００４年）より先の各年の目的指標の予測値を受信すると、現在時点（２００４年）までの目的指標の実績値とともに、グラフ１２００を生成する。また、シミュレーション結果出力部５０６は、生成したグラフ１２００を、シミュレーション結果として端末１１０に送信する。これにより、端末１１０の操作画面６００には、グラフ１２００が表示される。
【００９７】
図１２のグラフ１２００の例は、１９９０年から２００４年までの目的指標（人口）の実績値を実線で示し、２００５年から２０１６年までの目的指標（人口）の予測値を点線で示している。なお、図１２のグラフ１２００において、横軸は「年」を表し、縦軸は「人口」を表している。
【００９８】
図１２に示すように、目的指標（人口）の実績値と目的指標（人口）の予測値とを併せて表示することで、端末１１０のユーザは、現在時点までの目的指標の実績値の推移と、現在時点より先の目的指標の予測値の推移とを容易に把握することができる。
【００９９】
＜予測処理の流れ＞
次に、サーバ装置１２０の予測部１２１による予測処理の流れについて説明する。図１３は、予測処理の流れを示すフローチャートである。サーバ装置１２０において予測部１２１が起動することで、図１３に示す予測処理が開始され、予測サービスの提供が開始される。
【０１００】
ステップＳ１３０１において、シミュレーション要求受付部５０１は、端末１１０より予測サービスについてのアクセスがあったか否かを判定する。アクセスがなかったと判定した場合には（ステップＳ１３０１においてＮｏの場合には）、アクセスがあるまで待機する。
【０１０１】
一方、ステップＳ１３０１において、アクセスがあったと判定した場合には（ステップＳ１３０１においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１３０２に進む。ステップＳ１３０２において、シミュレーション要求受付部５０１は、アクセスした端末１１０に対して、図６の操作画面６００を送信する。
【０１０２】
ステップＳ１３０３において、シミュレーション要求受付部５０１は、操作画面６００を送信した端末１１０より、シミュレーション要求があったか否かを判定する。ステップＳ１３０３において、シミュレーション要求がなかったと判定した場合には（ステップＳ１３０３においてＮｏの場合には）、シミュレーション要求があるまで待機する。
【０１０３】
一方、ステップＳ１３０３において、シミュレーション要求があったと判定した場合には（ステップＳ１３０３においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１３０４に進む。
【０１０４】
ステップＳ１３０４において、シミュレーション要求受付部５０１は、シミュレーション要求を受け付ける。ステップＳ１３０５において、シミュレーション要求受付部５０１は、シミュレーション要求に含まれる地方自治体名、目的指標名及び説明指標名を識別する。
【０１０５】
ステップＳ１３０６において、相関係数算出部５０２は、シミュレーション要求受付部５０１により識別された目的指標名及び説明指標名に応じた全国の時系列データ３００を、時系列データ格納装置１３０より取得する。
【０１０６】
ステップＳ１３０７において、相関係数算出部５０２は、取得した全国の時系列データ３００に基づいて、現在時点の目的指標の実績値と各年の各説明指標の実績値との相関値を算出し、相関値が最大となる年を、説明指標ごとに特定する。
【０１０７】
ステップＳ１３０８において、モデル算出部５０３は、説明指標ごとに特定した、相関が最大となる年に基づいて、算定モデル８１０を生成する。また、モデル算出部５０３は、シミュレーション要求受付部５０１により識別された地方自治体名、目的指標名及び説明指標名に応じた地方自治体の時系列データ２００を、時系列データ格納装置１３０より取得する。
【０１０８】
ステップＳ１３０９において、モデル算出部５０３は、取得した地方自治体の時系列データ２００を、算定モデル８１０に入力することで、複数の回帰係数及び定数項を算出し、算定モデル８２０を算出する。
【０１０９】
ステップＳ１３１０において、回帰分析部５０４は、シミュレーション要求受付部５０１により識別された説明指標名に応じた全国の時系列データ３００を、時系列データ格納装置１３０より取得する。また、回帰分析部５０４は、取得した全国の時系列データ３００について、説明指標ごとに回帰分析を行うことで、回帰分析データ９００を算出する。また、回帰分析部５０４は、算出した回帰分析データ９００を分析データ格納部１２２に格納する。
【０１１０】
ステップＳ１３１１において、予測値算出部５０５は、モデル算出部５０３により算出された算定モデル８２０に、地方自治体の時系列データ２００または回帰分析データ９００を入力することで、目的指標の予測値を算出する。
【０１１１】
ステップＳ１３１２において、シミュレーション結果出力部５０６は、予測値算出部５０５により算出された目的指標の予測値を、実績値とともにグラフ化し、シミュレーション結果として端末１１０に送信する。
