(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象の第１の領域を複数の第２の領域に分割する手段と、
前記第１の領域の自然環境を表す自然環境情報に基づいて、各第２の領域を形成する複数の第３の領域のうち、過去の第１の一定期間で、市街地または造成地である第３の領域が一定割合以上増加している第３の領域を含む第２の領域を抽出して管理者不在地域の候補に設定する手段と、
前記候補の経済状況を表す経済情報に基づいて、前記候補を、過去の第２の一定期間で経済状況が一定割合以上悪化している候補に絞り込む手段と、
絞り込まれた候補を、前記候補の環境整備の記録を表す環境アセスメント情報、前記候補の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す地図情報、及び前記候補の土地利用の状況を表す社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込み、予測された管理者不在地域が発生する時期を予測する手段と、
を備えたことを特徴とする、管理者不在地域を予測する装置。
【請求項２】
前記自然環境情報は、前記第１の領域の植生自然度を含むことを特徴とする、請求項１記載の管理者不在地域を予測する装置。
【請求項３】
前記候補を抽出する手段は、前記植生自然度が市街地または造成地を示す「１」である第３の領域が少なくとも１つ増加している第２の領域、或いは、前記植生自然度が農耕地を示す「２」または「３」、若しくは、二次林、自然に近い二次林、または自然林を夫々示す「７」、「８」、または「９」である第３の領域が１つの第２の領域を占有する割合が一定割合以上減少している第２の領域を、前記候補に設定することを特徴とする、請求項２記載の管理者不在地域を予測する装置。
【請求項４】
評価対象の第１の領域を複数の第２の領域に分割し、
前記第１の領域の自然環境を表す自然環境情報に基づいて、各第２の領域を形成する複数の第３の領域のうち、過去の第１の一定期間で、市街地または造成地である第３の領域が一定割合以上増加している第３の領域を含む第２の領域を抽出して管理者不在地域の候補に設定し、
前記候補の経済状況を表す経済情報に基づいて、前記候補を、過去の第２の一定期間で経済状況が一定割合以上悪化している候補に絞り込み、
絞り込まれた候補を、前記候補の環境整備の記録を表す環境アセスメント情報、前記候補の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す地図情報、及び前記候補の土地利用の状況を表す社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込み、
予測された管理者不在地域が発生する時期を予測する、
処理を、コンピュータが実行することを特徴とする、管理者不在地域を予測する方法。
【請求項５】
コンピュータに、管理者不在地域を予測する処理を実行させるプログラムであって、
評価対象の第１の領域を複数の第２の領域に分割し、
第１のデータベースから取得した、前記第１の領域の自然環境を表す自然環境情報に基づいて、各第２の領域を形成する複数の第３の領域のうち、過去の第１の一定期間で、市街地または造成地である第３の領域が一定割合以上増加している第３の領域を含む第２の領域を抽出して管理者不在地域の候補に設定し、
第２のデータベースから取得した、前記候補の経済状況を表す経済情報に基づいて、前記候補を、過去の第２の一定期間で経済状況が一定割合以上悪化している候補に絞り込み、
絞り込まれた候補を、第３のデータベースから取得した、前記候補の環境整備の記録を表す環境アセスメント情報、第４のデータベースから取得した、前記候補の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す地図情報、及び第５のデータベースから取得した、前記候補の土地利用の状況を表す社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込み、
予測された管理者不在地域が発生する時期を予測する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、管理者不在地域を予測する装置、方法及びプログラムに関する。
【０００２】
本明細書において、地域の「管理者」とは、例えば当該地域の土地、建物などの不動産を管理する所有者、使用者、借地権者などのことを言う。また、「管理者不在地域」とは、管理者が不在の地域のことを言い、管理者が存在しない地域、管理者の所在が不明である地域などを含む。
【背景技術】
【０００３】
環境デザイン、地域の再開発、都市評価、不動産取引などにおいては、管理者不在地域を把握することが望ましい。従来、例えば土地の所有者が存在するか否かは、当該土地の登記簿を用いて、行政の訪問、郵便、電話などによる調査で確認する。しかし、行政に対して土地の所有者に関する届出などが無い限り、所有者が不在となることを行政が事前或いは即時に知ることは難しい。例えば、家が空き家になったり、土地が耕作放棄地などになり、家または土地が荒れ始めた後に、当該土地の地域住民からの苦情などが行政に寄せられることにより、家または土地の所有者が不在となったことがわかる場合が多い。
【０００４】
例えば特許文献１では、入力された地番について、所有者の年齢により、耕作放棄地の候補を提示することが提案されている。しかし、この提案方法は、耕作放棄地の候補を、例えば自然環境の変化、経済情報などの複数の情報を包括的に用いて判断するものではない。このため、入力された地番の土地が周辺に比べて孤立しているか否かなどの状況を把握することはできない。つまり、空き家、耕作放棄地などになる可能性がある管理者不在地域を正確に予測して、管理者不在地域となる時期を正確に予測することは難しい。このため、行政、開発事業などにおいて、管理者不在地域に対する総合的な対策を策定することは難しい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−２０８７１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来は、管理者不在地域の候補を正確に予測して、管理者不在地域となる時期を正確に予測することは難しい。
【０００７】
そこで、１つの側面では、管理者不在地域を正確に予測して、管理者不在地域となる時期を正確に予測できる管理者不在地域を予測する装置、方法及び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】
【０００８】
１つの案によれば、評価対象の第１の領域を複数の第２の領域に分割する手段と、前記第１の領域の自然環境を表す自然環境情報に基づいて、各第２の領域を形成する複数の第３の領域のうち、過去の第１の一定期間で、市街地または造成地である第３の領域が一定割合以上増加している第３の領域を含む第２の領域を抽出して管理者不在地域の候補に設定する手段と、前記候補の経済状況を表す経済情報に基づいて、前記候補を、過去の第２の一定期間で経済状況が一定割合以上悪化している候補に絞り込む手段と、絞り込まれた候補を、前記候補の環境整備の記録を表す環境アセスメント情報、前記候補の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す地図情報、及び前記候補の土地利用の状況を表す社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込み、予測された管理者不在地域が発生する時期を予測する手段と、を備えた管理者不在地域を予測する装置が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
一態様によれば、管理者不在地域を正確に予測して、管理者不在地域となる時期を正確に予測できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】情報処理システムの一例を示す図である。
【図２】コンピュータの一例を示すブロック図である。
【図３】管理者不在地域を予測する処理の一例を説明するフローチャートである。
【図４】植生図と植生自然度分布との関係の一例を示す図である。
【図５】植生自然度の概要を示す図である。
【図６】植生自然度の詳細を示す図である。
【図７】メッシュ内での植生自然度の占有割合の変化の一例を説明する図である。
【図８】二次林または自然林のエリアが８％以上減少したメッシュの分布の一例を示す図である。
【図９】経済情報に関するデータに基づく管理者不在地域を予測処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１０】経済情報データベースの一例を示す図である。
【図１１】経済情報データベースの他の例を示す図である。
【図１２】環境アセスメント情報に関するデータに基づく管理者不在地域の絞り込み処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１３】地図情報に関するデータに基づく管理者不在地域の絞り込み処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１４】図１３の処理で用いる条件とパラメータの関係の一例を示す図である。
【図１５】地図情報に関するデータに基づく管理者不在地域の絞り込み処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１６】図１５の処理で用いる条件とパラメータの関係の一例を示す図である。
【図１７】上昇傾向である厚木市の土地価格情報の一例を示す図である。
【図１８】下降傾向である横須賀市の土地価格情報の一例を示す図である。
【図１９】社会情報に関するデータに基づく管理者不在地域の絞り込み処理の一例を説明するフローチャートである。
【図２０】社会情報に含まれる基本指標の一例を示す図である。
【図２１】社会情報に含まれる農家の状況の一例を示す図である。
【図２２】集落Ｗ１の田畑果樹園の所有状況及び借入耕地率の一例を示す図である。
【図２３】社会情報に含まれる基本指標の一例を示す図である。
【図２４】社会情報に含まれる農家の状況の一例を示す図である。
【図２５】集落Ｗ２の田畑果樹園の所有状況及び借入耕地率の一例を示す図である。
【図２６】出力データの一例を示す図である。
【図２７】地図を含む出力データの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
