論文

サポートベクトル回帰を用いた地域人口の推定－ 国土データ基盤から算出した地域特徴量の考察 －澤田

貴行 （愛知大学地域政策学部）

要旨
人口の減少と空間的な偏りが課題である現在において，人口の正確な把握は政策立案において重要である。しかし，公的統計などを利用して関心のある地域の人口直接的に把握をすることは，収集できるデータの内容などから困難である。そこで，地域の人口を入手が容易なオー
プンデータを利用し，推定する手法を提案する。具体的には，地域を国土データ基盤として整備された道路，公共施設や土地利用状況などを様々な地域特徴量として表現し，それらと地域
人口の関係を機械学習した予測モデルを構築して人口の推定を行う。

キーワード：人口減少，機械学習，サポートベクトル回帰，地域特徴量，地理情報システム

1．はじめにかし，公的統計の目的は国全体や市町村
域内の総数を知ることであり，国勢調査

現在，人口の減少と過疎や過密のようでは調査区域の形状を調査の行いやすい

な空間的な偏在が認識され，労働力の減範囲として設定するなどの理由から，そ少や地域コミュニティの崩壊に繋がるとの結果は，必ずしも知りたい地域とは一して問題視されている。このようななか致しない。また，小地域の組み合わせと地方政策を行うには，これまでの人口増

して，地域を見ようとすると，地域以外

加を前提とした行政システムから，市町の人口がノイズとして混入し，正確な把村域より小さな任意範囲の空間（以下，

握は困難となる。なお，このような地域

地域という）における人口状況や社会環における人口の現状把握の難しさを，小境 な ど に 対 応 す る“ き め 細 や か さ ” を

西 は， 地 方 公 共 団 体 の 統 計 デ ー タ 活 用持ったシステムに変化していく必要があの状況を分析し，地方計画の策定に小地る。 こ の た め に 地 域 の 住 民 や そ の 生 活

域統計データが利用できていないと指摘

を，集中や偏在といった面的な様相とし

している。

i

て把握し，状況を踏まえた政策を立案す

地域の状況を利用して目的とする値をる必要があり，国勢調査を代表とする公推定した研究には，以下のものがある。

的統計を中心に分析が行われている。し澤田ら ii は，目的を地域の人口把握とし愛知大学情報メディアセンター

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vol.26, No.1, 2016

て，地域に重なる国勢調査の小地域人口構築したデータセットを構築する。そのを，地域と重なる部分と重ならない部分

上で構築したデータセットを利用して地に分け，それぞれのテレポイント数の割

域の人口と地域特微量ベクトルの関係と合によって求め，その人口を足し合わせ

して，機械学習することで人口推定を行る手法を提案した。しかしながら，テレう。

ポイントは一般的に入手し難いデータであり，また，その精度には疑義があるこ

2．地域の人口推計とが課題である。堤ら iii は，目的を大都市 圏 の 地 価 推 定 と し て， 都 市 圏 の 任 意

2.1

教師付き機械学習

地 点 で 網 羅 で き る デ ー タ と し て， 土 地
利用面積，最寄駅から主要駅までの都心地域の人口と地域特徴量ベクトルの関鉄道距離などを説明変数にして，trans-

