阪神淡路大震災における支払共済金と波及効果の研究報告 異時点間分析―メッシュデータを用いた視覚化と一次接近―

目次

１

課題

２

データ

（社）農協共済総合研究所

わた

なべ

やす

ひと

調査研究第一部

渡

辺

靖

仁

３ メッシュデータによる共済金支払い効果の視覚化−素朴なアプローチ
４

支払率の樹形図分析

５

支払率の予測モデル

６

評価と考察

７

おわりに

（２）被災からの復興状況を、利用可能なデ１ 課題ータを用いて計測し、これに共済金支払

本稿の課題は、阪神淡路大震災（平成７年１月17日）における農協共済の建物更生共済

い状況が及ぼす影響の有無について計量的に把握する。

による支払共済金が、震災からの復興にどの（３）（２）の計測結果をもって、効果測定のような効果があったかを、利用可能なデータ

分析手法の一つとしての評価を加える。

を用いて視覚的・計量的に把握することにあ

以下、本稿の構成は、解析に用いたデータを紹介し、次いで上記の３つの作業順にそれる。
本研究の当初の目標は、地震からの復元過程のモデル化と建更共済金支払効果の組み込みであった。しかし本研究の検討をすすめる
なかで、農協共済の支払がある地域では、地ぞれの概要を示す。

２ データ
１）メッシュデータ

震災害の復興過程の計測に必要なデータがほメッシュデータとは、緯度・経度に基づいとんど整備されていない状況が明らかとなって地域をすき間なく網目（Mesh）の区域に分た。このような制約のあるデータを活用した

け、それぞれの区域に関する統計データを集研究であることから、本稿では、次の３つの計したものである。この手法によれば、地域（注１）作業を行ったの実態をより詳細に、かつ同一の基準で把握。

（１）被災状況と支払い状況を500メートル

することが可能となる。メッシュの区画の尺

メッシュデータで集約し、これを視覚的度にはいくつかあるが、本稿では、人口統計に把握する。

などの分野においては平成18年の段階でもっ92
共済総合研究 第53号

とも細かい500メートルメッシュ（４次メッシ

３）共済金支払い状況
共済金支払い状況は、兵庫県の平成７年１ュ）を用いた。

月における建物更生共済の共済金支払いデー
２）被災状況と復興状況を知るためのメッシュデータ

タの一件別個票によった（注３）。
本研究では、この一件別データを500メー

被災状況と復興状況を知るためのメッシュ

トルメッシュに集約した。集約するに当たっデータとして、次の総人口のデータと商業統ては、住宅物件が中心であることから、被共計の店舗に関連したデータを用いた。

済物件の住所の郵便番号を用いてメッシュコ
ードに割り振った。工業地帯にある契約など、（１）国勢調査の総人口データ（統計情報研究

部分的に割り振れないものについては、該当するメッシュコードを個別に埋め込んだ。

開発センター）
総人口のデータは、５年ごとに行われる国勢調査の結果を用いた。
「平成２年地域メッシュ統計（国勢調査）」・「平成７年地域メ
ッシュ統計（国勢調査）」・「平成12年地域メ

３ メッシュデータによる共済金支払
い効果の視覚化―素朴なアプローチ
１）対象地の概略

ッシュ統計（国勢調査）」の３年次である。
各年次とも日本測地系による（注２）。
（２）商業統計の店舗関係データ（経済産業調
査会 経済統計情報センター）
商業関係の店舗データでは、３年ごとに行われる商業統計の結果を用いた。
「商業統計
メッシュデータ500mメッシュ集計表」であり、こちらも日本測地系のものである。500メート※神戸市区域のみ別色着色（市町村域は平成12年当時）

ルメッシュデータは、平成６年以降販売されており、平成６・９・11年度の各年度におけ兵庫県南部・大阪府隣接市町村から神戸る 「 商 店 数 （ 合 計 ）」 ・ 「 従 業 者 数 （ 合市・明石市にかけての地域は、兵庫県全体の計）」・「販売額（合計）」の３項目を用いた。

人口約550万人のうち、300万人を超える人口

２種の統計ともに３年次のものであるが、が集中しているところである。そのなかでも、阪神淡路大震災は平成７年１月であるから、西宮市から神戸市沿岸部および明石市・淡路

この年を挟むように３つの年のデータを選択

島部は阪神淡路大震災の被害を大きく受けした。ただし、国勢調査と商業統計は調査年た。ここでは淡路島部以外の本土側の分析をが異なるので、その推移の効果測定にあたっ行う。
なお、上の図は「平成の市町村大合併」前て両者を比較することはできない。

の地名を掲げた。今回使用したデータは平成12年までの日本測地系であり、他の資料と比較する際にも利便性が高いためである（注４）。

93
共済総合研究 第53号

２）人口の推移 国勢調査の総人口のメッシュ

しかしながら外縁部では、孤立した中間

（注５）

。

色のエリア（５〜100人／0.25平方キロ）がここでの分布色は左表による。

目立つようになった。これは、100〜500

表の中列の数値は「※以上（次人／0.25平方キロの地域が減少し、それ以データを３年次にわたって表示したの数値未満）」であり、単位は0.25平方キロ（４次メッシュ）
あたり人口（人）である。

下のエリアに転じたことを示している。
この比較でわかるように、それぞれのメ
ッシュの統計地が１．単調な右上がり、２．
√型、３．山型、４．水平型、５．Ｖ字型、６．Ｌ字型、７．単調な右下がりを示すかどうかが問題である。そこで、これらを一国勢調査（総人口）平成２年

定の範囲で把握できるようにするため、３年次間の百分率（７年の２年比、12年の７
年比、12年の２年比）を使用した３種類の図で異時点間の推移をみることとする。

３）共済金支払い状況のメッシュデータ展開
国勢調査（総人口）平成７年

平成２年と平成７年の比較により特記すべ
きことを述べる。西宮・宝塚・尼崎を中心と

と注目地区

A

B
E

した人口集中地域では変化が少ない。平成７年の地図の二重丸で囲んだ地域は、震災の被C害が激しい地域であり、中間色と濃色のベル

D

ト地帯中心での、濃色の減少が顕著である。

上記メッシュマップは、共済金支払い状況を表す指標として共済金支払率を採用し、これを４次メッシュごとに色分けして地図上に展開したものである。
国勢調査（総人口）平成12年