開示の管理者不在地域を予測する装置、方法及びプログラムでは、評価対象の第１の領域（例えば、地方）を複数の第２の領域（例えば、メッシュ）に分割し、第１の領域の自然環境を表す自然環境情報に基づいて、各第２の領域を形成する複数の第３の領域（例えば、エリア）のうち、過去の第１の一定期間で、市街地または造成地である第３の領域が一定割合以上増加している第３の領域を含む第２の領域を抽出して管理者不在地域の候補に設定する。また、地域の経済状況を表す経済情報に基づいて、前記候補を、過去の第２の一定期間で経済状況が一定割合以上悪化している候補に絞り込む。さらに、絞り込まれた候補を、候補の環境整備の記録を表す環境アセスメント情報、候補の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す地図情報、及び候補の土地利用の状況を表す社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込み、予測された管理者不在地域が発生する時期を予測する。
【００１２】
以下に、開示の管理者不在地域を予測する装置、方法及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。
【実施例】
【００１３】
環境デザイン、地域の再開発、都市評価、不動産取引などにおいては、管理者不在地域を把握することが望ましい。そこで、以下に説明する実施例では、管理者不在地域を予測すると共に、地域の管理者が不在となるまでの期間、即ち、管理者不在地域が発生する時期を予測する。
【００１４】
先ず、評価対象となる地方を指定し、指定した地方を複数のメッシュに分割する。また、指定した地方の自然環境を表す自然環境情報に基づいて、各メッシュを形成する複数のエリアのうち、過去の第１の一定期間で、市街地または造成地であるエリアが一定割合以上増加しているエリアを含むメッシュを抽出して管理者不在地域の候補に設定する。そして、候補の経済状況を表す経済情報に基づいて、候補を、過去の第２の一定期間で経済状況が一定割合以上悪化している候補に絞り込む。絞り込まれた候補は、候補の環境整備の記録を表す環境アセスメント情報、候補の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す地図情報、及び候補の土地利用の状況を表す社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込み、予測された管理者不在地域が発生する時期を予測する。
【００１５】
自然環境情報は、地域の自然環境を表す情報であり、例えば環境省が行った植生調査に基づく植生自然度などを含んでも良い。具体的には、指定された地方を複数のメッシュに分割し、過去の一定期間で市街地または造成地であるエリアが１つのメッシュを占有する割合が増加していれば、管理者不在地域の第一候補として当該メッシュを抽出する。一方、農耕地、代償植生の二次林、自然植生に近い二次林、及び自然林のいずれかであるエリアが１つのメッシュを占有する割合が一定割合（例えば、１０％）以上減少していれば、管理者不在地域の第二候補として当該メッシュを抽出する。メッシュは、例えば最小単位が１ｋｍ×１ｋｍの正方形領域であるが、メッシュの形状及び最小単位に相当する面積は特に限定されない。また、メッシュを形成する複数のエリアの形状も、特に限定されない。
【００１６】
次に、第一候補及び第二候補を、指定された地方の経済情報に基づいて絞り込むことで、管理者不在地域を予測する。経済情報は、候補となった地域の経済状況を表す情報であり、例えば地域の税収、高額医療費の申請件数が増加している地域などを含む。
【００１７】
また、候補となった地域の経済情報に基づいて絞り込んだ管理者不在地域の候補を、候補となった地域の環境アセスメント情報、地図情報、及び社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込み、予測された管理者不在地域が発生する時期を予測する。環境アセスメント情報は、地域の環境整備の記録を表す情報であり、例えば新住宅開発事業または宅地都市基盤整備において、環境アセスメントを実施した地域、年などを含む。地図情報は、地域の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す情報であり、例えば登記簿の相続による所有者移転の時期、固定資産税または相続税に関わる不動産情報などを含む。また、社会情報は、地域の土地利用の状況を表す情報であり、例えば６５歳以上の農家数の増減、農地または樹園の借入耕地率または貸与耕地率などを含む。
【００１８】
このように、管理者不在地域を、自然環境及び経済情報の変化に加え、環境アセスメント情報、地図情報、社会情報のうち少なくとも１つの情報、即ち、複数の情報を包括的に用いて予測するので、管理者不在地域を正確に予測して、管理者不在地域となる時期を正確に予測できる。
【００１９】
なお、自然環境情報、経済情報、環境アセスメント情報、地図情報、及び社会情報は、いずれも一般に公開されている情報（即ち、公開データ）であっても、一般に非公開の情報（即ち、非公開データ）であっても良い。公開データは、一般に対して公開されているデータである。これに対し、非公開データは、行政などの特定機関（または、特定対象）に対してのみ公開されており、一般に対しては非公開のデータである。公開データを用いたデータ収集、評価分析、結果の表示のアプリケーションには、例えばリンクドオープンデータ（ＬＯＤ：Linked Open Data）技術を搭載したエヴァシーヴァ（富士通株式会社製ＥｖａＣｖａ、登録商標）などが含まれる。
【００２０】
図１は、情報処理システムの一例を示す図である。図１に示す情報処理システム１では、複数台のコンピュータ２−１〜２−ｎ（ｎは２以上の自然数）が、ネットワーク４を介して通信可能に接続されている。各コンピュータ２−ｉ（ｉ＝１〜ｎ）は、例えば周知のハードウェア構成を有し、少なくとも１つのデータベース（ＤＢ：Data-Base）３−ｉを管理可能である。なお、図１では便宜上、データベース３−ｉがコンピュータ２−ｉ内に図示されているが、データベース３−ｉは、コンピュータ２−ｉに外部接続されていても、ネットワーク４を介してコンピュータ２−ｉに接続されていても良い。図１において、データベース３−０は、ネットワーク４に接続され、少なくとも１台のコンピュータ２−ｉからアクセス可能なデータベースの一例である。また、情報処理システムは、データベースを管理しないコンピュータを含んでも良い。データベース３−０〜３−ｎは、例えば後述する自然環境情報データベース、経済情報データベース、環境アセスメントデータベース、地図情報データベース、社会情報データベースなどを含む。ネットワーク４は、１または複数のネットワークで形成可能であり、インターネットを含んでも良い。
【００２１】
図１に示す情報処理システム１は、クラウドコンピューティングシステムを形成しても良い。この場合、クラウドコンピューティングシステム上のコンピュータは、クラウドコンピューティングシステム上のデータベースをアクセス可能である。
【００２２】
なお、図１に示す情報処理システム１は、例えばインターネットに接続して利用する場合を想定しているが、スタンドアローンで利用しても良い。
【００２３】
図２は、コンピュータの一例を示すブロック図である。図２に示すコンピュータ２−ｉは、バス２０を介して互いに接続されたプロセッサ２１と、メモリ２２と、入力装置２３と、表示装置２４と、インタフェース（または、通信装置）２５とを有する。プロセッサ２１は、例えば中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）などで形成可能であり、メモリ２２に記憶されたプログラムを実行して、コンピュータ２−ｉ全体の制御を司る。メモリ２２は、例えば半導体記憶装置、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体などにより形成可能である。メモリ２２は、プロセッサ２１が実行する管理者不在地域を予測するプログラムを含む各種プログラム、各種データなどを記憶する。メモリ２２は、１または複数のデータベースを形成可能である。また、メモリ２２は、コンピュータ２−ｉに対して外部接続されていても、ネットワーク４を介して接続されていても良い。
【００２４】
入力装置２３は、ユーザ（または、オペレータ）により操作される例えばキーボードなどで形成可能であり、プロセッサ２１にコマンド及びデータを入力するのに用いられる。表示装置２４は、ユーザに対するメッセージ、管理者不在地域を予測する処理の結果などを表示する。インタフェース２５は、コンピュータ２−ｉを他のコンピュータなどと通信可能にネットワーク４に接続する。
【００２５】
なお、コンピュータ２−ｉは、当該コンピュータ２−ｉの構成要素がバス２０を介して接続されたハードウェア構成に限定されるものではない。また、コンピュータ２−１〜２−ｎは、全て同じハードウェア構成を有していても、例えば少なくとも１台のコンピュータ２−１が他のコンピュータ２−２〜２−ｎと異なるハードウェア構成を有していても良い。各コンピュータ２−１〜２−ｎには、例えば汎用コンピュータを用いても良い。
【００２６】
次に、一実施例における管理者不在地域を予測する装置、方法及びプログラムの一例を説明する。この例では、説明の便宜上、ユーザがコンピュータ２−１を操作して管理者不在地域を予測する処理を実行させ、１台以上の他のコンピュータ、例えば、コンピュータ２−２，２−３が管理するデータベース３−２，３−３からデータを取得する。また、一例として、データベース３−２，３−３に記憶されているデータは公開データであり、非公開データはコンピュータ２−１が管理するデータベース３−１から取得可能な場合について説明する。
【００２７】
なお、図１に示す情報処理システム１が、クラウドコンピューティングシステムを形成する場合、管理者不在地域を予測する処理は、１または複数のコンピュータ、即ち、１または複数のプロセッサにより実行しても良い。
【００２８】
図３は、管理者不在地域を予測する処理の一例を説明するフローチャートである。図３に示す処理は、例えばコンピュータ２−１のプロセッサ２１が当該コンピュータ２−１のメモリ２２に記憶された管理者不在地域を予測するプログラムを実行することで、実行することができる。この管理者不在地域を予測する処理を実行するコンピュータ２−１は、管理者不在地域を予測する装置の一例を形成する。
【００２９】
図３において、ステップＳ１では、プロセッサ２１が、評価対象となる地方の一例である都道府県の指定を取得する。例えば、プロセッサ２１が、ユーザが入力装置２３を操作することで指定した都道府県を取得する。
【００３０】