係を捉えるために予測モデルは目的変数

Gaussian kriging と 呼 ば れ る 非 線 形 性を，地域の人口とし，説明変数を地域特を考慮した手法を提案した。しかし，郊

徴量ベクトルとして，学習する教師つき

外部において推計誤差が大きいことが確

機械学習手法により構築する。教師付き認され，地域による説明変量の密度につ

機械学習を用いた人口推定の概要を図 1

いて相違があるという課題を指摘しておに示す。図 1 では，まず，地域の本来のり，公的データに依存した使い方には，

人口と地域特徴量ベクトルからなるデー

工夫が必要であることを示唆している。

タセットを用意し，訓練とテストのデー

そこで，本研究では，地域の人口推計

タセットに分割する。次に訓練フェーズを入手が容易なオープンデータから地域として，訓練データセットを教師データ毎に求めた特徴量（以下，地域特徴量ととして，地域人口と地域特徴量ベクトルいう）の集合（以下，地域特徴量ベクトルの関係を機械学習することで予測モデルという）から推計する手法を提案する。
具体的には，地域メッシュ ivv の基準地域
メッシュ（緯度差 30 秒，経度差 45 秒で，1 辺の長さは約 1km，以下，3 次メッシュという）を一つの地域と捉え，国土交通
省により整備されたオープンデータから得られる道路，公共施設などの存在を地
域毎に空間的計測により定量化した地域
特徴量ベクトルと地域人口を一組として愛知大学情報メディアセンター

－ 32 －

図1

教師付き機械学習による推定
vol.26, No.1, 2016

を構築する。さらに，テストフェーズで，テストデータセットの地域特徴量ベクト

待される。
SVR は，入力 x in,i ＝ 1,2, … ,l か,i ＝ 1,2, … ,l を回帰する

ルに予測モデルを適用して推定人口を算ら出力 y i出する。なお，評価は本来の人口と推計

非線形回帰の一つである。入力 x i から

人口の差異を評価する。

なる特徴空間への非線形写像 φ（x）を考nえ，写像後の特徴空間において線形回帰
2.2

サポートベクター回帰を行う。出力では，ε チューブと呼ばれる
一定範囲内に入らない場合は外れた分の人口を推定する関係を近似する予測モ

距離を表すスラック変数 ξ ，ξ ＊ に応じたデルの作成には，サポートベクター回帰

ペナルティが与えられるため，ξ ，ξ ＊ が（以下，SVR という）vi を利用する。SVR

小さくなるような最適な回帰係数を算出

は分類問題において，近年注目されていする。ε チューブとスラック変数 ξ ， ξ ＊るサポートベクターマシン（以下，SVMの概念を図 2 に示す。

と い う ）vii を 回 帰 問 題 へ 拡 張 し た も の で

SVR では，回帰関数 f を式（2.1）とすある。SVM は，教師付き機械学習を利用る。ω は l 次元の重みベクトル，b はバイした識別器であり，分類問題において，アス項である。

入力となる特徴量の高次元空間における最適な分離超平面を見つけるもので，高い汎化能力が示されており，回帰問題へ

本 稿 で は，SVR の な か で も ε -SVR をの 拡 張 で あ る SVR も 高 い 汎 化 能 力 が 期

利 用 す る。ε -SVR は， 予 め 定 め た C>0，

ε >0，スラック変数 ξ ， ξ ＊ を用いて，式（2.2）として定式化される。

ここで非線形回帰を線形回帰として扱うために，ω t Φ（x i ）を K（x i , x j ）＝ Φ（x i ）t
図2ε チューブとスラック変数 ξ ，ξ ＊ の関係

愛知大学情報メディアセンターΦ（x j ）と置き換え，ラグランジュ未定乗数法を用い，α i と α i ＊ をラグランジュ乗－ 33 －

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数として，式（2.2）は，式（2.3）の最適化問題に帰着する。

p，γ ，α はパラメータであり，この値によって回帰特性は大きく変わるが，問題に適したパラメータの推定によって高い汎化性能が得られることが示されている。 加 え て，ε -SVR で は，ε ，C も パ ラ
メータとなる。なお，誤りを許すように制約を緩めることを「ソフトマージン」と呼び，C により制御することができる。
しかし，「ハードマージン」と呼ばれる Cを大きくしたときには過学習をおこしやこれを解くと最終的には回帰関数は式（2.4）式となる。

すくなるため，利用に際しては，汎用性を考慮しなければならない。
2.3

地 域特徴量と特徴量ベクトル

ここで K（x i , x j ）は，カーネル関数と呼地域人口を推計するため，人口と地域

ばれ，代表的なものに式（2.5）で示す線を特徴づけた地域特徴量ベクトルから形カーネル，式（2.6）で示す多項式カー

な る デ ー タ セ ッ ト を 作 成 す る。 地 域 特

ネルや式（2.7）で示すガウシアンカーネ

徴量は，図 3 に示すように地域に存在すル（Radical Basis Function，RBF カーネル）などがある。
・線形カーネル・多項式カーネル

・RBF カーネル図3
愛知大学情報メディアセンター

－ 34 －GIS による地域の特徴量算出
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る地物を地域の外形によって抽出する