メッシュごとの共済金支払率は、支払い割

平成12年の地図をみると西宮・宝塚・尼崎を合の平均値である（（個々の契約の支払率の中心とした人口集中地域ではその集中地域がメッシュ単位での平均値

徐々に拡大しているのがわかる。二重丸で囲（（支払共済金／火災共済金

んだ地域では、濃色のベルト幅が再びつなが額）×100）／支払件数）。

り人口増加に転じていることが分かる。

各メッシュは、支払率の範94
共済総合研究 第53号

囲の値（％）に応じて、右の色を対応させた。

12年

共済金支払が相対的に集中している地区を② 商業統計【商店数（合計）】・【従業円で囲み、地図上に示した。円外縁部で直径

者数（合計）】・【販売額（合計）】いず

約10km、内縁部で約８kmを示す。西から順れも平成６・９・11年にＡ〜Ｅとする。本稿では、この５地区に絞

ただし、②の地図は紙幅の関係で省略した（注８）。

って分析を行う。
この５地区の支払率の特徴は以下のようで

４）総人口（震災前・後）

ある。
Ａ 姫路市
支払が比較的薄く広く分布（震災の影

A

B
E

）
。
響は、
「少」とされる（注６）。

C

Ｂ 加古川市〜小野市

D

Aよりも集中しているが、やや支払率が高い（震災の影響は、「少」とされる。
）。
Ｃ 明石市〜垂水区〜西区

国勢調査（総人口）（平成７年／平成２年）増減（百分比）

海側は支払率が比較的高い（震災の影
響は、「中」とされる。
）
。

A

B
E

Ｄ 須磨区〜中央区幹線沿い

C

支払の集中地区である。５地区のなかD

でも支払率が非常に高い（震災の影響は、「大」とされる。
）。
Ｅ 尼崎市〜伊丹市

国勢調査（総人口）（平成12年／平成２年）増減（百分比）大阪隣接地区で支払率が高い（震災の影響は、「中」とされる。
）。
また、この５地区に重ねる指標の百分率は、総人口（震災後）A

BE

下表の範囲に応じて色を配した（注７）。

CD

国勢調査（総人口）（平成12年／平成７年）増減（百分比）以下、視覚的に把握できる範囲でのコメン
共済金支払データに重ねる指標は、以下の指標の百分率である。

トを付す。印象が中心となる評価なので、参考程度の素朴な分析であることをあらかじめ① 国勢調査【総人口】平成２年・７年・

お断りしておきたい。

95
共済総合研究 第53号

Ａ 【２年→７年】鉄道沿線を中心に人口が減少し【２年→12年】東部は減少は少し目立たなくなた地域が多いが、50％を超えるほどの減少地域

ったが、増加も目立たない。減少の傾向は少なは少ない。
【２年→12年】減少地域の割合が少なくなるが、前５年で目立った学園地帯では、増くなっている。７年の減少は一時的と捉えられ加も幾分見ることができる。
【７年→12年】支払る。
【７年→12年】海岸部に人口増加が目立つ。

地域の大阪隣接部は減少傾向が続いている。反

山部は支払の有無にかかわらず、減少が多い。

対に学園地帯ではかなり増加が顕著である。

海側では支払が発生している数が少ないが、増参考：ＤＥ間は支払地域が少ないエリアだが、７年

加地域または増加隣接地域になっている。

の大幅な減少、２−12年の緩やかな減少、結

この地域は、加入対象となる家屋そのものが少果として、７−12年の全体的な増加帯はＶ字なかったからではないかと推測できる。

型に近い回復を示す。

Ｂ 【２年→７年】北部から中心部は支払地域を中心に増加傾向にある。南東部・南西部は減少地
域隣接が多い。
【２年→12年】北部から中心部にところで、人口の変動（増加）を復興と見るか否かには議論が多い。ひとつには、被災かけて増加の方が多い。支払地区はその前線。
南東部は、支払地区を中心に増加が優勢。南西者が必ず被災地に戻るとは限らないからであ部は大きな変化がない。
【７年→12年】大きな変

るし、さらには復興によるインフラ整備の良化が少ない。これは平成７年までの移動が固定

し悪しによって社会的変動が起こる可能性が化された可能性がある。

高いからである。こうした人口変動を厳密にＣ 【２年→７年】北部は支払地域が人口増加の中心となっている。増加の加減もかなり大きい。
支払率が比較的高い南部は緩やかな増加の地域にある。
【２年→12年】北部・南部とも減少は同程度である。増加は、前の５年間より緩やかで区分することは、現段階では不可能である。
しかしながら、人口変動は、復興効果をすべて説明するものではないが、傍証としての価値はあろうという整理をした。また、農協共あるが、同じ傾向を示している。これは７年ま

済は、商業地域よりは、むしろ住宅地で推進での増加は大きかったが、12年まで一貫して流されている経過もある。したがって、人口変

出より流入の方が多いことを示している。

動がもっともその効果にふさわしいもののひ【７年→12年】南東部で減少が多い。増加が大とつという推測のもとに、以上の視覚的にみきかった分の調整はこの地域が中心となる。

る素朴な分析を行った。

Ｄ 【２年→７年】高い支払地域が海岸線に沿って並んでいる。減少の中心帯である。

視覚による素朴な分析の結果から、分析の【２年→12年】減少の傾向は少なくなり支払隣対象とした５地域とそのほかのメッシュ地域

接地域で増加も見られる。
【７年→12年】支払地との、人口変動の率の比較ももちろんありえ

域の両側で増加傾向。７年の減少からの回復がる。これによって、定量的に人口回復の早さ明らかである。

を把握することはできる。さらに、このメッＥ 【２年→７年】支払地域が多い東部はやや減少傾向を示すが増加地域も散見される。それ以外の地域では全体的に減少が激しく、特に西宮市

シュの集合の取り方によって、人口復興割合がかなり高いという（有効な）結果を導くことも可能である。また、損保の支払い効果やの学園地帯を中心に減少が目立つ。

96
共済総合研究 第53号

支援の厚さもメッシュごとに同一とはいえなきすぎるため、飲食料品小売業に絞る（2,090

いという制約があるものの、この偏りをデーセル）③専門店スーパー（衣料品＋食料品＋タで明らかにするのは難しい。このようなこ

住関連）（兵庫県で約700セル）、④コンビニエとから、現段階の利用可能なデータの下では、

ンス・ストア（同約650セル）、⑤またはどちすでに示した総人口の変遷に関する、視覚効

らかが存在するメッシュ（同約1,100セル）を果による素朴な検証のレベルであっても、農使用するなどの方策を試行することも検討の

協共済の事業のプレゼンテーションのひとつ

選択肢であろう。

として許容されるのではないか。

５地区を選んでそれぞれの指標を使用した
結果から、商業地的性格の強い地域やベッド

５）視覚化の今後の課題

タウン的な地域では流動的な要因が大きいこ

本項では、国勢調査の「総人口」と商業統とが推測される。また、支払が多い地域でも計を使用し、視覚による素朴な分析を行った。

震災被害が比較的少ないと推測される地域で今後の課題としていくつか掲げる。

は、地域構造の要因にかなり左右される可能人口については、地域的な偏在が大きいた性があることもあきらかになった。さらには、め、百分比だけではなく実数（またはその数

震災被害が比較的大きいと思われる地域にお値化）との比較もあわせて行っておく必要がいても、道路・鉄道網の回復や整備状況も勘ある。詳細分析においては、団地など人口密案し、地区名単位で分析するなどのミクロか度が高いメッシュの扱いを考慮する必要があらのアプローチと検証がより有効と考えられる。