ステップＳ２では、プロセッサ２１が、例えばコンピュータ２−２のメモリ２２内のデータベース（例えば、自然環境情報データベース）３−２から、少なくとも指定された都道府県の自然環境情報に関するデータを取得して、取得した自然環境情報に関するデータに基づいて、指定された都道府県内で管理者不在地域となる可能性がある地域（第１の領域）の一例である市町村を抽出する。自然環境情報データベースに記憶されている、自然環境に関するデータは、例えば環境省が行った植生調査に基づく植生自然度を含んでも良く、例えば地理情報システム（ＧＩＳ：Geographic Information System）データ（即ち、地図上）での植生図と植生自然度を含んでも良い。この場合、ステップＳ２では、プロセッサ２１が、指定された都道府県内の植生図を用いて植生自然度と紐付けた植生群落のエリアを抽出し、抽出したエリアの面積を計算した後に、メッシュ毎に各植生自然度のエリアの占有割合を求める。また、この場合、ステップＳ２では、プロセッサ２１がさらに、メッシュ（第１の領域より小さい第２の領域）内の植生自然度が「１」（市街地または造成地）のエリア（ポリゴンとも言い、第２の領域より小さい第３の領域）が、一定期間前の一例である例えば２０年前に比べて、一定割合の一例である５０％以上多くなっている市町村を抽出する。住宅の耐用年数を約２０年と仮定すると、植生自然度の変化が過去２０年間で例えば植生自然度が「２」または「３」の農耕地から植生自然度が「１」の市街地または造成地への変化したエリアが占有する割合が５０％以上の高い割合のメッシュは、管理者不在地域となる可能性がある。
【００３１】
なお、評価対象となる地方が例えば市町村であれば、管理者不在地域となる地域は例えば市町村内の地区などであっても良い。
【００３２】
図４は、例えば全国のＧＩＳ情報（即ち、地図情報）を１ｋｍ×１ｋｍのメッシュで分割した場合の１つのメッシュの植生図と、植生自然度分布との関係の一例を示す図である。植生自然度は、図５に示すように、植生自然度「１」〜「１０」の概要が分類されている。また、環境省が行った植生調査に基づく植生自然度の詳細は、図６に示すように分類されている。
【００３３】
植生自然度は、元々環境省では、植物社会学的な観点から群落の自然性がどの程度残されているかを示す１つの指標として定義されており、自然を評価する尺度として自然を人為による影響や復元力の強弱の度合いなどに応じて、一定のランク（分類）に分けたものである。植生自然度は、市街地や工業用地として植生が殆ど残存しないものを「１」、極めて自然性の高いものを「１０」として１０階層に分類され、図５及び図６に示すように、下記の通りに分けられている。なお、植生自然度「９」と植生自然度「１０」は、自然性の高さにおいては同じランクとする。
「１」：市街地または造成地（植生の殆ど残存しない地区）
「２」：農耕地（水田、畑地、緑被率６０％以上住宅地を含む）
「３」：農耕地（果樹園、桑園、茶畑、苗圃等の樹園地）
「４」：背の低い二次草原（シバ群落等の背丈の低い草原）
「５」：背の高い二次草原（ササ群落、ススキ群落等の背丈の高い草原）
「６」：造林地（常緑針葉樹、落葉針葉樹、常緑広葉樹等の植林地）
「７」：代償植生の二次林（クリ−ミズナラ群落、クヌギ−コナラ群落等）
「８」：自然植生に近い二次林（ブナ、ミズナラ再生林、シイ・カシ萌芽林等）
「９」：自然林（エゾマツ−トドマツ群集、ブナ群集等の極相林または天然林）
「１０」：自然草原・湿地（高山ハイデ、風衝草原、自然草原等）
地図メッシュＩＤに１つの自然度を付す環境省の植生自然度の地図情報への決定方法とは異なり、本実施例では、植生自然度「１」〜「１０」は、各メッシュにおいて、対応する植生自然度の領域（エリア）が占める割合（占有割合）を示すのに用いている。つまり、植生図を用いて植生自然度と紐付けした植生群落のエリアを活用する。地図メッシュＩＤ夫々の１区画内に、異なる植生自然度を有する複数の植生群落が存在しており、これらの複数の植生群落をエリア（ポリゴン）と捉える。また、夫々の植生群落のエリアがどの植生自然度を有するかは、例えば環境省のデータを用いて植生群落を植生自然度と紐付けておくことで判断できる。さらに、各植生自然度を有する植生群落のエリア（ポリゴン）の面積が、同メッシュ内でどの程度の面積を占有しているかという占有割合を計算する。つまり、本実施例では、夫々の植生自然度を有するエリアが、同メッシュ内でどのくらいの面積を占有しているかを抽出した、占有割合を用いる。
【００３４】
図４中（ａ）に示す植生図は、図５の植生自然度または図６の植生自然度の詳細に基づいて、図４中（ｂ）に示す植生自然度分布に変換される。図４中、（ａ）に示す植生図では、メッシュ内の各植生群落をまとめたポリゴン（エリア）ａ〜ｅの占有割合が示されている。これに対し、図４中、（ｂ）に示す植生自然度分布では、メッシュ内の、夫々の植生自然度を有するエリアの占有割合が示されている。この例では、植生自然度が「７」のエリアＮ７の占有割合が５０％、植生自然度が「５」のエリアＮ５の占有割合が１３％、植生自然度が「３」のエリアＮ３の占有割合が５％、植生自然度が「２」のエリアＮ２の占有割合が２８％、植生自然度が「１」（市街地または造成地）のエリアＮ１の占有割合が４％である。
【００３５】
次に、図４中（ｂ）に示す如き植生自然度分布の一定期間における変化に基づき、植生自然度が「１」（市街地または造成地）のエリアが、一定期間前に比べて５０％以上多くなっているメッシュを抽出する。図７は、メッシュ内での植生自然度の占有割合の変化の一例を説明する図である。図７中、（ａ）は２０１５年におけるメッシュ内の植生自然度の割合を示し、（ｂ）は１９９５年におけるメッシュ内の植生自然度の割合を示し、（ｃ）は２０１５年時に、２０年前に比べて変化したメッシュ内の植生自然度の割合の差を示す。図７に示す例では、（ａ）の２０１５年のメッシュＩＤ番号がＩＤ１，ＩＤ２の植生自然度が「１」（市街地または造成地）のエリアは、（ｂ）の１９９５年に比べて（ｃ）に示すように夫々５．４％，５０．３％増加していることがわかる。この場合、メッシュＩＤ番号がＩＤ２の植生自然度が「１」（市街地または造成地）のエリアの割合が、１９９５年と比べると２０１５年では５０％以上増加しているため、他のメッシュＩＤ番号に比べて増加した割合が大きく、管理者不在地域となる可能性がある。
【００３６】
また、図７に示す例では、（ａ）の２０１５年のメッシュＩＤ番号がＩＤ２の植生自然度が「８」（自然植生に近い二次林）のエリアは、（ｂ）の１９９５年に比べて（ｃ）に示すように７２．８％減少していることがわかる。さらに、図７に示す例では、（ａ）の２０１５年のメッシュＩＤ番号がＩＤ３の植生自然度が「２」及び「３」（農耕地）のエリアは、（ｂ）の１９９５年に比べて（ｃ）に示すように夫々１５．４％，１．８％減少しているので、農耕地が合計１７．２％（＝１５．４％＋１．８％）減少して荒廃していることがわかる。
【００３７】
次に、ステップＳ３では、プロセッサ２１が、抽出された市町村の植生自然度のメッシュにおいて、植生自然度が「１」（市街地または造成地）であるエリアが少なくとも１つ増加しているか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ４へ進み、判定結果がＮｏであると処理はステップＳ５へ進む。ステップＳ４では、プロセッサ２１が、ステップＳ２で抽出された市町村を、管理者不在地域となる可能性がある第一候補Ａ１として抽出し、処理は後述するステップＳ７へ進む。プロセッサ２１は、ステップＳ４において複数の第一候補Ａ１、即ち、第一候補群を抽出しても良い。
【００３８】
ステップＳ５では、プロセッサ２１が、抽出された市町村の植生自然度のメッシュにおいて、植生自然度が「２」または「３」（農耕地）、若しくは、植生自然度が「７」、「８」、または「９」（代償植生の二次林、自然植生に近い二次林、または自然林）であるエリアが占有する割合が例えば１０％以上減少しているメッシュがあるか否かを判定し、判定結果がＮｏであると処理はステップＳ１へ戻り、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ６へ進む。ステップＳ６では、プロセッサ２１が、ステップＳ２で抽出された市町村を、管理者不在地域となる可能性がある第二候補Ａ２として抽出し、処理はステップＳ７へ進む。プロセッサ２１は、ステップＳ６において複数の第二候補Ａ２、即ち、第二候補群を抽出しても良い。
【００３９】
このように、ステップＳ２〜Ｓ６の処理により、地域の自然環境を表す自然環境情報に基づいて、各メッシュを形成する複数のエリアのうち、過去の一定期間で、市街地または造成地であるエリアが一定割合以上増加しているエリアを含むメッシュを抽出して、管理者不在地域の候補に設定することができる。
【００４０】
例えば、図７の示す例では、市街地化についての判断として、図７中（ａ）の２０１５年のメッシュＩＤ番号がＩＤ１とＩＤ２の植生が殆ど存在しない地域である植生自然度が「１」（市街地または造成地）のエリアは、（ｂ）の１９９５年に比べて夫々５．４％と５０．３％増加していることが分かる。この場合、メッシュＩＤ番号がＩＤ２の植生自然度が「１」（市街地または造成地）のエリアの増加が５０％以上であり、他のメッシュに比べて増加した割合が大きいことが分かるので、第一候補Ａ１として抽出する。一方、農地または森林の荒廃についての判断のため、図７のメッシュＩＤ番号がＩＤ２とＩＤ２については、１９９５年に比べ、前者は、植生自然度が「８」（自然植生に近い二次林）のエリアが７２．８％減少している。これに対し、後者は、植生自然度が「２」，「３」（農耕地）のエリアが合計１７．２％（＝１５．４％＋１．８％）減少しているので、荒廃していることが分かる。この場合、メッシュＩＤ番号がＩＤ２の植生自然度が「８」（自然植生に近い二次林）のエリアの増加が１０％以上であるが、この例ではメッシュＩＤ番号がＩＤ２のエリアは、既に管理者不在地域となる可能性がある地域の第一候補Ａ１として抽出されている。一方、メッシュＩＤ番号がＩＤ３の植生自然度が「２」，「３」（農耕地）のエリアの合計の増加が１０％以上であるため、メッシュＩＤ番号がＩＤ３の植生自然度が「２」，「３」（農耕地）のエリアは、管理者不在地域となる可能性がある地域の第二候補Ａ２として抽出する。
【００４１】
このように、例えば、２０１５年を基準とした場合、住宅の耐用年数を約２０年と仮定し、２０年前の１９９５年におけるメッシュ内で特定の植生自然度を有するエリアの占有割合との差を計算する。植生自然度が「１」（市街地または造成地）のエリアの占有割合が、２０年前に比べ多くなっているメッシュを集め、評価する市町村内にあるメッシュの中で、増加の割合が例えば５０％以上で一番増加の割合が多いメッシュを、管理者不在地域となる可能性がある地域の第一候補Ａ１として抽出する。植生自然度が「１」（市街地または造成地）のエリアの占有割合の増加の割合が例えば５０％以上であり、２番目に増加しているメッシュが1つ以上ある場合は、同様に、管理者不在地域となる可能性がある地域の第一候補Ａ１として抽出する。
【００４２】