うに中心セルからの同心円状の近傍セル

こ と を 地 理 情 報 シ ス テ ム（Geographicの平均値を新たなラスターデータのセル

Information System，以下，GIS という）値として格納しておき，地域にあるこのにより行い，個数，長さ，面積として計

ラスターデータのセル値の平均値を地域測する。また，地物自身の持つ属性値も特徴量とする。これは近傍地域の地物の利用できる。

多さを表すことから近傍地物値と定義す

さらに本稿では，地物が地域に与えるる。近傍距離値と近傍地物値により地域影響を地物までの“近さ”と周辺にある内における地物の存在だけでなく，近傍地物の“多さ”として考慮するために，さ地域を含めて地物の影響を考えることがらに 2 つの特徴量を求める。“近さ”に関できる。

しては，地物からの距離として表現できるので，地物を 0 と 1 の 2 値でラスター化

2.4

人口推計モデルしたのちに，施設からの遠さを距離として表した同心円状の形状を算出し，新たこれらを踏まえ，本稿における人口推なラスターデータのセル値として格納し計モデルの概要は図 5 のようになる。こておき，このラスターデータの地域にあこで推定する人口は，政府統計の総合窓

るセル値の平均値を地域特徴量とする。

口（ 以 下，e-Stat と い う ） よ り 取 得 で

これは地物までの最短距離を表すことか

きる国勢調査の結果を利用する。地域特viii

ら近傍距離値と定義する。また，“多さ”に関しては，地物の存在を 0 と 100 の 2 値
でラスター化したのちに，図 4 に示すよ

図4

近傍地物ラスターデータの作成

愛知大学情報メディアセンター

－ 35 －

図5

人口推計モデルの概要
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徴量の算出では，国土データ基盤として
国土交通省国土政策局国土情報課より提供される国土数値情報ダウンロードサー
ビス（以下，国土数値情報という）ix から取得できるデータを利用する。国土数値
情報では，国土，政策区域，地域，交通という 4 つのカテゴリに，土地利用，公共施設，バスルート等のさまざまな地物
や国土利用計画法 x 等で定められた範囲
等のデータが提供されている。取得したデータは，地理空間情報として実在する
位置・形状としての空間情報と，それに与えられた名称等の非空間の属性情報か

図6

取得した地域データセットの範囲ら構成されるため，GIS により空間的な計測や必要な属性情報等の取得が可能で

5238，5239，5336，5337，5338，5339，

ある。

5437，5438，5537，5538 の 15 コ ー ド であり，その中に含まれる 3 次メッシュは，

3．評価実験

26,419 件 で あ り， こ れ を 対 象 地 域 と し，
地域データセットを作成した。

人口推計モデルの評価を行うための対
象地域を愛知県，長野県，静岡県とし，そ

3.2

地域人口

れに含まれる地域から作成する地域デー
タセットから人口推計モデルを構築し，

e-Stat か ら 平 成 22 年 国 勢 調 査（ 国 勢

推定結果の評価を行った。

調査 - 世界測地系 1km メッシュ）につい

3.1

表1

地域データセットの作成

地域データセットにおける 1 つの地域
は，3 次メッシュ（1 辺の長さ約 1km）の
1 つのメッシュとした。3 県に含まれる第1 次地域区画（1 辺の長さ約 80km）は，図6 で示す 5136，5137，5138，5236，5237，
愛知大学情報メディアセンター