【０１１２】
ステップＳ１３１３において、シミュレーション要求受付部５０１は、端末１１０からのシミュレーション要求の受け付けを終了するか否かを判定する。ステップＳ１３１３において、端末１１０からのシミュレーション要求の受け付けを終了しないと判定した場合には（ステップＳ１３１３においてＮｏの場合には）、ステップＳ１３０３に戻る。
【０１１３】
一方、ステップＳ１３１３において、端末１１０からのシミュレーション要求の受け付けを終了すると判定した場合には、ステップＳ１３１４に進む。ステップＳ１３１４において、シミュレーション要求受付部５０１は、予測処理を終了するか否かを判定する。
【０１１４】
ステップＳ１３１４において、予測処理を終了しないと判定した場合には（ステップＳ１３１４においてＮｏの場合には）、ステップＳ１３０１に進む。この場合、予測サービスの提供は継続する。一方、ステップＳ１３１４において、予測処理を終了すると判定した場合には（ステップＳ１３１４においてＹｅｓの場合には）、予測処理を終了し、予測サービスの提供を停止する。
【０１１５】
＜シミュレーション結果の検証＞
次に、シミュレーションによる将来予測の予測精度について検証する。これまでの説明では、現在時点＝２００４年としたが、実際には、地方自治体の時系列データ及び全国の時系列データとして、２００５年から２０１６年までの実績値が既に存在している。そこで、現在時点＝２００４年とした場合の、２００５年から２０１６年までの目的指標（人口）の予測値と、２００５年から２０１６年までの目的指標（人口）の実績値とを対比することで、シミュレーションによる将来予測の予測精度について検証する。
【０１１６】
図１４は、シミュレーション結果を検証するための図である。グラフ１４００において、横軸は「年」を表し、縦軸は「人口」を表している。１９９０年から２００４年までの実線１４１０は、地方自治体＝“ａａａ”の人口の実績値の推移を示している。
【０１１７】
一方、２００５年から２０１６年までの点線１４２０は、予測部１２１により算出された人口の予測値を示している。また、２００５年から２０１６年までの実線１４３０は、地方自治体＝“ａａａ”の人口の実績値の推移を示している。
【０１１８】
点線１４２０と実線１４３０とを対比し、下式を用いて予測精度を算出すると、図１４の例の場合、予測精度＝０．１１％となる。
【０１１９】
【数４】
2019032613.tif 000006
このように、予測部１２１によれば、高い予測精度を実現することができる。
【０１２０】
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態におけるサーバ装置１２０は、全国の時系列データを用いて、複数の説明指標の実績値と、目的指標の実績値との相関値を算出する。また、第１の実施形態におけるサーバ装置１２０は、複数の説明指標それぞれについて、相関値が最大となる年を抽出すべき年として特定する。
【０１２１】
また、第１の実施形態におけるサーバ装置１２０は、予測対象となる地方自治体の時系列データより、相関値が最大となる年における複数の説明指標の実績値それぞれを抽出し、目的指標の実績値に対する回帰式の複数の回帰係数を算出する。
【０１２２】
更に、第１の実施形態におけるサーバ装置１２０は、算出した複数の回帰係数を有する回帰式を用いて、予測対象となる地方自治体についての目的指標の予測値を算出する。
【０１２３】
このように、各説明指標の実績値と目的指標の実績値との相関値を予め算出しておき、相関値が最大となる年の各説明指標を用いて目的指標の予測値を算出することで、精度の高い予測値を算出することができる。
【０１２４】
この結果、第１の実施形態におけるサーバ装置１２０によれば、シミュレーションによる将来予測の予測精度を向上させることができる。
【０１２５】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態において、相関係数算出部５０２は、全国の時系列データ３００を用いて、各説明指標について、目的指標の実績値との相関値が最大となる年を特定した。しかしながら、目的指標の実績値との相関値が最大となる年を特定するための特定方法はこれに限定されない。
【０１２６】
例えば、全国の時系列データ３００を用いる代わりに、予測対象となる地方自治体の規模に応じた地方自治体の時系列データを集計して用いるようにしてもよい。地方自治体の規模は、例えば、以下の５つにわけることができる。
・政令指定都市（人口：５０万人以上）
・大規模な市（人口：２０万人以上）
・中規模な市（人口：１０万人以上）
・小規模な市（人口：５万人以上）
・町村（人口：５万人未満）
相関係数算出部５０２は、シミュレーション要求受付部５０１より地方自治体名を受信すると、当該地方自治体の規模を判定し、判定した規模に応じた地方自治体の時系列データを、全国の時系列データの中から抽出して集計する。
【０１２７】