また、植生自然度が「１」（市街地または造成地）のエリアが増加しているメッシュが1つ以上ない場合でも、植生自然度が「２」，「３」（農耕地）のエリアか植生自然度が「７」，「８」，「９」（代償植生の二次林、自然植生に近い二次体、及び自然林）のエリアが例えば１０％以上減少したメッシュが１つ以上ある場合は、管理者不在地域となる可能性がある地域の第二候補Ａ２として抽出する。メッシュ内で、該当する植生自然度のエリアの占有割合の増減がなければ、評価対象となる次の地方の指定を取得する。
【００４３】
図８は、１９９５年に比べて、２０１５年の植生自然度が「７」，「８」，「９」（代償植生の二次林、自然植生に近い二次体、及び自然林）のエリアが８％以上減少したメッシュの分布の一例を示す図である。
【００４４】
ステップＳ７では、プロセッサ２１が、例えばコンピュータ２−１のメモリ２２内のデータベース（例えば、経済情報データベース）３−１から、少なくとも抽出した市町村の経済情報に関するデータを取得して、取得した経済情報に関するデータに基づいて、第一候補Ａ１または第二候補Ａ２から管理者不在地域を予測する。経済情報データベースに記憶されている、経済情報に関するデータは、例えば市町村の税収、高額医療費の申請件数が増加している地域、鳥獣被害などの自然生物に関する苦情件数が増加している地域、鳥獣などの自然生物による被害に対する対策費などを含んでも良い。例えば、プロセッサ２１が、取得した経済情報に含まれる市町村の税収に対して将来負担率が１００％を超えており（即ち、将来赤字となり）、且つ、高額医療費の申請件数が過去の一定期間の一例である例えば過去２０年間で増加している地域を、管理者不在地域となる可能性が高い地域と判定する。また、プロセッサ２１が、取得した経済情報に含まれる市町村の鳥獣被害などの自然生物に関する苦情件数が過去の一定期間の一例である例えば過去２０年間で増加しており、且つ、鳥獣などの自然生物による被害に対する対策費が過去の一定期間の一例である例えば過去２０年間で増加している地域を、管理者不在地域となる可能性が高い地域と判定する。これに対し、プロセッサ２１が、取得した経済情報に含まれる市町村の税収において将来負担率が１００％を超えている（即ち、将来赤字となる）ものの、高額医療費の申請件数が過去の一定期間の一例である例えば過去２０年間で増加していない地域を、管理者不在地域となる可能性が中程度である地域と判定する。また、プロセッサ２１が、取得した経済情報に含まれる市町村の鳥獣被害などの自然生物に関する苦情件数が過去の一定期間の一例である例えば過去２０年間で増加しているものの、鳥獣などの自然生物による被害に対する対策費が過去の一定期間の一例である例えば過去２０年間で増加していない地域を、管理者不在地域となる可能性が中程度である地域と判定する。なお、高額医療費の申請件数は、一定年齢層の一例である例えば６５歳以上で７５歳未満の高額医療費の申請件数であっても良い。ステップＳ７の後、処理は並行して後述するステップＳ８，Ｓ９，Ｓ１１へ進む。ステップＳ８，Ｓ９は、主に都市部で空き家になる可能性がある管理者不在地域の抽出を対象とする手順であり、ステップＳ１１は、主に耕作放棄による管理者不在地域の抽出を対象とする手順である。
【００４５】
このように、ステップＳ７の処理により、候補の経済状況を表す経済情報に基づいて、候補を、過去の一定期間で経済状況が一定割合以上悪化している候補に絞り込むことができる。
【００４６】
なお、この例では、経済情報に関するデータが、鳥獣被害などの自然生物に関する苦情件数が増加している地域及び鳥獣などの自然生物による被害に対する対策費を含んでいるが、鳥獣被害などの自然生物に関する苦情件数が増加している地域は、自然環境情報に関するデータに含めても良い。
【００４７】
図９は、ステップＳ７においてプロセッサ２１が実行する、経済情報に関するデータに基づく管理者不在地域を予測処理の一例を説明するフローチャートである。図９において、ステップＳ７１及びステップＳ７２は、この例では並行して実行される。ステップＳ７１では、プロセッサ２１が、取得した経済情報に含まれる市町村の税収に対して将来負担率が１００％を超えている（即ち、将来赤字となる）か否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理は後述するステップＳ７３へ進み、判定結果がＮｏであると処理は図３の処理へ戻る。図１０は、ステップＳ７１で用いる経済情報を含む経済情報データベースの一例を示す図である。
【００４８】
ステップＳ７３では、プロセッサ２１が、税収に対して将来負担率が１００％を超えている市町村を抽出する。ステップＳ７４では、プロセッサ２１が、取得した経済情報に含まれる高額医療費の申請件数が過去の一定期間の一例である例えば過去２０年間で増加している市町村があるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ７５へ進み、判定結果がＮｏであると処理は後述するステップＳ７７へ進む。図１１は、ステップＳ７４で用いる経済情報を含む経済情報データベースの他の例を示す図である。なお、図１１に示す経済情報データベースは、図１０に示す経済情報データベースと一体であっても、別体であっても良い。
【００４９】
ステップＳ７５では、プロセッサ２１が、高額医療費の申請件数が過去２０年間で増加している市町村を抽出する。ステップＳ７６では、プロセッサ２１が、高齢者の健康状態が悪く要介護の高齢者の増加する状況であると判断し、抽出された市町村を、管理者不在地域となる可能性が高い候補Ｂ１に設定し、処理は図３の処理へ戻る。また、ステップＳ７７では、プロセッサ２１が、抽出された市町村を、管理者不在地域となる可能性が中程度の候補Ｂ２に設定し、処理は図３の処理へ戻る。
【００５０】
つまり、第一候補Ａ１または第二候補Ａ２の中で、市町村収入（税収）において、将来負担額が１００％を超えている市町村または赤字比率がある市町村を、図１０に示す経済情報データベースから取得した経済情報から判断する。また、高額医療費などの状況について、高齢者のうち例えば要介護認定１の認定者の割合が、高齢者の割合の１０％以上の市町村は、高度医療介護件数の高齢者人口に対する割合が他の市町村に比べて高いことを、図１１に示す経済データベースから取得した経済情報から判断する。このような市町村は、要介護の高齢者の増加、即ち、高齢者の健康状態が悪い状態と捉え、今後管理者不在の住宅または農地が増える可能性が高い候補Ｂ１に設定する。
【００５１】
一方、ステップＳ７２では、プロセッサ２１が、取得した経済情報に含まれる市町村の鳥獣被害などの自然生物に関する苦情件数が過去の一定期間の一例である例えば過去２０年間で増加しているか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理は後述するステップＳ７８へ進み、判定結果がＮｏであると処理は図３の処理へ戻る。ステップＳ７２で用いる経済情報は、図１０に示す経済情報データベースから取得しても良い。
【００５２】
ステップＳ７８では、プロセッサ２１が、鳥獣被害などの自然生物に関する苦情件数が過去２０年間で増加している市町村を抽出する。ステップＳ７９では、プロセッサ２１が、取得した経済情報に含まれる鳥獣などの自然生物による被害に対する対策費が過去の一定期間の一例である例えば過去２０年間で増加している市町村があるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ８０−１へ進み、判定結果がＮｏであると処理は上記のステップＳ７７へ進む。ステップＳ７９で用いる経済情報は、図１０に示す経済情報データベースから取得しても良い。
【００５３】
ステップＳ８０−１では、プロセッサ２１が、鳥獣などの自然生物による被害に対する対策費が過去２０年間で増加している市町村を抽出する。ステップＳ８０−２では、プロセッサ２１が、農地に出て行く人口が減少し、農家を続けて行く気力を失う人口が増加する状況であると判断し、抽出された市町村を、管理者不在地域となる可能性が高い候補Ｂ１に設定し、処理は図３の処理へ戻る。
【００５４】
つまり、鳥獣被害の苦情件数について過去２０年間で増加した市町村を、図１０に示す経済情報データベースから取得した経済情報から判断する。例えば、鳥獣被害の苦情件数が、町Ｒ１では、２０年間のうち過去５年間で急増して、昨年には５００件あったとする。一方、町Ｒ２では、毎年９０件程度の苦情があり横這いであるが、過去１０年間で徐々に苦情が増えてきて昨年は３００件あったとする。町Ｒ３では、1０年前は、３００件ほどあったが、最近は２０件に減少しているとする。このような場合、町Ｒ１と町Ｒ２では、何らかの土地利用の変化または自然環境の変化があったと考えられるので、これらの地域を候補Ｂ２に設定する。一方、町Ｒ１、町Ｒ２、及び町Ｒ３の中で、鳥獣被害対策費用が過去２０年間で増加している地域を候補Ｂ１に設定する。これは、耕作放棄地の増加による獣の農地への侵入、または、管理者不在の住宅が放置され庭の草が伸び、獣の通り道になったりしている可能性が高いと考えられるからである。特に、農地での鳥獣被害は、農地に出て行く人口が減少したことを意味しており、高齢で農家を続けていく気力を失う人口が多いと捉えることができる。このように、ステップＳ７では、管理者不在地域となる可能性を、高定度または中程度で優先付けしている。
【００５５】
図３の処理の説明に戻るに、ステップＳ８では、プロセッサ２１が、例えばコンピュータ２−３のメモリ２２内のデータベース（例えば、環境アセスメントデータベース）３−３から、少なくとも候補Ｂの環境アセスメント情報に関するデータを取得して、取得した環境アセスメント情報に関するデータに基づいて、ステップＳ７で予測した管理者不在地域の候補Ｂ（Ｂ１またはＢ２）を、環境アセスメントを実施したことがある地域に絞り込む。環境アセスメントデータベースに記憶されている、環境アセスメント情報は、例えば新住宅開発事業または宅地都市基盤整備において、環境アセスメントを実施した地域、年などを含んでも良い。
【００５６】
図１２は、ステップＳ８においてプロセッサ２１が実行する、環境アセスメント情報に関するデータに基づく管理者不在地域の絞り込み処理の一例を説明するフローチャートである。図１２において、ステップＳ８１では、プロセッサ２１が、取得した環境アセスメント情報に関するデータに基づいて、ステップＳ７で予測した管理者不在地域の候補Ｂ１またはＢ２を、環境アセスメントを実施したことがある地域、即ち、候補Ｃに絞り込む。ステップＳ８２では、プロセッサ２１が、環境アセスメントを実施したことがある地域、即ち、候補Ｃについて、環境アセスメントを実施した実施年ｔ１を求める。ステップＳ８３では、プロセッサ２１が、調査を行う年（以下、「調査年」とも言う）ｔ２を用いて、宅地造成から現在までの経過期間ｔ＝ｔ１−ｔ２を求める。ステップＳ８４では、プロセッサ２１が、例えばｔ≧３０であるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ８５へ進み、判定結果がＮｏであると処理はステップＳ８６へ進む。