－ 36 －

3 次メッシュ人口の特徴
（総数 26,419）
平均値

507

中央値

2

標準偏差

1,417

最大値

16,332

最小値

0

vol.26, No.1, 2016

図7

3 次メッシュ人口の状況（1）

図8

3 次メッシュ人口の状況（2）て， 第 1 次 地 域 区 画 15 コ ー ド 分 を 取 得

度・道路延長を取得した。なお，土地利

し，26,419 件の地域データセットに格納用に関しては，より詳細な細分メッシュした。地域人口に関する基本的な統計量（1 辺の長さ約 100m）も取得した。また，を表 1 に示す。また，人口を 0 及び 1,000

人口と関連の高いことが予想される地物

人単位で集計した頻度を図 7 に，3 次メッを収録したデータとして，避難所，公共

シュの人口数の多さを色の濃さで表現し施設，バス停，駅も取得した。さらに，た地図を図 8 に示す。これらより，地域

国土の基本構想を表した国土利用計画法

人口は大きく偏っていることが分かる。

における農業，森林，都市，自然保全，自然公園の地域に関するデータも取得し

3.3

地域特徴量

た。以下に取得データ毎に地域特徴量の算出法を示す。

国土数値情報を利用した地域特徴量の
算 出 に は，2 章 3 節 で 述 べ た よ う に 様 々○土地利用なものを利用することができるが，3 次

平 成 21 年 度 の 土 地 利 用 3 次 メ ッ シ ュ

メッシュにおける取得の容易さを考慮

xi
データ と土地利用細分メッシュデータ

し，3 次メッシュと同範囲であるデータ（1辺の長さ約100m）xii について，第1次地として，土地利用，標高・傾斜度，道路密域区画 15 コード分を取得した。3 次メッ

愛知大学情報メディアセンター

－ 37 －

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シュデータでは，土地利用種別に基づきたのち，中心セルからの近傍距離を 1km

土地利用種別毎の面積を格納しているたとして検索したセル値を集計して求めため，その面積を地域ごとの土地利用種別

平均値による近傍地物ラスターを構築毎の総和で正規化したのち地域特徴量とし，地域に含まれる近傍地物ラスターのした。また，細分メッシュデータは，細セル値の平均を求めた。図 9 に森林から

分コード毎に土地利用種別を判別した結求めた近傍地物ラスターと近傍地物値を果を格納しており，土地利用種から求め示す。

られるそれぞれの“多さ”を表現する近土地利用種別は 12 利用区分（田，その傍地物値を地域特徴量とした。近傍地物

他の農用地，森林，荒地，建物用地，道値の算出は，土地利用種別毎の範囲を解

路，鉄道，その他の用地，河川地及び湖像 度 50m と し た 範 囲 ラ ス タ ー を 作 成 し沼，海浜，海水域，ゴルフ場）であり，土地利用種別毎に，3 次メッシュデータ
から正規化済み面積の 12 次元，細分メッ
シ ュ デ ー タ か ら 近 傍 地 物 値 の 12 次 元 を地域特徴量とした。
○標高・傾斜度
平 成 23 年 度 の 標 高・ 傾 斜 度 3 次 メ ッシュデータ

森林（種別 500）から作成した近傍地物
ラスター

xiii

に つ い て， 第 1 次 地 域 区

画 15 コード分を取得した。3 次メッシュ
データでは，傾斜度等の値を格納しているため，最大傾斜角度，最小傾斜角度，
平均傾斜角度の 3 次元を地域特徴量とした。
○道路延長
平成 22 年度の道路密度・道路延長メッ
シ ュ xiv （3 次 メ ッ シ ュ） に つ い て， 第 1次地域区画 15 コード分を取得した。3 次

近傍地物ラスターから作成した近傍地物値

メッシュデータでは，幅員毎に道路延長

図9や 1km 2 当りの換算値を格納しているが，

近 傍地物ラスターと近傍地物値（豊橋市周辺）愛知大学情報メディアセンター

幅員毎に細分化すると値が小さくなり，－ 38 －

vol.26, No.1, 2016

特定幅員のデータ値が欠け，地域の網羅性を欠くことから，幅員合計の道路延長
1km 2 当 り 換 算 値 の み を 地 域 特 徴 量 と した。
○施設（公共施設・避難所・バス停・駅）
公共施設データ xv は平成 18 年度，避難施設データ xvi は平成 24 年度，バス停留所
データ xvii は平成 22 年度，駅データ xviii は
平成 25 年度について，それぞれ愛知県，