る。

本稿では詳細を示さなかったが、商業統計
では必ずしも明確な結果は得られていない。
むしろ商店数が減少した地域も見てとれる。

４ 支払率の樹形図分析
１）目的と方法

商業統計の販売額（従業者数は９年まで）の前項で紹介した視覚化による素朴な分析のメッシュデータには、メッシュ単位で２店舗

説得力をより高めるために、数値による検証

以下の地域は集計対象外という制約があり、を行った。具体的には、メッシュデータ単位

比較の条件が厳しい。また商店数総計を使用の共済金支払率がどのような統計値によってした場合、商業地の「買い回り品」業種店も異なるかを見るために、データマイニングの包含するため、再開発や過疎化など震災など手法の一つである樹形図を用いた分析を行っの要因以外の影響を受けやすい。このようなた。

制約を回避するためには、分析の基本は商店分析の目的とした変数は、メッシュ単位の数とするものの、①「最寄り品」業種商店

共済金支払率である。この値に影響を与える

2,158セルを中心として比較する、②総合スー

可能性のある変数（説明変数）として、国勢パーと専門店スーパーは規模の上下の差が大調査による総人口の３年次分の比と、商業統

97
共済総合研究 第53号

計による店舗数などの３年次分の比を用いは、共済金支払率の値は10.8%である（ノード

た。分析の手法は、まず、集団（地域）をそ

３）。

の特徴によって二分割する方法を採用した。

このことは、震災で人口がかなり減った地

この方法は、共済金支払率の高低がどのよう域（ノード１）において、共済金支払割合がな地域で異なるかをくくりだし、全体の傾向高かった地域（ノード４）では人口の戻りがを際立たせて把握するのに有効である。この

相対的に多かったのを推測させる材料となる

ため、数量データを統計的な有意値で２分すと考えられる。

るC＆RTを用いた（注９）。ついで、共済金支払

なお、相対的に少ない人口復元地域である率の地域別の高低のより詳細な違いを把握す

地域（ノード３）は、「平成９年の商店数比るために、地域の複数分割が可能なCHAIDを（対平成６年）」によってふたつに分けられる用いた。

（ノード7.8）。この商店数比の値が82.4%以下の分析の結果は以下のようである。特記すべ
きことを指摘する。

地域では共済金支払率の値は16.1%であり、この値が82.4%より大きい地域では共済金支払率の値は8.3%であった。人口復元の割合が相対

２）二分法による結果（樹形図１）

的に少ない地域においては、共済金の支払い

共済金支払率は、「平成７年の総人口比

割合が多くても、従来の商業地域は復活でき（対平成２年）」で、78.5%より上かどうかで値なかったのかもしれない。あるいは、復興しが分かれた（樹形図１）。この値が78.5%以下

難い損害があった可能性も指摘できる。このの場合には、共済金支払率は21.1%である。一あたりの因果関係は、より詳細な調査が必要

方この値が78.5%より上の場合には、共済金支である。

払率の値は8.3%であった。このことは、人口

また、震災による人口減少が相対的に少な減少が著しい地域において、共済金支払率がかった地域（ノード２）では、メッシュ単位

高かったことを意味する。それだけ被害が多における「契約件数」が33件より多いかどう

かったと解釈できるのであろう。ところが、かで地域が分かれた。農協共済の普及度合い「平成７年の総人口比（対平成２年）」の値が、もしくは組合員の地域に関連する指標であろ

78.5%以下の場合（ノード１）は、「平成12年う。こちらの地域でも、震災で相対的に大きの総人口比（対平成７年）」において、114.5%

く総人口が減った地域（ノード11）では、共より大きいかどうかで共済金支払率の値が有済金支払割合が高く（約19%）、被害の大きさ意に異なる。この値が114.5%より大きい場合、を共済事業がカバーしようとした結果が見てすなわち、人口が相対的に多く復元した地域取れる。また、メッシュ単位における「契約では、共済金支払率の値は28.1%であった。一

件数」が33件以下の地域では、「平成７年の総方、114.5%以下の場合、すなわち、人口が相

人口比（対平成２年）」が93.5%以下と、この対的に少ない復元しかみられなかった地域で地域では相対的に大きく人口が減ったところ

98
共済総合研究 第53号

では、共済金支払割合が21.6%と高くても、となるノード２に注目する。65歳以上70歳未「平成９年の商店数比（対平成６年）」が79.8%満の人口が、平成２年から平成７年にかけて

以下にとどまる地域が見られた。商業に関し110％以下となったこの地域（ノード２）におては、復興過程についてさらに別の要因を探いて、70歳以上75歳未満の人口が平成７年かる必要がある。

ら平成12年にかけて157％以上と顕著に増大した地域（ノード６）では、共済金支払率は約

３）多重分割法による結果

37％と顕著に高い。被害からの地域の復興と樹形図２に多重分割法による展開結果を掲げた。

人口の呼び戻しに、共済金の効果もあった可能性を示唆している。

「平成９年の商店数比（対平成６年）」によまた、ノード４のように、70歳以上75歳未って４つの地域に分かれている。共済金支払満の人口が平成７年から平成12年にかけてはあるが商店数のデータのない地域は半数を156％以下で売り場面積も平成６年から平成11（注10）。繰り返しにな
超えている（ノード24）

年にかけて相対的に増加しなかった地域でるが、農協共済の活動が住宅地中心であるこは、共済金支払率が約28％と高い。震災の被とを推測させる材料である。また、このよう害が大きく共済金の支払い割合は高かったな地域の共済金支払割合は6.2％と相対的に低が、その後も地域の人口が減少したため、商い。しかし特記すべき地域がないわけではな

店の再開が難しくなった地域と考えられる。

い。例えばノード26は、全体の１％を占める

しかしながら、共済金支払は商店数が減少に過ぎないものの、地域あたりの「契約件数」

した地域に偏っているわけではない。ノード

が５件以下という農協共済の活動の手薄な地

19は、平成６年から平成９年にかけて商店数

域において、40歳から45歳までの人口が平成が99％以上の地域であり、震災による被害は２年から平成７年にかけて半減した地域であそれほど大きくはないか、もしくは速やかなる。被害の甚大さをうかがわせる。そして、復活のあった地域であるが、うち、平成７年

農協共済の支払い割合は、約15％と相対的にと比べた平成12年の総人口が122％以上の地域

高い。

（ノード23）の場合、共済金支払率は約16.5％

商店数が平成６年から平成９年にかけてと、平均を７ポイント上回っている。商店街

78％以下に減ってしまった地域（ノード１）の維持可能なところにおける人口復活地区のにおいては、共済金支払率は約21％と相対的共済金支払率の高さを示すものとなろう。

に高い。被害に応じた支払ともいえる。このなお、震災被害の大きいところに高い割合

地域は、平成７年の65歳以上70歳未満の人口で共済金を支払っているのは、ほかでもみて比（対平成２年）によってノード２・７・８とれる。商店数が平成６年から平成９年にかの３つの地域に分割される。この３つのなか