【００５７】
宅地造成時から例えば３０年を超えると、住宅寿命が３０年と仮定すると住宅が老朽化する。また、住宅購入者は、平均３０歳で住宅を購入すると仮定すると、例えばｔ＝４８年経過した造成地に住む住民は、ｔ＋３０＝７８歳となり、この住宅（物件）の所有者の平均年齢は７８歳以上である可能性が高い。そこで、ステップＳ８５では、プロセッサ２１が、調査年ｔ２における所有者の平均推定年齢ｓを７８歳に設定すると共に、候補Ｃを第一候補Ｃ１に設定し、処理は図３の処理へ戻る。
【００５８】
ステップＳ８６では、プロセッサ２１が、２０≦ｔ＜３０であるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ８７へ進み、判定結果がＮｏであると処理はステップＳ８８へ進む。例えば、ｔ＝２７年経過した造成地に住む住民は、ｔ＋３０＝５７歳となり、この住宅（物件）の所有者の平均年齢は５７歳以上である可能性が高い。そこで、ステップＳ８７では、プロセッサ２１が、調査年ｔ２における所有者の平均推定年齢ｓを５７歳に設定すると共に、候補Ｃを第二候補Ｃ２に設定し、処理は図３の処理へ戻る。
【００５９】
ステップＳ８８では、プロセッサ２１が、ｔ≦２０であるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ８９へ進み、判定結果がＮｏであると処理は図３の処理へ戻る。ステップＳ８９では、プロセッサ２１が、候補Ｃを第三候補Ｃ３に設定し、処理は図３の処理へ戻る。
【００６０】
このように、候補Ｂ１またはＢ２の市町村から、過去に環境アセスメント制度に基づいて、アセスメントが実施された履歴を用いて、さらに絞り込んだ候補地Ｃを抽出する。環境アセスメントは、大規模な造成地開発に伴い行われるので、公開情報から入手できる。先ず、ある評価年より一定期間前に新住宅開発事業または宅地都市基盤整備において、環境アセスメントを実施したことがある物件を選択して、実施年ｔ１と調査年ｔ２とから、環境アセスメントを実施した時期からの経過期間ｔを求める。この例では、環境アセスメント情報データベースに、大規模な住宅開発が町Ｒ１では１９５７年に行われ、町Ｒ２では１９８８年に行われ、町Ｒ３では１９９０年に実施されたことを示す情報が記憶されている。現在の調査年ｔ２が２０１５年であれば、環境アセスメント実施からの経過期間ｔは、町Ｒ１の場合は４８年、町Ｒ２の場合は２７年、町Ｒ３の場合は２５年であることがわかる。この場合、環境アセスメント実施からの経過期間ｔが３０年以上経過しているのは、町Ｒ１であり、宅地造成から３０年を超えると、住宅寿命が３０年であることから、既に老朽化していると考えられる。また、住宅購入者は、当時平均３０歳での購入が推測されるため、ｔ＝４８に３０を加算すると、７８となり、この物件の所有者の平均年齢は、７８歳程度の可能性が高いことがわかる。そこで、調査年ｔ２における町Ｒ１内の物件の所有者の平均推定年齢ｓ＝７８歳と設定する。これにより、この地域（町Ｒ１）を第一候補Ｃ１とし、所有者平均年齢ｓを７８歳とする。一方、町Ｒ２では、例えば、ｔ＝２７年経過した造成地に住む住民は、ｔ＝２７に３０を加算すると、５７となり、この物件の所有者の平均年齢は、５７歳以上の可能性が高いことがわかる。そこで、調査年ｔ２における町Ｒ２内の物件の所有者の平均推定年齢ｓを５７歳と設定する。これにより、この地域（待ちＲ２）を第二候補Ｃ２とし、所有者平均年齢ｓを５７歳とする。
【００６１】
図３の処理の説明に戻るに、ステップＳ９では、プロセッサ２１が、例えばコンピュータ２−１のメモリ２２内のデータベース（例えば、地図情報データベース）３−１から、少なくとも候補Ｃの地図情報に関するデータを取得して、取得した地図情報に関するデータに基づいて、ステップＳ８で予測した管理者不在地域の候補Ｃ（Ｃ１、Ｃ２、またはＣ３）の中で、条件にあてはまるエリアを重ねて行き、重なったエリアから、相続による所有者移転の時期から管理者不在になる時期を予測する。地図情報データベースに記憶されている、地図情報は、例えば登記簿の相続による所有者移転の時期、固定資産税または相続税に関わる不動産情報の一例である公示価格、一定期間で公示価格が低下した地域などを含んでも良い。
【００６２】
なお、ステップＳ９では、プロセッサ２１が、例えばコンピュータ２−１のメモリ２２内のデータベース（例えば、地図情報データベース）３−１から、少なくとも候補Ｂの地図情報に関するデータを取得しても良い。この場合、取得した地図情報に関するデータに基づいて、ステップＳ７で予測した管理者不在地域の候補Ｂ（Ｂ１またはＢ２）の中で、条件にあてはまるエリアを重ねて行き、重なったエリアから、相続による所有者移転の時期から管理者不在になる時期を予測しても良い。
【００６３】
図１３は、ステップＳ９においてプロセッサ２１が実行する、地図情報に関するデータに基づく管理者不在地域の絞り込み処理の一例を説明するフローチャートである。図１３において、ステップＳ９１では、プロセッサ２１が、地図情報に含まれる、管理者不在地域の候補Ｃ（Ｃ１、Ｃ２、またはＣ３）についての登記簿の情報に基づいて、相続による所有者移転の記録を抽出する。ステップＳ９２では、プロセッサ２１が、相続による所有者移転の年ｔ３が、調査年ｔ２から３０年以上の物件であるか、即ち、ｔ３≧５０であるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ９３−１へ進み、判定結果がＮｏであると処理はステップＳ９４へ進む。ステップＳ９３−１では、プロセッサ２１が、所有者が後期高齢者であり、健康寿命以上であり、土地の所有者自身と会話ができるぎりぎりの年齢であると判断し、候補Ｃを候補Ｄ１として確定する。また、男性の平均健康寿命ｗは７０．４２歳であり、土地の所有者が男性の場合に所有者自身と会話ができる期間Ｖ＝ｗ−ｓは、７０．４２−７８＝−７．５８年となり、既にマイナス（−）であることから、既に所有者自身と会話ができない可能性が高いことがわかる。ステップＳ９３−２では、プロセッサ２１が、該当する県の男性の平均寿命Ｔ歳から、土地の現在の所有者の平均推定年齢（ｓ＝７８歳）を引いた年数ｕ＝Ｔ−ｓを、当該土地を管理できる期間ｕと設定し、処理は図３の処理へ戻る。土地の所有者が男性の場合、男性の平均寿命Ｔは７９．５５歳であるから、平均推定年齢ｓ＝７８歳を用いた場合、土地を管理できる期間ｕは７９．５５−７８＝１．５年となり、土地の所有者（管理者）不在になるまであと１．５年であることがわかる。
【００６４】
ステップＳ９４では、プロセッサ２１が、相続による所有者移転の年ｔ３が、調査年ｔ２から３０年以上５０年未満の物件であるか、即ち、３０≦ｔ３＜５０であるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ９５−１へ進み、判定結果がＮｏであると処理はステップＳ９６へ進む。ステップＳ９５−１では、プロセッサ２１が、所有者が高齢者（例えば、男性の場合７０歳、女性の場合７３歳）であり、所有者自身と会話ができるレベルであると判断し、候補Ｃを候補Ｄ２として確定する。男性の平均健康寿命ｗは７０．４２歳であり、平均推定年齢ｓ＝６７歳を用いた場合、所有者自身と会話ができる期間Ｖ＝ｗ−ｓは、７０．４２−６７＝３．４２年となる。ステップＳ９３−２では、プロセッサ２１が、土地を管理できる期間（残余管理年数）をｕ＝（県の平均健康寿命ｗ）−（調査年ｔ２における所有者の平均推定年齢ｓ）＋３年と設定し、処理は図３の処理へ戻る。例えば、相続による所有者移転の年ｔ３が３７年で、３７年前から所有者が変わっていない場合、平均推定年齢ｓ＝６７歳となる。男性の健康寿命ｗが７０．４２歳であることから、ｕ＝（７０．４２−６７）＋３＝６．４２年となり、健康寿命ｗが終わった３年後の年齢まで、あと６．４２年あるため、土地を管理ができる期間ｕが６．４２年であるとがわかる。
【００６５】
ステップＳ９６では、プロセッサ２１が、相続による所有者移転の年ｔ３が、調査年ｔ２から２０年以上３０年未満の物件であるか、即ち、２０≦ｔ３＜３０であるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ９７−１へ進み、判定結果がＮｏであると処理はステップＳ９８へ進む。ステップＳ９７−１では、プロセッサ２１が、所有者が高齢者（例えば、男性の場合７０歳、女性の場合７３歳）であり、所有者自身と会話ができ所有者自身が将来に向けて土地管理について相談できるレベルであると判断し、候補Ｃを候補Ｄ１として確定する。男性の平均健康寿命ｗは７０．４２歳であり、平均推定年齢ｓ＝６５歳を用いた場合、所有者自身と会話ができる期間Ｖ＝ｗ−ｓは、７０．４２−６５＝５．４２年となる。ステップＳ９７−２では、プロセッサ２１が、土地を管理できる期間（残余管理年数）をｕ＝（県の平均健康寿命ｗ）−（調査年における所有者の平均推定年齢ｓ）＋５年と設定し、処理は図３の処理へ戻る。男性の健康寿命ｗが７０．４２歳であることから、ｕ＝（７０．４２−６５）＋５＝１０．４２年となり、健康寿命ｗが終わった５年後の年齢まで、あと１０．４２年あるため、土地を管理ができる期間ｕが１０．４２年であるとがわかる。
【００６６】
ステップＳ９８では、プロセッサ２１が、相続による所有者移転の年ｔ３が、調査年ｔ２から２０年未満の物件であるか、即ち、ｔ３＜２０であるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ９９へ進み、判定結果がＮｏであると処理は図３の処理へ戻る。ステップＳ９９では、プロセッサ２１が、候補Ｃを候補Ｄ１〜Ｄ３から除外して、処理は図３の処理へ戻る。
【００６７】
図１４は、図１３の処理で用いる条件とパラメータの関係の一例を示す図である。図１４に示すように、ｔ≧５０の場合、パラメータの一例である、土地を管理できる期間（残余管理年数）ｕは、該当する県の平均寿命Ｔ歳から調査年ｔ２における土地の所有者の平均推定年齢ｓを引いた年数である。３０≦ｔ＜５０の場合、土地を管理できる期間ｕは、該当する県の平均寿命Ｔ歳から調査年ｔ２における土地の所有者の平均推定年齢ｓを引いて３年を加えた年数である。また、ｔ≦３０の場合、土地を管理できる期間ｕは、該当する県の平均寿命Ｔ歳から調査年ｔ２における土地の所有者の平均推定年齢ｓを引いて５年を加えた年数である。
【００６８】
図３の処理の説明に戻るに、ステップＳ１０では、プロセッサ２１が、例えばコンピュータ２−１のメモリ２２内のデータベース（例えば、地図情報データベース）３−１から、少なくとも候補Ｂの地図情報に関するデータを取得して、取得した地図情報に関するデータに基づいて、ステップＳ７で予測した管理者不在地域の候補Ｂ（Ｂ１またはＢ２）の中で、条件にあてはまるエリアを重ねて行き、重なったエリアから、土地を取得した後の土地利用の転用価格を判定して転用価値の高い順に優先付けを行う。