バス停留所から作成した近傍距離ラス
ター

長野県，静岡県の 3 県分を取得した。各
種施設に対して，大小分類等の識別を行う属性値はあるものの，細分化すると値が小さくなり，特定識別のデータ値が欠け，地域の網羅性を欠くことから，地域に含まれる総数（公共施設，避難施設，バス停留所）や長さ（駅）を地域特徴量とした。また，施設の“近さ”を表現する近近傍距離ラスターから作成した近傍距離値

傍距離値を地域特徴量とした。近傍距離

図 10値の算出は，施設の有無を解像度 50m と近 傍距離ラスターと近傍距離値（豊橋市周辺）した施設ラスターを作成したのち，施設からの遠さを距離として表す同心円状のxx
23 年 度 の 農 業 地 域 xix， 森 林 地 域 ， 自形状を算出した近傍距離ラスターを構築

然 保 全 地 域 xxi ， 自 然 公 園 地 域 xxii ， 都 市

し，地域に含まれる近傍距離ラスターの地 域 xxiii に つ い て， そ れ ぞ れ 愛 知 県， 長

セル値の平均を求めた。また，近傍距離

野県，静岡県の 3 県分を取得した。地域

値の距離による影響を緩和するために対毎のそれぞれの指定地域を切り出した面

数化した値も地域特徴量とした。図 10 に積を地域自身の面積で正規化したのち地

バス停留所から求めた最短距離ラスター

域特徴量とした。また，地域周辺の指定と最短距離値を示す。

地域毎の“多さ”を表現する近傍地物値を地域特徴量とした。近傍地物値の算出○国土利用計画法

は，それぞれの範囲を解像度 50m とした

国土利用計画法により定められた平成
愛知大学情報メディアセンター

範囲ラスターを作成したのち，中心セル－ 39 －

vol.26, No.1, 2016か ら の 近 傍 距 離 を 1km と し て 検 索 し た

割し，1 つをテストデータセットに，残りセル値を集計して求めた平均値による近4 つを訓練データセットとして，すべて

傍範囲ラスターを構築し，地域に含まれの分割したデータセットに対する推定をる近傍範囲ラスターのセル値の平均を求

5 通りで繰り返すものであり，結果，すめた。

べての地域が訓練データセットとテスト
データセットに用いられる。

3.4

地域特徴量ベクトル

評価指標は，予測人口と本来人口との差 の 平 方 を 求 め， そ の 平 均 の 平 方 根 を

3章3節により求めた地域特徴量を利用と し て， 式（3.1） で 表 す 平 均 二 乗 誤 差

し，表 2 で示す組み合わせにより地域特（Root Mean Squared Error，RMSE）

徴量ベクトルを 3 種類作成した。地域特と 式（3.2） で 表 す 予 測 モ デ ル が ど の 程

徴量ベクトルはすべて 25 次元であり，最度，本来人口に当てはまるかを残差平方も単純な No.1 をベースラインとし，No.2

和と偏差平方和の割合で評価する決定係は考案した近傍距離値と近傍面積値を取数（Coefficient of Determination, R 2 ）り入れたもの，No.3 では，さらに近傍距を利用した。なお，交差検定の RMSE 及

離値を対数化したものである。

び R 2 は，交差毎に求められるが，本稿では全地域データセットのそれぞれの予測

3.5

実験と評価の方法

作成した地域データセットを利用し，SVR による人口推定モデルを作成し，地域の人口予測を行った結果を評価した。
ここで推定モデルの学習とテストは，図11に示す5分割交差検定により行った。5
図 11