けて約79％から約98％以下に減ってしまったでは、人口が相対的に最も増えていない地域

地域（ノード11）において、65歳以上（５歳99
共済総合研究 第53号

刻みではない）の高齢者人口が平成２年から側にとっては機会損失のシミュレーションで

平成７年にかけて約83％を下回る地域（ノーあるが、復興支援への貢献ともいえる。また、

ド12）では、共済金支払率は約28％である。

被災者側にとっては、得べかりし利益の計算に資するものとなろう。

５ 支払率の予測モデル（２）は、被災地域の復興を、共済事業のマ

１）目的ーケティング活動から切り離し、もし農協共すでにみたとおり、４次メッシュデータに済に平均的な加入があったのであれば、単に

おいては、総人口の分布も網羅的なものでは復興資金としてどのくらいの水準のものが得なく、商業統計の統計上の取り扱いによる公られたのかというシミュレーションである。

表の偏りがある。そしてそれ以上に、共済金

上記の（１）（２）いずれも、共済金支払支払いデータには地域的な偏りがあり、被災率が予測できれば、その値に共済金の平均支地域を網羅することは不可能である。そこで、払額を乗ずることによって支払額を予測でき

このたび作成した４次メッシュデータの共済る。この値は元データに戻れば求められるの金支払率と人口や商業統計の異時点間推移デ

で、本稿では、共済金支払率を推計するモデータとの関連を、一定の条件を備えた関数でルを開発することとした。

定義する。この定義した関数を用いることに
２）データ

よって、次のふたつの予測を可能とする。
（１）共済金支払がなかった地域において、共済金支払率予測モデルに用いるデータ

もし、建物更生共済契約（注11）が○○件

は、４次メッシュデータであって、表１の各保有されていたら、共済金支払率はいか項目である。予測対象データは共済金支払率、ようになるか。

そのほかはすべて入力データとして扱った。

（２）共済金支払がなかった地域において、仮に、４次メッシュデータ単位でみて平人口の関連は国勢調査、そのほかは商業統計である。

均的な支払契約がその地域で保有されていることを前提とした場合において、も

３）モデル

し、人口の移転もしくは復興の推移が○４層からなるニューラルネットワークモデ○であるときは、共済金支払率はいかよル（以下NNモデルとする）を用いた。このうになるか。

モデルを用いることできわめて高い予測精度（１）は、メッシュ単位における共済契約件を得ることができたからである（注12）。

数の投入を求めるものである。その地域でどここでいうNNモデルとは、多層パーセプト

れだけのマーケティング活動を行っていれロンモデルであり、複数の統計値を入力デーば、その復興にどれだけ寄与可能であったか

タとして受け取り、出力データとの関連を学という議論ともなる。共済金支払は、共済者

習し、最高の精度となる場合の関係値を求め

100
共済総合研究 第53号

る関数を重畳的に作成するものである（注13）。

成と推定結果この場合のNNモデルの構成は、前項と同様隠れ層ふたつからなる構成とした。

４）推定結果（１）契約件数を投入した場合のNNモデルの入力層は63ニューロン、隠れ層１は20ニュ
ーロン、隠れ層２は10ニューロン、出力層は構成と推定結果
契約件数を投入してシミュレーションを可

１ニューロンである。80％のデータを学習に能とするためのNNモデルの構成は、隠れ層

当て、残りの２割で検証を行った。推定精度

ふたつからなる構成とした。

は92.5％であった。

入力層は64ニューロン、隠れ層１は10ニュ

この結果をもたらす入力データの重要度をーロン、隠れ層２は10ニューロン、出力層は

表３に示す。この重要度は、前項で掲げたモ

１ニューロンである。80％のデータを学習にデルと異なり、契約件数を除いた分だけ、ほ当て、残りの２割で検証を行った。推定精度

かの統計値の重要度が増大している。また、は93.2％であった。

契約件数が総人口に関連する指標であった可この精度をもたらす入力データの重要度を能性から、これを外した場合、総人口比の変表２に示す。表２の重要度とは、０から１の化よりは生産可能年齢人口の変化の重要度が値をとり、０の場合には全く影響を与えない増している。従って５歳刻み人口による予測ものであり、１の場合はそのデータの影響度の重要度も増加している。

が出力データに等しいほどの影響を与えるも
５）むすび

のである。
この重要度をみてわかるとおり、もっとも「１）目的」に掲げたとおり、本稿では、大きな影響度を与えたデータ項目は「人口総９割を超える予測精度を持つモデルによっ

数12（07比）」（約0.137）である。平成７年かて、（１）仮に契約があったらどれだけ支払

ら12年にかけての総人口でみた人口の増加をわれたか、（２）仮に契約が平均的にあった復興の指標とすると、共済金支払率がもっと場合、メッシュ単位の地域の階層別人口比のも効果を与えていたのがこの項目で計測され推移を○○とするなら、その際の共済金はどることがここでも示された。契約件数はそのれだけ支払われたか、というふたつを試算す

次に重要度を与える項目となっており、入力るために必要な共済金支払率予測モデルを構変数として重視すべきことがモデル上でも示築した。歴史に「もし」はないものの、震災された。ただし、平均的な契約件数を極端にからの復興のあり方を再検討する際の分析視超える場合の予測は保証の範囲ではないこと