【００６９】
図１５は、ステップＳ１０においてプロセッサ２１が実行する、地図情報に関するデータに基づく管理者不在地域の絞り込み処理の一例を説明するフローチャートである。図１５において、ステップＳ１０１では、プロセッサ２１が、少なくとも候補Ｂの地図情報に含まれる、管理者不在地域の候補Ｂ（Ｂ１またはＢ２）についての公示価格に基づいて、土地取引価格の経年変化を求めるために、各年（ｘ）の中央値ｘ（ｙ）を求める。ステップＳ１０２では、プロセッサ２１が、例えば過去の一定期間（例えば、５年間）から現在にかけての土地価格（円／ｍ２）の中央値の経年変化の傾き（ａ）を求める。これにより、ｙ＝ａｘ＋ｂなる式を導くことができる。ここで、ｂは、切片であり、ある期間で土地価格を評価している初年度の土地価格（円／ｍ２）である。ステップＳ１０３では、プロセッサ２１が、ａ≧１であるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ１０４−１へ進み、判定結果がＮｏであると処理は後述するステップＳ１０５へ進む。ステップＳ１０４−１では、プロセッサ２１が、土地価格が上昇傾向であり、管理者不在の土地があっても、土地を入手した活用例があることから、土地を売却の際にも高く売れる可能性が高く、今後の土地利用の価値が高程度であると判断する。ステップＳ１０４−２では、プロセッサ２１が、土地価値が高程度であり、転用可能性が高程度であると判断して、候補Ｂを候補Ｄ１に確定し、処理は図３の処理へ戻る。
【００７０】
ステップＳ１０５では、プロセッサ２１が、０≦ａ＜１であるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ１０６−１へ進み、判定結果がＮｏであると処理は後述するステップＳ１０７へ進む。ステップＳ１０６−１では、プロセッサ２１が、今後の土地利用の価値が中程度であると判断する。ステップＳ１０６−２では、プロセッサ２１が、土地価値が中程度であり、転用可能性が中程度であると判断して、候補Ｂを候補Ｄ２に確定し、処理は図３の処理へ戻る。
【００７１】
ステップＳ１０７では、プロセッサ２１が、ａ＜０であるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ１０８−１へ進み、判定結果がＮｏであると処理は図３の処理へ戻る。ステップＳ１０８−１では、プロセッサ２１が、今後の土地利用の価値が低いと判断する。ステップＳ１０８−２では、プロセッサ２１が、土地価値が低程度であり、転用可能性が低程度であると判断して、候補Ｂを候補Ｄ３に確定し、処理は図３の処理へ戻る。
【００７２】
図１６は、図１５の処理で用いる条件とパラメータの関係の一例を示す図である。図１６に示すように、ａ≧１の場合、パラメータの一例である、今後の土地利用の価値は、高程度であると判断される。０≦ａ＜１の場合、今後の土地利用の価値は、中程度であると判断される。また、ａ＜０の場合、今後の土地利用の価値は、低程度であると判断される。
【００７３】
例えば、候補Ｂ１，Ｂ２として上がった市Ｕ１と市Ｕ２の例を挙げる。土地取引価格は、過去（例えば５年間）土地価格（円／ｍ２）の中央値の経年変化の傾きから判断する。図１７は、ａ≧１（上昇傾向）である市Ｕ１の土地価格情報の一例を示す図である。図１８は、ａ＜０（下降傾向）である市Ｕ２の土地価格情報の一例を示す図である。図１７及び図１８中、縦軸は土地取引価格を示し、横軸は土地取引時点の年号を示す。また、図１７及び図１８中、四角印は平均値、丸印は中央値、×印は第３四分位数、三角印は第１四分位数を示す。
【００７４】
市Ｕ１と市Ｕ２での土地取引価格が、過去（例えば５年間）土地価格（円／ｍ２）の中央値が経年での傾きに注目すると、今後の土地利用の価値を次のように判断することができる。
【００７５】
例えば市Ｕ１のように、土地取引価格が上昇傾向（傾きａ≧１）にある場合、管理者不在の土地があっても、その後高く売れる可能性が高いと判断する。一方、市Ｕ２のように、土地取引価格が減少傾向（ａ＜０）にある場合、管理者不在の土地を獲得しても売れにくいと判断する。つまり、市Ｕ１は、今後の土地利用の価値が高程度であり、転用可能性が高い候補Ｄ１として確定する。これに対し、市Ｕ２は、今後の土地利用の価値が低程度であり、転用可能性が低い候補Ｄ３として確定する。なお、図示は省略するが、土地取引価格が横ばい傾向（０≦ａ＜１）にある市の場合、管理者不在の土地であっても、その後売れる可能性があると判断する。つまり、このような市は、今後の土地利用の価値が中程度であり、転用可能性が中程度候補Ｄ２として確定する。
【００７６】
なお、ステップＳ１０において、プロセッサ２１は、ステップＳ９で予測した管理者不在地域の候補Ｄ（Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３）の中で、条件にあてはまるエリアを重ねて行き、重なったエリアから、土地を取得した後の土地利用の転用価格を判定して転用価値の高い順に優先付けを行うようにしても良い。
【００７７】
また、ステップＳ１０において、プロセッサ２１は、後述するステップＳ１１で予測した管理者不在地域の候補Ｅ（Ｅ１，Ｅ２）の中で、条件にあてはまるエリアを重ねて行き、重なったエリアから、土地を取得した後の土地利用の転用価格を判定して転用価値の高い順に優先付けを行うようにしても良い。この場合、ステップＳ１０では、プロセッサ２１が、例えばコンピュータ２−１のメモリ２２内のデータベース（例えば、社会情報データベース）３−１から、少なくとも候補Ｅの地図情報に関するデータを取得しても良い。
【００７８】
図３の処理の説明に戻るに、ステップＳ１１では、プロセッサ２１が、例えばコンピュータ２−１のメモリ２２内のデータベース（例えば、社会情報データベース）３−１から、少なくとも候補Ｂの社会情報に関するデータを取得して、取得した社会情報に関するデータに基づいて、ステップＳ７で予測した管理者不在地域の候補Ｂ（Ｂ１またはＢ２）の中で、一定期間内の社会情報の経年変化（即ち、増減）が大きい地域に絞り込み、社会情報の経年変化が大きい順に優先付けを行う。特にここでは、農耕地の放置による荒廃が原因で耕作放棄地となる土地を持つ優先順位の高い地域の絞り込みを特徴とする。社会情報データベースに記憶されている、社会情報は、例えば一定年齢の一例である６５歳以上の農家数の増減、農地または樹園の借入耕地率または貸与耕地率、農家の一世代家族経営の家族数、二世代家族経営の家族数、三世代家族経営の家族数などを含んでも良い。
【００７９】
候補Ｂのある市町村のある集落において、例えば６５歳以上の農家数の増減、農地または樹園の借入耕地率または貸与耕地率、農家の一世代家族経営の家族数、二世代家族経営の家族数、三世代家族経営の家族数などの社会情報を用いて、ある一定期間での社会情報の経年変化を計算して、増減が高い地域を抽出する。また、例えば６５歳以上の農家があり、評価年ではこの条件に該当する農家数が減少している地域を抽出する。
【００８０】
なお、借入耕地とは、他人から耕作を目的に借り入れている耕地を言う。また、貸付耕地とは、他人に貸し付けている自己所有耕地を言う。さらに、耕作放棄地とは、以前耕地であったもので、過去１年以上作物を栽培せず、しかも、この数年の間に再び耕作するはっきりした考えのない土地を言う。
【００８１】
このように、ステップＳ８〜Ｓ１１の処理により、経済情報に基づいて絞り込まれた候補を、候補の環境整備の記録を表す環境アセスメント情報、候補の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す地図情報、及び候補の土地利用の状況を表す社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込むことができる。
【００８２】
図１９は、ステップＳ１１においてプロセッサ２１が実行する、社会情報に関するデータに基づく管理者不在地域の絞り込み処理の一例を説明するフローチャートである。図１９において、ステップＳ１１１では、プロセッサ２１が、社会情報から、土地を管理できない農家が多い地域を抽出する。ステップＳ１１２では、プロセッサ２１が、抽出した農家数が過去の一定期間、例えば過去３０年間で５０％以上減少している地域があるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ１１２へ進み、判定結果がＮｏであると処理は図３の処理へ戻る。ステップＳ１１３では、プロセッサ２１が、過去３０年間で５０％以上減少している地域を抽出する。
【００８３】
ステップＳ１１４では、プロセッサ２１が、社会情報から、土地利用の価値が高い地域を抽出して優先順位をつける。例えば、周辺地域より、借入耕地率の割合が高い地域は、借りる人が多いと考えられる。ステップＳ１１５では、プロセッサ２１が、土地利用の価値が高く優先順位の高い地域の一例である集落を候補Ｅ１として抽出する。ステップＳ１１６では、プロセッサ２１が、社会情報から、１世代経営の農家数（Ｌ）が、２世代経営の農家数（Ｍ）と３世代経営の農家数（Ｎ）より多い集落を求める。ステップＳ１１６−１では、プロセッサ２１が、Ｌ≧Ｍ＋Ｎであるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ１１６−２へ進み、判定結果がＮｏであると処理は後述するステップＳ１１６−４へ進む。ステップＳ１１６−２では、プロセッサ２１が、社会情報から、耕作地を放棄してしまう管理者がいる可能性が高い集落であると判断する。ステップＳ１１６−３では、プロセッサ２１が、耕作地を放棄してしまう管理者がいる可能性が高いと判断された集落を候補Ｅ１として抽出し、処理は後述するステップＳ１１７へ進む。
【００８４】
一方、ステップＳ１１６−４では、プロセッサ２１が、Ｌ＜Ｍ＋Ｎであるか否かを判定し、判定結果がＹｅｓであると処理はステップＳ１１６−５へ進み、判定結果がＮｏであると処理は図３の処理へ戻る。ステップＳ１１６−５では、プロセッサ２１が、社会情報から、耕作地を放棄してしまう管理者が少ないと判断する。ステップＳ１１６−６では、プロセッサ２１が、耕作地を放棄してしまう管理者が少ないと判断された集落を候補Ｅ２として抽出し、処理はステップＳ１１７へ進む。
【００８５】