例えば、シミュレーション要求受付部５０１より受信した地方自治体名が、政令指定都市であったとする。この場合、相関係数算出部５０２は、全国の時系列データの中から、政令指定都市の１９９０年から２００４年までの人口の実績値、出生数の実績値、転入者数の実績値、課税対象所得の実績値、幼稚園在園者数の実績値を抽出して集計する。
【０１２８】
このように、地方自治体の規模に応じた時系列データを用いて相関値を算出することで、相関係数算出部５０２は、地方自治体の規模に応じた相関値を算出することができる。
【０１２９】
［第３の実施形態］
上記第１の実施形態において、回帰分析部５０４は、全国の時系列データ３００を用いて、各説明指標の実績値を回帰分析し、回帰分析データを算出した。しかしながら、回帰分析データの算出方法はこれに限定されない。
【０１３０】
例えば、全国の時系列データ３００を用いる代わりに、予測対象となる地方自治体の規模に応じた地方自治体の時系列データを用いるようにしてもよい。地方自治体の規模は、第２の実施形態同様、例えば、以下の５つに分けることができる。
・政令指定都市（人口：５０万人以上）
・大規模な市（人口：２０万人以上）
・中規模な市（人口：１０万人以上）
・小規模な市（人口：５万人以上）
・町村（人口：５万人未満）
回帰分析部５０４は、シミュレーション要求受付部５０１より地方自治体名を受信すると、当該地方自治体の規模を判定し、判定した規模に応じた地方自治体の時系列データを、全国の時系列データの中から抽出して集計する。
【０１３１】
例えば、シミュレーション要求受付部５０１より受信した地方自治体名が、大規模な市であったとする。この場合、回帰分析部５０４は、全国の時系列データの中から、大規模な市の１９９０年から２００４年までの出生数の実績値、転入者数の実績値、課税対象所得の実績値、幼稚園在園者数の実績値を抽出して集計する。
【０１３２】
このように、地方自治体の規模に応じた時系列データを用いて回帰分析を行うことで、回帰分析部５０４は、地方自治体の規模に応じた回帰分析データを算出することができる。
【０１３３】
［その他の実施形態］
上記第１乃至第３の実施形態では、予測システム１００が１台の端末１１０を有するものとして説明したが、予測システム１００が有する端末は１台に限定されず、複数の端末を有していてもよい。この場合、複数の端末は、同一の自治体に属する複数のユーザが利用してもよいし、別々の自治体に属する複数のユーザが利用してもよい。つまり、サーバ装置１２０は、各自治体ごとに個別に設置されて、各自治体の複数のユーザに対して予測サービスを提供してもよいし、クラウド上に配し、複数の自治体のそれぞれのユーザに対して予測サービスを提供してもよい。
【０１３４】
また、上記第１乃至第３の実施形態では、時系列データ格納装置１３０が、地方自治体の時系列データと、全国の時系列データとを格納するものとして説明したが、これらの時系列データは、異なる装置内に格納されていてもよい。また、時系列データ格納装置１３０が格納する時系列データは、サーバ装置１２０が格納していてもよい。
【０１３５】
また、上記第１乃至第３の実施形態では、回帰分析データ９００を、サーバ装置１２０が算出して分析データ格納部１２２に格納するものとして説明した。しかしながら、回帰分析データ９００は、他の装置で算出されたものをサーバ装置１２０が取得して、分析データ格納部１２２に格納するようにしてもよい。
【０１３６】
また、上記第１乃至第３の実施形態では、時系列データ格納装置１３０に格納されている時系列データが、年単位で集計されているものとして説明したが、時系列データは、年単位以外の所定期間ごとに集計されていてもよい。
【０１３７】
また、上記第１乃至第３の実施形態では、回帰分析部５０４が算出した回帰分析データ（各説明指標の推定値）を算定モデル８２０に入力するものとして説明した。しかしながら、算定モデル８２０に入力する各説明指標は推定値に限定されず、期待値を入力してもよい。これにより、施策を導入した際の効果を定量的に検証することができる。
【０１３８】
また、上記第１乃至第３の実施形態では、予測サービスを提供する際の課金方法について言及しなかったが、例えば、端末１１０がサーバ装置１２０にアクセスした回数または時間に応じて、端末１１０が設置された自治体に対して課金してもよい。あるいは、端末１１０がシミュレーション要求を行った回数に応じて、端末１１０が設置された自治体に対して課金してもよい。あるいは、月単位、年単位で端末１１０が設置された自治体に対して一定金額を課金して、予測サービスを提供するようにしてもよい。
【０１３９】
なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値と、所定期間ごとに集計された目的指標の実績値との相関値に基づき、該複数の説明指標それぞれについて、抽出すべき期間を特定し、
対象の自治体について、前記特定した期間における前記複数の説明指標の実績値それぞれを抽出し、前記目的指標の実績値に対する回帰式の複数の回帰係数を算出し、