角のひとつを提供するものとして本モデルををあらかじめお断りしておく。

作成した。事業の社会的責任の一端を測り、災害対策の必要性を訴える際の参考となれば（２）契約件数を外した場合のNNモデルの構幸いである。

101
共済総合研究 第53号

は、共済金による復興支援効果の計測指標と６ 評価と考察

してはむしろふさわしくない可能性を指摘せ
１）視覚化

ざるを得ないこととなった。

被災状況と共済金支払状況を視覚で把握でまた、共済金の支払い割合が高い地域におきるようにするため、共済金支払データをメ

いて、総人口の回復傾向が認められるのも把ッシュデータに集約し、その支払率の値の高握可能となった。

低でメッシュを色分けした。国勢調査や商業統計のデータも、３年次の推移を百分比では

２）データの取り扱いと成果の評価

じき、その値の高低でメッシュを色分けした。

そもそも、その被害状況と復興の過程を明

メッシュデータのＰＣ上における展開ソフ

らかにする指標として何が望ましいかは、議トは商業用でいくつか開発されているが、５論が多い。建更の共済金であれば、住宅物件

万円〜600万円と機能によって幅が大きい。本の再建や補修による居住可能率などの指標が稿では、ＭＳエクセルによって色分けと展開

あればより望ましい。しかしながらそのようを可能とした。

な統計はそもそもない。このようなことから、

このエクセルシートは汎用性が高く、ほか

かなり厳密な検討に耐えられる一般統計の指の地域のものでもメッシュデータを構築さえ標はないと整理せざるを得なかった。このたすれば再活用できる。

め、次善の方法として、国勢調査（総人口関「１課題（１）」に掲げた「被災状況と支払係）と商業統計（販売店関係）を用いること

い状況を500メートルメッシュデータで集約とした。すでに指摘したとおり、商業関係のし、これを視覚的に把握する」ことについて

統計は、農協共済の主たる活動地域から外れは、このデータ加工によって、総人口や商業ているところも多い。また、メッシュ単位で店舗数･販売額などの３年次間の推移を視覚

店舗数が２以下ならデータとして作成しない的に把握できるようになった。共済金支払いというように、統計値が小さければメッシュ

状況を表すその支払率の高さについては、震データ上で０としてしまうといった簡略法が災の被害の大きな地域と一部重なるが、必ずとられている。このため、商業統計は現段階

しも重ならない地域においても、一定の支払では復興過程を厳密に映し出すとはかぎらな実績があることが明らかとなった。農協共済

いうえに、農協共済の活動の厚い地域においの活動基盤が一般の商業ベースのそれと必ずては、その効果を計るにふさわしい指標とはしも一致していないことから、それほど違和

必ずしもいえない。また、このデータの簡略感はないであろう。

化は国勢調査でも同様であり、総人口に関す

しかしこのように、支払率の高い地域は人る統計でも、過疎地のメッシュデータはメッ口・商店密集地とは異なるものが半数を占め

シュコードの半数程度しか作成されないなていることから、商業統計の調査対象データ

ど、省略されている地域も多い。また、人口102
共済総合研究 第53号

の推移が復興をあらわすというのも素朴な議回復も相対的に大きい。地域別では、この傾論に過ぎない。被災によって新たな住宅ゾー

向をよりクリアにできるケースも見出された。

ンが集積され、そちらに移動したままの人口

さらに、パターン認識に特長をもつNNモもあると推測できるからである。

デルを用いて共済金支払率の予測を可能としこのようなデータの制約により、本稿の分析においては、あくまで復興過程の可能性の示唆であり、その仮説を発見するものと位置づけざるを得ない（注14）。

た。所与のデータの範囲での検証であるものの、その予測精度は９割を超えている。
これらに手法と結果に対する評価として、利用可能なデータに対する一次接近としての価値は高いと考える。単相関係数の算出や樹

３）計量分析

形図の展開による傾向の把握は、単純な手法

すでに述べたようにあくまで仮説発見といである。しかし、仮説発見と、傾向の一次接う前提に立って、メッシュ単位の相関分析と近としてはきわめて有効な手法である。特に樹形図展開による効果特性で得られたことを樹形図では、共済金支払率が異なる地域の、掲げる。

総人口推移の比率を具体的に導く成果も得ら支払率と総人口の相関については、きわめれた。ただし、今後は、これらの成果をもとて微弱であるが、プラスの効果が統計的に有に、可能ならより厳密なモデルを構築してデ意に認められた。商業統計の店舗数などではータ検証を行う必要がある。

関連は認められない。震災後の商業地域集約

なお、こうした観点からの研究にも進展がの結果などが影響している可能性もあり、こ見られる。梶谷（2004）は、鉱工業生産指数の分析だけでは何もいえない。

と建物被害調査、交通量調査などからメッシ

樹形図による展開では、総人口の推移の値

ュデータを基礎とした被害復興関数を推計しで明確な違いが得られた。共済金支払率の高ている。多々野（2007）では、同様の考え方

い地域ほど震災で総人口は減少した。そして、を持って新潟県中越地震の結果を計測した。

震災後には、共済金支払率の高い地域ほど総

また、新潟県中越地域の地形変状調査報告会

人口は増加した。総人口を復元の評価指標と（2006）では、地形変状状況をメッシュデータ

して扱うことが許されるならば、一定の成果に展開し、被害状況の把握に役立てたが、こを得たといってよいであろう。

れを用いた被害から復興へのデータ検証も興

また、マーケティングの観点から見ても興味深い課題である。

味深い数値が得られた。震災の被害が総人口

メッシュデータは、地形に関しては50メーで見て相対的に少ないと考えられる地域では、

トルのものも実用化されるなど、その精度はメッシュ単位で共済契約件数が33件あるかどう

飛躍的に向上した。しかしその地上の経済活

かで共済金の支払率が異なる。33件以上の場合

動の統計データについては、人口密集地におには、共済金は高い率で支払われ、総人口のける500メートルメッシュがようやく利用可能103
共済総合研究 第53号

である段階に過ぎない。商業地域や工業地域
ではない地域におけるデータの整備が進めば、共済金支払の復興効果を、より高い精度で計測することは不可能ではない。今後のデータ整備が待たれるところである。

７ おわりに
本稿では、阪神淡路大震災における農協共
済の建更の共済金支払が、震災復興にどのような効果をもたらしたかを視覚的･計量的に把握しようとした。用いたデータは、平成７
年を挟む３年次の国勢調査による人口の推
移、商業統計による店舗数などの推移と、阪神淡路大震災における兵庫県の建更共済金支
払実績の個表データである。
データの500メートルメッシュ化による視覚化は一定の成果を収めたと考える。方法について
もその手順の適用という点では汎用性が高い。
計量分析では、樹形図による展開で、共済金支払率が総人口の減少と回復に一定の関連があることを示した。共済金支払率の予測を目的とした、ＮＮモデルによるシミュレーションの基礎も作成した。しかしながら、本稿で用いたデータの制約はきわめて多い。さらに、分析手法はシンプルなものであり、仮説発見のための一次接近としては有効であると考えられるものの、より厳密な検証を施す必要があると考える。
今後はこの点についてより詳細な検討を加えたい。そのうえで、本研究の当初の目的であった、復元性の関数化による評価をあらためて検討することとしたい（注15）。

以上

104
共済総合研究 第53号

樹形図１ 共済金支払率と総人口・商店数などの推移 二分法による傾向把握

105
共済総合研究 第53号

樹形図２ 共済金支払率の地域別傾向 多分割法による傾向把握

106
共済総合研究 第53号

107
共済総合研究 第53号

表１ 共済金支払率予測モデルの構築に用いたデータ
データ項目名支払率（％）
05歳未満人口02 （基 数）
0〜14歳人口02（基 数）
0〜14歳人口07（02比）
0〜14歳人口12（07比）
10歳未満人口02 （基 数）
15歳未満人口02 （基 数）15〜64歳人口02 （基 数）15〜64歳人口07 （02比）
15〜64歳人口12 （07比）
20歳未満人口02 （基 数）
25歳未満人口02 （基 数）
30歳未満人口02 （基 数）
35歳未満人口02 （基 数）
40歳未満人口02 （基 数）
40歳未満人口12 （07比）
45歳未満人口02 （基 数）
45歳未満人口07 （02比）
45歳未満人口12 （07比）
50歳未満人口02 （基 数）
50歳未満人口07 （02比）
50歳未満人口12 （07比）
55歳未満人口02 （基 数）
55歳未満人口07 （02比）
55歳未満人口12 （07比）
60歳未満人口02 （基 数）
60歳未満人口07 （02比）
60歳未満人口12 （07比）
65歳以上人口02 （基 数）
65歳以上人口07 （02比）
65歳以上人口12 （07比）
65歳未満人口02 （基 数）
65歳未満人口07 （02比）
65歳未満人口12 （07比）
70歳未満人口02 （基 数）
70歳未満人口07 （02比）
70歳未満人口12 （07比）
75歳未満人口02 （基 数）
75歳未満人口07 （02比）
75歳未満人口12 （07比）
80歳未満人口02 （基 数）
80歳未満人口07 （02比）
80歳未満人口12 （07比）
85歳以上人口02 （基 数）
85歳以上人口07 （02比）
85歳以上人口12 （07比）
85歳未満人口02 （基 数）
85歳未満人口07 （02比）
85歳未満人口12 （07比）
人口総数02（基 数）
人口総数07（02比）
人口総数12（07比）
商店数H09（H06比）
商店数H11（H06比）
商店数H11（H09比）
売面積H09（H06比）
売面積H11（H06比）
売面積H11（H09比）
従業者H09（H06比）
従業者H11（H06比）
従業者H11（H09比）
販売額H09（H06比）
販売額H11（H06比）
販売額H11（H09比）
契約件数