ステップＳ１１７では、プロセッサ２１が、土地を管理できる期間（ｕ）を設定する。ステップＳ１１７−１では、プロセッサ２１が、候補Ｅ１の土地の１世代経営をしている農家の平均年齢（ｘ）から、対象の県の男性の健康寿命ｗ歳（全国平均は、男性が７０．４２歳、女性が７３．６２歳）を引いた値を、当該土地を管理できる期間（ｕ）と設定する。つまり、候補Ｅ１については、ｕ＝ｗ−（１世代経営の農家の平均年齢ｘ）に設定する。県の平均健康寿命が７４歳、該当地域の1世代経営農家の平均年齢が７２歳の場合、土地を管理できる期間（ｕ）は、７４−７２．５＝２．５年に設定される。また、ステップＳ１１７−２では、プロセッサ２１が、候補Ｅ２の土地の１世代経営をしている農家の平均年齢（ｘ）から、対象の県の男性の健康寿命ｗ歳を引いた値を、当該土地を管理できる期間（ｕ）と設定する。つまり、候補Ｅ２については、ｕ＝ｗ−（１世代経営の農家の平均年齢ｘ）＋３年に設定する。県の平均健康寿命が７４歳、該当地域の１世代経営農家の平均年齢が７１．５歳の場合、土地を管理できる期間（ｕ）は、７４−７１．５＋３＝５．５年に設定される。ステップＳ１１７の後、処理は図３の処理へ戻る。
【００８６】
図２０は、社会情報に含まれる基本指標の一例を示す図である。図２０は、候補Ｅ１の町の集落Ｗ１の基本指標を示す。図２０に示す基本指標は、候補Ｅ１が含まれる都道府県コード、市町村コード、旧市町村コード、及び産業集落コードを有する。
【００８７】
図２１は、社会情報に含まれる農家の状況の一例を示す図である。図２１は、候補Ｅ１の町の集落Ｗ１の農家の状況を示す。図２１中、楕円ｗ１１で囲んで示す情報から、Ｌ（２）≧Ｍ（０）＋Ｎ（０）が成立し、集落Ｗ１については、１世代家族経営の割合が１００％であることがわかる。
【００８８】
図２２は、集落Ｗ１の田畑果樹園の所有状況及び借入耕地率の一例を示す図である。図２２において、縦軸は、図２１中、楕円ｗ１２で囲んで示す情報から得られる、集落Ｗ１の田畑果樹園の所有状況及び借入耕地率（％）を示す。また、図２２において、横軸は、年号を示す。
【００８９】
図２３は、社会情報に含まれる基本指標の一例を示す図である。図２３は、候補Ｅ１の町の集落Ｗ２の基本指標を示す。図２３に示す基本指標は、候補Ｅ１が含まれる都道府県コード、市町村コード、旧市町村コード、及び産業集落コードを有する。
【００９０】
図２４は、社会情報に含まれる農家の状況の一例を示す図である。図２４は、候補Ｅ１の町の集落Ｗ２の農家の状況を示す。図２４中、楕円ｗ２１で囲んで示す情報から、Ｌ（２６）≧Ｍ（５）＋Ｎ（０）が成立し、集落Ｗ２については、１世代家族経営の割合が８４％であることがわかる。
【００９１】
図２５は、集落Ｗ２の田畑果樹園の所有状況及び借入耕地率の一例を示す図である。図２５において、縦軸は、図２４中、楕円ｗ２２で囲んで示す情報から得られる、集落Ｗ２の田畑果樹園の所有状況及び借入耕地率（％）を示す。また、図２５において、横軸は、年号を示す。
【００９２】
図２０乃至図２５から、集落Ｗ１の田畑果樹園の所有状況及び借入耕地率の方が、集落Ｗ２の田畑果樹園の所有状況及び借入耕地率より高く、且つ、増加傾向にあるため、土地利用の価値が高く優先順位の高い地域であることがわかる。つまり、集落Ｗ１の方は、次世代に引き継ぐ物がいないので、このままだと耕作放棄されてしまうが、土地利用の価値が高いため、今のうち土地の管理者の引き継ぎを考慮した土地取引を行うと、荒廃を避け有効な土地利用に向けた管理者へ引き継がれる可能性が高いことを意味する。
【００９３】
図３の処理の説明に戻るに、ステップＳ１０の後、処理はステップＳ１２へ進む。ステップＳ１２では、プロセッサ２１が、環境アセスメント情報に基づく条件、地図情報に基づく条件、及び社会情報に基づく条件が重なる地域で、管理者不在となる地域として抽出した番地情報で星取表にして、最後に、高額医療費申請者情報を申請している住所を追加して、該当箇所が多い地域を決定する。そして、結果から導き出された残余管理年数を出力する。
【００９４】
このように、ステップＳ１２の処理により、予測された管理者不在地域が発生する時期を予測することができる。
【００９５】
なお、ステップＳ８〜Ｓ１０のいずれかのステップの後に、ステップＳ１２の処理を実行するようにしても良い。
【００９６】
このように、自然環境情報に基づく条件で管理者不在地域の候補を抽出し、経済情報に基づく条件で候補を絞り込む。また、管理者不在地域の候補は、環境アセスメント情報に基づく条件、地図情報に基づく条件、及び社会情報に基づく条件のうち少なくとも１つの情報に基づく条件でさらに絞り込む。この場合、条件にあてはまるエリアを重ねて行くことで管理者不在地域となる地域の候補を絞り込み、重なったエリアから、土地を取得した後の土地利用の転用価格を判定して転用価値の高い順に優先付けを行うこともできる。また、自然環境情報及び経済情報に基づく条件で絞り込んだ管理者不在地域の候補を、環境アセスメント情報、地図情報、及び社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づく条件でさらに絞り込むため、データ処理量の増大を抑えることができる。
【００９７】
即ち、ステップＳ７〜Ｓ１１の処理により抽出された、管理者不在地域の候補の番地情報で星取表にして、例えば高額医療費申請者情報（住所）を申請している住所を追加することで、該当箇所が多い地域を最終候補に決定しても良い。また、最終候補から導き出された残余管理年数を出力しても良い。
【００９８】
図２６は、出力データの一例を示す図である。図２６は、例えばステップＳ１１においてプロセッサ２１が表示装置２４に表示する星取表形式の出力データの一例を示す。この例では、市Ｕ１において、番地名が１丁目２０番地６号が管理者不在地域の第１候補Ｃ１であり、残余管理年数は１．５年であることを示す情報が表示される。また、市Ｕ３においては、集落Ｗ１が管理者不在地域の第１候補であり、残余管理年数が１．５年であることを示す情報も表示される。
【００９９】
図２７は、地図を含む出力データの一例を示す図である。図２７は、例えばステップＳ１１においてプロセッサ２１が表示装置２４に表示するグラフィック形式の出力データの一例を示す。この例では、市Ｕ１において、番地名が１丁目２０番地６号が管理者不在地域の第１候補Ｃ１であり、残余管理年数は１．５年であることを示す情報に加え、該当する第１候補Ｃ１の地図上での位置を示す画像情報が表示される。
【０１００】
なお、管理者不在地域の候補及び残余管理年数などを表示装置２４に表示する形式は、特に限定されない。
【０１０１】
上記実施例によれば、管理者不在地域を、自然環境情報、経済情報、環境アセスメント情報、地図情報、社会情報などの複数の情報を用いて包括的に予測するので、管理者不在地域を正確に予測して、管理者不在地域となる時期を正確に予測できる。従って、自然環境及び経済情報の変化に加え、個人記録を含む、環境アセスメント情報、地図情報、及び社会情報などを収集して、空き家、耕作放棄地などの予備軍となる地域を選択して、所有者不在になる時期を予測することが可能となる。
【０１０２】
次に、上記実施例の活用シーンの一例について説明する。
【０１０３】
金融機関における活用シーンの場合、上記実施例の如き管理者不在地域の候補を予測して、管理者不在地域となる時期を予測することで、不動産業または金融機関は、リバースモーゲージなどにより、土地の価値を保つことができる。これと同時に、高齢者も、年金だけに頼らず土地を担保に資金を活用できるため、豊かな生活が期待できる。
【０１０４】
自治体における活用シーンの場合、上記実施例の如き管理者不在地域の候補を予測して、管理者不在地域となる時期を予測することで、自治体がスマートコミュニティ、スマートシティ、自然豊かなまちづくりなどを実施する際に、所有者不在で荒廃する土地を確保して、都市の緑化などの再開発に活用できる。これにより、都市部の緑化が可能となる。
【０１０５】
昨今、農業法人化を進める企業が増加しており、これまで手入れされた農地を確保することが課題となっている。農業法人における活用シーンの場合、上記実施例の如き管理者不在地域の候補を予測して、管理者不在地域となる時期を予測できるので、農地において都市部の人が農業を始める際にも、どこでまとまった農地を借りることができるかなどを知ることができる。
【０１０６】
例えば、地域によっては、人口減少または都市部への人口集中に伴い、郊外にすむ人口が減ってくる可能性がある。鉄道系の不動産における活用シーンの場合、上記実施例の如き管理者不在地域の候補を予測して、管理者不在地域となる時期を予測できるるので、空き家及び放棄された土地の有効活用を再開発で検討することで、より魅力のある街づくりを進められる。
【０１０７】
上記の如き活用シーンによれば、土地の価値向上、リバースモーゲージによる資金入手による、高齢者の豊かな生活などが可能となる。また、波及効果としては、都市部での住みよさ及び安心感の向上が可能となる。都市部では、荒廃した空き家は景観及び周辺住民の安全の観点から問題になるので、重々しい廃墟の撤廃は、景観の観点から改善が明らかに見える。一方、農村部での、美しい景観の荒廃を未然に防ぎ、農地の担い手が不在である農家がこれまで手入れをしてきた土地を次世代に繋げ、景観の維持と農地の機能向上に繋がる。さらに、里地里山の手入れが入った自然環境に生息する動植物の生息地の確保と保全が期待できる。
【０１０８】
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
評価対象の第１の領域を複数の第２の領域に分割する手段と、
前記第１領域の自然環境を表す自然環境情報に基づいて、各第２の領域を形成する複数の第３の領域のうち、過去の第１の一定期間で、市街地または造成地である第３の領域が一定割合以上増加している第３の領域を含む第２の領域を抽出して管理者不在地域の候補に設定する手段と、
前記候補の経済状況を表す経済情報に基づいて、前記候補を、過去の第２の一定期間で経済状況が一定割合以上悪化している候補に絞り込む手段と、
絞り込まれた候補を、前記候補の環境整備の記録を表す環境アセスメント情報、前記候補の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す地図情報、及び前記候補の土地利用の状況を表す社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込み、予測された管理者不在地域が発生する時期を予測する手段と、
を備えたことを特徴とする、管理者不在地域を予測する装置。
（付記２）
前記自然環境情報は、前記第１の領域の植生自然度を含むことを特徴とする、付記１記載の管理者不在地域を予測する装置。
（付記３）
前記候補を設定する手段は、前記植生自然度が市街地または造成地を示す「１」である第３の領域が少なくとも１つ増加している第２の領域、或いは、前記植生自然度が農耕地を示す「２」または「３」、若しくは、二次林、自然に近い二次林、または自然林を夫々示す「７」、「８」、または「９」である第３の領域が１つの第２の領域を占有する割合が一定割合以上減少している第２の領域を、前記候補に設定することを特徴とする、付記２記載の管理者不在地域を予測する装置。
（付記４）