前記算出した複数の回帰係数を有する回帰式を用いて、対象の自治体についての前記目的指標の予測値を算出する、
処理をコンピュータに実行させる予測プログラム。
（付記２)
所定期間ごとに集計された前記複数の説明指標の実績値それぞれについて、回帰分析を行うことにより算出された推定値であって、前記特定した期間における前記複数の説明指標の推定値を、前記回帰式に入力することで、対象の自治体についての前記目的指標の予測値を算出することを特徴とする付記１に記載の予測プログラム。
（付記３）
前記所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値のうち、所定の規模の地方自治体について、前記所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値と、前記所定期間ごとに集計された目的指標の実績値のうち、所定の規模の地方自治体について、前記所定期間ごとに集計された目的指標の実績値との相関値に基づき、該複数の説明指標それぞれについて、抽出すべき期間を特定することを特徴とする付記１に記載の予測プログラム。
（付記４）
前記回帰式に入力される、前記特定した期間における前記複数の説明指標の推定値それぞれは、前記所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値のうち、所定の規模の地方自治体について前記所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値それぞれについて、回帰分析を行うことにより算出される推定値であることを特徴とする付記２に記載の予測プログラム。
（付記５）
所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値と、所定期間ごとに集計された目的指標の実績値との相関値に基づき、該複数の説明指標それぞれについて、抽出すべき期間を特定する特定部と、
対象の自治体について、前記特定した期間における前記複数の説明指標の実績値それぞれを抽出し、前記目的指標の実績値に対する回帰式の複数の回帰係数を算出する第１の算出部と、
前記算出した複数の回帰係数を有する回帰式を用いて、対象の自治体についての前記目的指標の予測値を算出する第２の算出部と
を有することを特徴とする予測装置。
（付記６）
所定期間ごとに集計された複数の説明指標の実績値と、所定期間ごとに集計された目的指標の実績値との相関値に基づき、該複数の説明指標それぞれについて、抽出すべき期間を特定し、
対象の自治体について、前記特定した期間における前記複数の説明指標の実績値それぞれを抽出し、前記目的指標の実績値に対する回帰式の複数の回帰係数を算出し、
前記算出した複数の回帰係数を有する回帰式を用いて、対象の自治体についての前記目的指標の予測値を算出する、
処理をコンピュータが実行する予測方法。
【０１４０】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【０１４１】
１００              ：予測システム
１１０              ：端末
１２０              ：サーバ装置
１２１              ：予測部
１２２              ：分析データ格納部
１３０              ：時系列データ格納装置
２００              ：地方自治体の時系列データ
３００              ：全国の時系列データ
５０１              ：シミュレーション要求受付部
５０２              ：相関係数算出部
５０３              ：モデル算出部
５０４              ：回帰分析部
５０５              ：予測値算出部
５０６              ：シミュレーション結果出力部
６００              ：操作画面
７００              ：相関値データ
８１０              ：算定モデル
８２０              ：算定モデル
９００              ：回帰分析データ
１２００            ：グラフ
【図１】
2019032613.tif 000007
【図２】
2019032613.tif 000008
【図３】
2019032613.tif 000009
【図４】
2019032613.tif 000010
【図５】
2019032613.tif 000011
【図６】
2019032613.tif 000012
【図７】
2019032613.tif 000013
【図８】
2019032613.tif 000014
【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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