出所（注）
１
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
３
３
３
３
３
３
３
３
３
３
３
３
１

表２ 契約件数による共済金支払率予測
モデルの入力データの重要度
データ項目名
人口総数12（07比）
契約件数
75歳未満人口12（07比）
65歳以上人口12（07比）
15〜64歳人口12 （07比）
85歳以上人口07（02比）
45歳未満人口12（07比）
85歳未満人口07（02比）
55歳未満人口12（07比）
商店数H09（H06比）
80歳未満人口07（02比）
従業者H09（H06比）
65歳未満人口12（07比）
80歳未満人口12（07比）
85歳未満人口12（07比）
売面積H09（H06比）
従業者H11（H06比）
販売額H09（H06比）
従業者H11（H09比）
売面積H11（H06比）
45歳未満人口07（02比）
60歳未満人口12（07比）
65歳以上人口07（02比）
65歳以上人口02（基 数）
50歳未満人口02（基 数）
60歳未満人口07（02比）
25歳未満人口02（基 数）
売面積H11（H09比）
75歳未満人口07（02比）
40歳未満人口12（07比）
50歳未満人口12（07比）
20歳未満人口02（基 数）
0〜14歳人口02（基 数）
販売額H11（H06比）
65歳未満人口07（02比）
85歳以上人口02（基 数）
15〜64歳人口07 （02比）
商店数H11（H09比）
10歳未満人口02（基 数）
60歳未満人口02（基 数）
販売額H11（H09比）
85歳未満人口02（基 数）
50歳未満人口07（02比）
55歳未満人口07（02比）
40歳未満人口02（基 数）
65歳未満人口02（基 数）
商店数H11（H06比）
55歳未満人口02（基 数）
45歳未満人口02（基 数）
人口総数07（02比）
35歳未満人口02（基 数）
0〜14歳人口12（07比）
15〜64歳人口02 （基 数）
15歳未満人口02（基 数）
0〜14歳人口07（02比）
70歳未満人口12（07比）
70歳未満人口07（02比）
85歳以上人口12（07比）
75歳未満人口02（基 数）
70歳未満人口02（基 数）
30歳未満人口02（基 数）
80歳未満人口02（基 数）
05歳未満人口02（基 数）
人口総数02
（基 数）

重要度
0.137
0.080
0.067
0.065
0.063
0.060
0.055
0.050
0.050
0.050
0.048
0.036
0.028
0.028
0.027
0.027
0.026
0.026
0.026
0.025
0.024
0.024
0.023
0.023
0.022
0.022
0.021
0.021
0.021
0.021
0.020
0.019
0.019
0.018
0.016
0.016
0.015
0.015
0.015
0.014
0.013
0.011
0.011
0.011
0.010
0.009
0.008
0.008
0.007
0.007
0.006
0.006
0.006
0.006
0.005
0.005
0.003
0.003
0.003
0.002
0.002
0.001
0.001
0.001

出所：１．全共連全国本部調べの値を4次メッシュ単位に集約
２．国勢調査３．商業統計108
共済総合研究 第53号

表３ 契約件数を除く共済金支払率予測
モデルの入力データの重要度
データ項目名75歳未満人口12 （07比）
15〜64歳人口12 （07比）
65歳以上人口12 （07比）
85歳以上人口07 （02比）
45歳未満人口12 （07比）
商店数H09（H06比）
85歳未満人口07 （02比）
85歳未満人口12 （07比）
80歳未満人口07 （02比）
従業者H09（H06比）
60歳未満人口12 （07比）
0〜14歳人口12（07比）
販売額H09（H06比）
70歳未満人口12 （07比）
売面積H11（H06比）
80歳未満人口12 （07比）
85歳以上人口12 （07比）
売面積H11（H09比）
40歳未満人口12 （07比）
75歳未満人口07 （02比）
商店数H11（H06比）
70歳未満人口07 （02比）
従業者H11（H06比）
65歳未満人口07 （02比）
売面積H09（H06比）
15〜64歳人口07 （02比）
65歳未満人口12 （07比）
65歳未満人口02 （基 数）
55歳未満人口07 （02比）
60歳未満人口07 （02比）
50歳未満人口12 （07比）
0〜14歳人口07（02比）
従業者H11（H09比）
販売額H11（H09比）
50歳未満人口07 （02比）
人口総数07（02比）
50歳未満人口02 （基 数）
45歳未満人口07 （02比）
商店数H11（H09比）
10歳未満人口02 （基 数）
30歳未満人口02 （基 数）
0〜14歳人口02（基 数）
65歳以上人口07 （02比）
70歳未満人口02 （基 数）
85歳未満人口02 （基 数）
65歳以上人口02 （基 数）
15歳未満人口02 （基 数）
45歳未満人口02 （基 数）
60歳未満人口02 （基 数）
35歳未満人口02 （基 数）15〜64歳人口02 （基 数）
80歳未満人口02 （基 数）
40歳未満人口02 （基 数）
75歳未満人口02 （基 数）
販売額H11（H06比）
55歳未満人口02 （基 数）
人口総数02（基 数）
20歳未満人口02 （基 数）
85歳以上人口02 （基 数）
05歳未満人口02 （基 数）
25歳未満人口02 （基 数）

重要度
0.101
0.100
0.082
0.059
0.058
0.057
0.048
0.046
0.046
0.042
0.041
0.039
0.036
0.035
0.033
0.032
0.031
0.029
0.029
0.028
0.028
0.027
0.025
0.025
0.024
0.023
0.022
0.022
0.022
0.021
0.021
0.021
0.021
0.018
0.018
0.017
0.016
0.015
0.015
0.015
0.015
0.013
0.012
0.011
0.009
0.009
0.008
0.008
0.006
0.006
0.005
0.005
0.005
0.005
0.004
0.004
0.003
0.003
0.002
0.002
0.002

注

視覚化の効果の可能性をまず見極めるという本稿の趣旨から、共済金支払率の色はそのままとし、周辺のメッシ

注１ （１）地震からの復興過程を復元性（レジリエンシー）

ュデータの色のみを変更した。また、共済金支払のあるととらえ、被災前後における経済構造の変化の有無ごとに地域･メッシュが全体に比べて偏りがあり、支払のない

その復元性を関数化すること、（２）この関数の枠組みのメッシュのほうがかなり多いことから、この方法でも視中で共済金支払い実績の復元への貢献効果を評価するこ覚効果を十分計測できると判断した。より多様な識別にと、（３）ほかの地震のケースにおける応用の可能性につついては、その実施の可否も含めて今後の課題としたい。