前記絞り込む手段は、前記候補を、前記経済情報に含まれる市町村の税収、高額医療費の申請件数が増加している地域、自然生物に関する苦情件数が増加している地域、及び自然生物による被害に対する対策費のうち、少なくとも１つが前記過去の第２の一定期間で一定割合以上悪化している候補に絞り込むことを特徴とする、付記１乃至３のいずれか１項記載の管理者不在地域を予測する装置。
（付記５）
前記予測する手段は、前記絞り込んだ候補を、前記環境アセスメント情報に含まれる新住宅開発事業または宅地都市基盤整備において、環境アセスメントを実施した地域及び年が、前記過去の第２の一定期間に実施されている候補に絞り込むことを特徴とする、付記１乃至４のいずれか１項記載の管理者不在地域を予測する装置。
（付記６）
前記予測する手段は、前記絞り込んだ候補を、前記地図情報に含まれる登記簿の相続による所有者移転の時期、固定資産税または相続税に関わる不動産情報、及び一定期間で公示価格が低下した地域のうち、少なくとも１つが管理者が一定期間内に不在になる、或いは、一定期間内に転用価値が一定割合以上上がる候補に絞り込むことを特徴とする、付記１乃至５のいずれか１項記載の管理者不在地域を予測する装置。
（付記７）
前記予測する手段は、前記絞り込んだ候補を、前記社会情報に含まれる一定年齢以上の農家数の増減、農地または樹園の借入耕地率または貸与耕地率、農家の一世代家族経営の家族数、二世代家族経営の家族数、及び三世代家族経営の家族数のうち、少なくとも１つが前記過去の第２の一定期間で一定割合以上変化している候補に絞り込むことを特徴とする、付記１乃至６のいずれか１項記載の管理者不在地域を予測する装置。
（付記８）
評価対象の第１の領域を複数の第２の領域に分割し、
前記第１の領域の自然環境を表す自然環境情報に基づいて、各第２の領域を形成する複数の第３の領域のうち、過去の第１の一定期間で、市街地または造成地である第３の領域が一定割合以上増加している第３の領域を含む第２の領域を抽出して管理者不在地域の候補に設定し、
前記候補の経済状況を表す経済情報に基づいて、前記候補を、過去の第２の一定期間で経済状況が一定割合以上悪化している候補に絞り込み、
絞り込まれた候補を、前記候補の環境整備の記録を表す環境アセスメント情報、前記候補の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す地図情報、及び前記候補の土地利用の状況を表す社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込み、
予測された管理者不在地域が発生する時期を予測する、
処理を、コンピュータがが実行することを特徴とする、管理者不在地域を予測する方法。
（付記９）
前記自然環境情報は、前記第１の領域の植生自然度を含むことを特徴とする、付記８記載の管理者不在地域を予測する方法。
（付記１０）
前記候補を設定は、前記植生自然度が市街地または造成地を示す「１」である第３の領域が少なくとも１つ増加している第２の領域、或いは、前記植生自然度が農耕地を示す「２」または「３」、若しくは、二次林、自然に近い二次林、または自然林を夫々示す「７」、「８」、または「９」である第３の領域が１つの第２の領域を占有する割合が一定割合以上減少している第２の領域を、前記候補に設定することを特徴とする、付記９記載の管理者不在地域を予測する方法。
（付記１１）
前記絞り込みは、前記候補を、前記経済情報に含まれる市町村の税収、高額医療費の申請件数が増加している地域、自然生物に関する苦情件数が増加している地域、及び自然生物による被害に対する対策費のうち、少なくとも１つが前記過去の第２の一定期間で一定割合以上悪化している候補に絞り込むことを特徴とする、付記８乃至１０のいずれか１項記載の管理者不在地域を予測する方法。
（付記１２）
前記さらに絞り込みは、前記絞り込んだ候補を、前記環境アセスメント情報に含まれる新住宅開発事業または宅地都市基盤整備において、環境アセスメントを実施した地域及び年が、前記過去の第２の一定期間に実施されている候補に絞り込むことを特徴とする、付記８乃至１１のいずれか１項記載の管理者不在地域を予測する方法。
（付記１３）
前記さらに絞り込みは、前記絞り込んだ候補を、前記地図情報に含まれる登記簿の相続による所有者移転の時期、固定資産税または相続税に関わる不動産情報、及び一定期間で公示価格が低下した地域のうち、少なくとも１つが管理者が一定期間内に不在になる、或いは、一定期間内に転用価値が一定割合以上上がる候補に絞り込むことを特徴とする、付記８乃至１２のいずれか１項記載の管理者不在地域を予測する装置。
（付記１４）
前記さらに絞り込みは、前記絞り込んだ候補を、前記社会情報に含まれる一定年齢以上の農家数の増減、農地または樹園の借入耕地率または貸与耕地率、農家の一世代家族経営の家族数、二世代家族経営の家族数、及び三世代家族経営の家族数のうち、少なくとも１つが前記過去の第２の一定期間で一定割合以上変化している候補に絞り込むことを特徴とする、付記８乃至１３のいずれか１項記載の管理者不在地域を予測する方法。
（付記１５）
コンピュータに、管理者不在地域を予測する処理を実行させるプログラムであって、
評価対象の第１の領域を複数の第２の領域に分割し、
第１のデータベースから取得した、前記第１の領域の自然環境を表す自然環境情報に基づいて、各第２の領域を形成する複数の第３の領域のうち、過去の第１の一定期間で、市街地または造成地である第３の領域が一定割合以上増加している第３の領域を含む第２の領域を抽出して管理者不在地域の候補に設定し、
第２のデータベースから取得した、地域の経済状況を表す経済情報に基づいて、前記候補を、過去の第２の一定期間で経済状況が一定割合以上悪化している候補に絞り込み、
絞り込まれた候補を、第３のデータベースから取得した、前記候補の環境整備の記録を表す環境アセスメント情報、第４のデータベースから取得した、前記候補の地図と対応する不動産の登記簿上の所有者を表す地図情報、及び第５のデータベースから取得した、前記候補の土地利用の状況を表す社会情報のうち少なくとも１つの情報に基づいてさらに絞り込み、
予測された管理者不在地域が発生する時期を予測する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
（付記１６）
前記自然環境情報は、前記第１の領域の植生自然度を含むことを特徴とする、付記１５記載のプログラム。
（付記１７）
前記候補を設定は、前記植生自然度が市街地または造成地を示す「１」である第３の領域が少なくとも１つ増加している第２の領域、或いは、前記植生自然度が農耕地を示す「２」または「３」、若しくは、二次林、自然に近い二次林、または自然林を夫々示す「７」、「８」、または「９」である第３の領域が１つの第２の領域を占有する割合が一定割合以上減少している第２の領域を、前記候補に設定することを特徴とする、付記１６記載のプログラム。
（付記１８）
前記絞り込みは、前記候補を、前記経済情報に含まれる市町村の税収、高額医療費の申請件数が増加している地域、自然生物に関する苦情件数が増加している地域、及び自然生物による被害に対する対策費のうち、少なくとも１つが前記過去の第２の一定期間で一定割合以上悪化している候補に絞り込むことを特徴とする、付記１５乃至１７のいずれか１項記載のプログラム。
（付記１９）
前記さらに絞り込みは、前記絞り込んだ候補を、前記環境アセスメント情報に含まれる新住宅開発事業または宅地都市基盤整備において、環境アセスメントを実施した地域及び年が、前記過去の第２の一定期間に実施されている候補に絞り込むことを特徴とする、付記１５乃至１８のいずれか１項記載のプログラム。
（付記２０）
前記さらに絞り込みは、前記絞り込んだ候補を、前記地図情報に含まれる登記簿の相続による所有者移転の時期、固定資産税または相続税に関わる不動産情報、及び一定期間で公示価格が低下した地域のうち、少なくとも１つが管理者が一定期間内に不在になる、或いは、一定期間内に転用価値が一定割合以上上がる候補に絞り込むことを特徴とする、付記１５乃至１９のいずれか１項記載のプログラム。
（付記２１）
前記さらに絞り込みは、前記絞り込んだ候補を、前記社会情報に含まれる一定年齢以上の農家数の増減、農地または樹園の借入耕地率または貸与耕地率、農家の一世代家族経営の家族数、二世代家族経営の家族数、及び三世代家族経営の家族数のうち、少なくとも１つが前記過去の第２の一定期間で一定割合以上変化している候補に絞り込むことを特徴とする、付記１５乃至２０のいずれか１項記載のプログラム。
【０１０９】
以上、開示の管理者不在地域を予測する装置、方法及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１１０】
１      情報処理システム
２−１〜２−ｎ      コンピュータ
３−０〜３−ｎ      データベース（ＤＢ）
４      ネットワーク
２０      バス
２１      プロセッサ
２２      メモリ
２３      入力装置
２４      表示装置
２５      インタフェース
【図１】
0006610345.tif 000002
【図２】
0006610345.tif 000003
【図３】
0006610345.tif 000004
【図４】
0006610345.tif 000005
【図５】
0006610345.tif 000006
【図６】
0006610345.tif 000007
【図７】
0006610345.tif 000008
【図８】
0006610345.tif 000009
【図９】
0006610345.tif 000010
【図１０】
0006610345.tif 000011
【図１１】
0006610345.tif 000012
【図１２】
0006610345.tif 000013
【図１３】
0006610345.tif 000014
【図１４】
0006610345.tif 000015
【図１５】
0006610345.tif 000016
【図１６】
0006610345.tif 000017
【図１７】
0006610345.tif 000018
【図１８】
0006610345.tif 000019
【図１９】
0006610345.tif 000020
【図２０】
0006610345.tif 000021
【図２１】
0006610345.tif 000022
【図２２】
0006610345.tif 000023
【図２３】
0006610345.tif 000024
【図２４】
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【図２５】
0006610345.tif 000026
【図２６】
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【図２７】
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