いて検討すること、という３点。
注２

注８

詳細は、農協共済総合研究所（2008年６月）を参照。

改正測量法の施行前において、明治時代に採用した

店舗数、販売額、従業員数、いずれも、全体で見ると地図

ベッセル楕円体を使用し、当時の東京天文台の経度・緯上では明確な結果は得られていない。農協共済の主たる普度を日本経緯度原点とした測地基準系を「日本測地系」

及地域が、商業の密集地域と必ずしも重ならない結果でもと呼ぶ。全国に設置された基準点の経度・緯度は、日本あろう。また、次項の樹形図分析では、きわめて限られた

経緯度原点を絶対的な位置の基準として求められた。

地域においてその効果が明らかになった。このことから、

一方で、地球全体によく適合した測地基準系として、
世界測地系が構築されている。世界測地系とは、VLBI
や人工衛星を用いた観測によって明らかとなった地球の限定された条件を満たす限定された地域における復興効果の存在という主張となるものと推測される。
注９

Ｃ＆RＴ分析ソフトには、Clementain8.6を用いた。

正確な形状と大きさに基づき、世界的な整合性を持たせ値の分岐のアルゴリズムは下記である。C&RTは、分岐て構築された経度・緯度の測定の基準で、国際的に定めにより作成されるそれぞれの子ノードが、親ノードよりられている測地基準系をいう。

もより純粋になるような分岐点を選択する。ここで純粋

日本測地系と世界測地系との違いの例を掲げる。日本（純度）は、対象フィールドの値の類似性を表す。完全測地系の経緯度で表されている地点を、世界測地系の経に純粋なノードでは、すべてのレコードの対象フィール

緯度で表わすと、東京付近では、経度が約−12秒、緯度ドが同じ値となる。C&RTでは、不純度測定法を定義すが約＋12秒変化する。これを距離に換算すると、北西方ることにより、ノード分岐点の不純度を測定する。

向へ約450mずれることに相当する。（国土地理院資料か

連続する値を持った対象フィールドの場合、不純度とら作成

http://www.gsi.go.jp/LAW/G2000/g2000-

して最小２乗偏差（LSD）法が使用される。LSD測h3.htm

080630））度

注３

全国共済農業協同組合連合会全国本部から提供を受けた。
注４

は、単純に重みが付けられたノード に対するノード内分散で、ノードに対するリスク推定の結果と等しくなる。これは、次のように定義される。

なお、データの入手元の統計情報研究開発センター

および経済産業調査会・経済統計情報センターでは、平成12年以降を除き、メッシュデータの仕様は全て日本測地系である。
注５

ここでド数、分析に使用したシステムは、「２．データ」に掲げはノード 中の重み付けられたレコー
はレコード に対する重み付けフィールドの値（ある場合）、

は度数フィールドの値（ある場合）、

た４次メッシュデータをMS-EXCELのマクロ機能によは対象フィールドの値、そしてって兵庫県地図上に展開するパソコンソフト「ＪＡ共済た）ノード の平均を表す。ノード における分岐

総合研究所

LSD基準関数は次のように定義される。

注６

兵庫県メッシュ分析2007」である。

は（重み付けられの

震災被害の程度は、阪神・淡路大震災関連データベース（http://sinsai.fdma.go.jp/search/

080615）による。以下、B〜Eの地域も同じ。
注７

分岐

は、

の値が最大になるように選択される。

また、メッシュの重なった部分は、共済金支払率の

ここでは左側の子ノードに送られた 中のレコー色を優先している。本来、復興の程度を示すと考えられドの比率を、る人口などの推移の百分比と、共済金支払率の値に応じの比率を表す。比率て、重なったメッシュの色分けを行うべきところであろれる。

う。例えば、共済金支払率がかなり高い水準において、人口の推移がV字型、かつ、○○％以上であるなら、彩度の高い色にして視覚的に目立つようにするなどの工夫

およびの余地は大いにある。
しかし、このやり方では、色別基準が３つになるという煩雑さに加えて、きわめて多数のパターンに配慮する必要があること（趣味の範疇）、メッシュデータによる109
共済総合研究 第53号

は右側の子ノードに送られたレコード
およびは、次のように定義さ注10

なお、このような空白データが変数の中にある場合、

注14

もっとも、何のための研究かという議論もある。本

平均的な値を埋め込んで、分割にバイアスをかけないこ研究を実行している際、新潟県において大きな地震があととした。

った。このとき、本調査に関連する団体から、自身の復注11

補償金額は、阪神淡路大震災で支払があったものの平均とする。
注12

興過程を調べるのに必要な調査措置をとるのはどうか、という提案を小職は受けた。しかし。被災状況の甚大さ

通常の最小自乗法による回帰分析や、樹形図によるにかんがみ、そのような調査の余力があるなら、被災者予測ツリーも試したものの、９割を超える予測精度のもへの支援にこれを振り向けるのが本筋として、新たな調のは得られなかった。
注13

査を行わなかった経過がある。

ニューラルネットワークモデルは、入力したデータ

注15以下では、本研究を行った際に感じた、共済事業との組み合わせの傾向を、脳の神経細胞のつながりと活性社会との関係、特に共済事業の意義に関して私見を３点化を模す関数を介することによって、出力の値に近づけ述べたい。

るものである。とくにパターン認識を精緻化するのによく用いられる。

まず、建更の再保険に関することである。大規模災害の補償については地震保険をめぐって周知のとおり古典

本稿で用いた多層パー

入力層

中間層

出力層

的な論争があった。日本列島のように、大数の法則が成

セプトロンは、入力層・立しがたい地震という危険を保険市場でカバーできるか

中間層・出力層の３種類

どうかという論点である。この点は農協共済でも深刻にの層から成る。一般的に議論されてきた。これを踏まえ、建更の共済金の削減払は右図のように表されい制度の導入と再保険・証券化によるリスク分散によるる。

措置などのように、経営体として取り得る選択肢を増や多層パーセプトロン（multilayer perceptron）では、出力側の第ｊユニットの出力が次の関数で表される。

してきた。こうしたことを、損保と同様に、海外に対する損害保険代理店と揶揄する向きもあろう。しかし、それでもこの事業を継続することの意義とメリットはある。100年に一度の大災害も、時期はともかく発生する

この関数の特徴は以下のようである。
・入力には、通常の入力を示す定数入力・ことは予想され、その被害もシミュレーションされていに加えて、バイアスの意義である。このような状態で組合員の生活の安寧をは、入力側の第iユニットと、出力側の第ｊユニッ

できる限り保障しようとするならば、この事業を行わな

トとの間の重みを表す。
・る。この被害にも何らかのかたちで備えようとすることも含まれる。

いとすると、一挙手一投足を欠いたと逆に批判されよう。

を活性化関数（activation function）といい、シグモイド関数がよく用いられる。

そしてこの事業の継続性を高めるのに、再保険市場の安定化は必要条件であろう。自然災害補償にかかる再保・活性化関数を逆関数にして左辺で接続関数の形で書くと一般化線形モデルそのものとなる。

険料率の国際指標をどのように再建するか。現状ではその再建のプロセスにあるとはとてもいえない。建更の海

多層パーセプトロンは、このユニットを、下位の層

外リスク分散の多様な手段自体がそれを証明している。

の出力が上位の層の入力となるように階層的に接続ししかし、このような状況だからこそ、Borch命題「カバたもの。ほとんどの場合、次の２層のものが使われる。

ー可能なリスクの唯一の主体への移転による集積の利益の実現」（Borch（1974））の意義が再評価されるであろう。自然災害に関し、見舞金程度の給付を目的とする補・入力ユニットも含めて３層と呼ぶこともある。

償契約であれば、国際機関による強制保険の発想があっ・ても良い。その実現を働きかける団体として、農協共済を入力ユニット、第２層の出力を隠れユニット（中間ユニット）、を出力ユニットと呼ぶ。

が貢献できる余地もあるのではないか。その国際機関の・隠れ層が２層あれば、無限にならないような連続な関指標をもとに、上乗せされる補償の再保険料率が連動す

数は、十分だいたい近似できる。本稿でも２層としたるイメージもあり得る。もちろん、こうした活動の前提所以である。

には、国内における地震再保険の議論の収束が横たわっ・重みの学習にはバックプロパゲーションが用いられる。

ている。
次に、個人に対する補償の意義である。もともと共済

このようなモデルはパターン認識に多く活用されていの思想は、個人の自助の精神の醸成が目的であった。こるし、ファジイ理論とともに実用化されている例も多い。

の精神の実現のために、「自分は大丈夫だが、そうでな

農協共済事業では、渡辺（1999）（2000）による応用研い人も世の中にいるだろう、その人たちのために自分が究がある。

できることをできる範囲で実行しよう」という意思を実現する仕組みが共済事業であった。保険と共済は技術的110
共済総合研究 第53号

には同じであるが、両者の違いは、まさにこの加入意思能な限りでの社会安定への参加の手段として共済事業をが自分のためにはいるのか他人のために入るのかという再認識するべき状況に至ったのではないか。
共済事業は、違いにある。いまは、この古典的主張に現代的意義を加

個人の自律のための（努力）目標のひとつとなりうると味する必要性の高い時代になったと考える。

考える。

環境資源の有限性に直面して、「管理されざるコモン
ズの悲劇」（Hardin, G. [1968]）が発生する懸念が多方面から主張されている。というのも、市場取引のなかにお参考

いても、市場機構の恩恵を受けながら、そのさらなる機能上昇を求めてなされる自己利益の追求と、これを擁護

分析に使用したシステム

する過度な発言が多々見られるからである。
この言動は、

ＪＡ共済総合研究所

兵庫県メッシュ分析2007

やがては市場を破壊する。市場化に親しまない取引においては、その懸念がいっそう強まるであろう。この認識に立って、保険・共済は選択すべきと考える。自然災害

引用文献・資料であっても、国内リスクの一定割合は国内でカバーするというスピリットを契約者でもわかるように明確にプロモーションするべきではないか。リスクの外出しは団体の交渉に任せ、自国におけるリスクプールを個人レベル
で行うことの意義を考える契機になるであろう。
それが、管理されざるコモンズの悲劇を回避し、互いに手をさし・麻生英樹・津田宏治・村田昇『パターン認識と学習の統計学』統計科学のフロンティア

第６巻，岩波書店2003．

・宇野重規『トクヴィル―平等と不平等の理論家』（講談社［講談社選書メチエ］，2007年）・小田切徳美「農山漁村地域再生の課題」（大森弥ほか

のべあう思想の緩やかな学習につながる可能性があると『実践まちづくり読本』，公職研，2008，所収）

考える。

・梶谷義雄，山野紀彦，朱牟田善治「大規模災害後の経済

３つ目は、平等観の変化である。新しい「平等観」と「経済社会」のもとでの共済事業の意義の再検討が必要になったと考える。

回復関数の推計」『土木計画学研究・講演集』vol. 30
242-

2004

・堺屋太一『知価革命』PHP研究所（1990）

客観性よりも主観的なものに価値が移転したことは、・多々野裕一・土屋哲・梶谷義雄「ライフラインの機能損かなり前から主張されてきた（堺屋（1990））。また、い傷が及ぼす経済被害の計量化に関する研究」『京都大学

まの日本は、個人がonly oneとしてそれぞれ尊重されたいという新たな平等観の時代となったため、社会的意思決定の仕組み自体を再考する必要があるとする主張もあ

防災研究所年報概要集』第50号

2007

・国土地理院「日本測地系と世界測地系」 （http://www.
gsi.go.jp/LAW/G2000/g2000-h3.htm

080630）る（宇野（2007））。only oneは実はすぐれて主観的･感・農協共済総合研究所『阪神淡路大震災における支払共済情的なものを背景とする概念である。そして、個人と社金と波及効果の異時点間分析―メッシュデータを用いた会とのかかわりにおいて、個人の感情論をまったく無視

視覚化と一次接近―』（2008年６月）するのもある種の感情的対応と評価されるようになってきた（小田切（2008））。いまやカワイイを世界に輸出する日本となり、感情に根ざした価値判断が経済社会にも・「新潟県中越地域の地形変状調査報告会」2006年６月20日（火）土木学会技術推進機構
・総務省消防庁「阪神・淡路大震災関連データベース」

新たな領域を切り開く原動力となっている。ところが、（http://sinsai.fdma.go.jp/search/

この価値判断が歯止めなく行き過ぎると管理されざるコ・渡辺靖仁「農村における家計リスク観と資産保全行動・

モンズの悲劇を招くこと、容易に想像できる。

080615）

保障需要」（『農業経済研究』 第71巻

加えてこの国には、従来の水準のナショナルミニマム
を高らかに訴え実現する経済力は、もはやなくなった。

・渡辺靖仁「ＪＡの共済事業推進組織に関する制度設計と国民皆保険制度は崩壊しつつあるし、中山間地域に自助その効果」（『農業経済研究』 第72巻を求める主張が跋扈するのもその表れの例であろう。乏pp. 131〜141．
）

しい経済力のもとで主観的価値の主張ばかりが横行する

第２号，1999，

pp. 79〜88．
）
第３号，2000，・Borch, K.H. (1974) Mathematical Theory of Insurance :社会が健全であるはずがない。今まで以上に自律した個An Annotated Selection of Papers on Insurance

人によるバランス感覚の重要性が増してきた。

Published 1969-1972, Lexington.

このような平等観と経済社会の変化は、民間部門による「共」の構築領域の拡大と共済事業の社会的責任の変・Hardin, Garrett [1968], "Tragedy of the commons,"
Science 162, pp.1243-1248.

質をもたらす。この事業は、従来の、「共」の中心にあ以上って「公」を補完する立場から、「自律自助のミニマム」
へと変わってくるのではないか。この文脈で、私人の可111
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