分割交差検定とは，データセットを 5 分
表2
No.
1
2
3

地域特徴量の組み合わせと地域特徴量ベクトル
概土地利用（12）
正規化面積
近傍地物値

愛知大学情報メディアセンター

交差検定と推定評価指標

傾斜（3）最 大 傾 斜 角， 最 小
傾 斜 角， 平 均 傾 斜角要（カッコ内は次元数）
道路（1）幅員合計の道路延長の 1km 2 換算値－ 40 －

施設（4）
施設数，長さ近傍距離値
近傍距離値（対数）国土計画（5）
正規化面積
近傍地物値

vol.26, No.1, 2016

結果から求める推定評価指標により評価

表3

実験で利用したパラメータをした。

Linear カーネルについて

ε0.1（デフォルト値）

C

1（デフォルト値），2，4，8

RBF カーネルについて

ε0.1（デフォルト値）

C

1（デフォルト値），2，4，8

γ0.01，0.04（デフォルト値），0.1

N：予測対象数

Poly について

y i ；実測値，y i ：実測値の平均，ε0.1（デフォルト値）

C

1（デフォルト値），2，4，8

γ0.01，0.04（ デフォルト値），0.10

α0（デフォルト値），1p3（デフォルト値），4，5

ŷ i ：予測値
3．6

システム実装と SVR パラメータ

実 験 シ ス テ ム の 構 築 は，SVM と SVRを比較的に容易に実装できるように開発された LibSVM xxiv を利用し，プログラミ

4.1

カーネル関数とパラメータ推定

ン グ 言 語 C# に お い て 動 作 す る libsvmNET xxv を 用 い て 構 築 し た。 な お，SVR

カーネル関数には，式（2.5）で表す線に関するカーネル関数などのパラメータ形カーネル，式（2.6）で表す多項式カーは，任意数のデータセットを利用した 5

ネ ル， 式（2.7） で 表 す RBF カ ー ネ ル に

交 差 検 定 法 に よ り RMSE 及 び R 2 に よ り

ついて，No.1 の地域データセットから無評価し決定する。

作為に抽出した 5,284 件（地域データセッ
トの 1/5 相当）を利用し，表 3 に示すパラ4．実験結果メータ値により評価をした。ただし，ε は式（2.2）よりカーネル関数には依存しな実験は 2 つ行う。1 つは任意数のデータ

いため，どのカーネル関数にも同様の効

セ ッ ト を 利 用 し て SVR に 関 す る カ ー ネ

果があることが想定され，デフォルト値

ル関数やそれに必要なパラメータの選定

ε ＝ 0.1 により固定して行うこととした。

をする実験，もう 1 つは，決定内容を利用した 3 種類の地域データセットによる人口の推定をする実験である。

◦線形カーネルについて

ε ＝ 0.1 とし，C に関して値を変化させた結果を図 12 に示す。

愛知大学情報メディアセンター

－ 41 －

vol.26, No.1, 2016

図 12

線形カーネルにおける C の影響

図 12 から C を大きくしたとき，評価指図 13

RBF カーネルにおける γ の影響ていないことがわかった。

標値がともに向上することがわかった。
しかし，2 章 2 節で述べたように C は誤り◦多項式カーネルについて

に対するペナルティを表しており，大きε ＝ 0.1，C ＝ 4 とし，また，α ＝ 0，p ＝くすると過学習が懸念されること，及び3（ともにデフォルト値）として，γ に関改善の効果は，C ＝4以降は鈍化している

して値を変化させた結果を図 14 に示す。

ことを考慮し，C ＝ 4 を最適なパラメー

図 14 から γ を大きくすることで評価指標タとした。なお，C は ε と同様にカーネ

値が向上し，γ ＝ 0.10 において線形カー

ル関数に依存するものではないため，以ネルにおける評価指標値を上回ることが降の実験においては固定して行うこととわかった。
そこで ε ＝ 0.1，C ＝ 4，γ ＝ 0.10 として，した。

α と p に関して値を変化させた結果を図◦ RBF カーネルについて

15 に示す。図 15 から α と p ともに大きく

ε ＝ 0.1，C ＝ 4 とし，γ に関して値を変化させた結果を図 13 に示す。

ても線形カーネルにおける評価指標値を下回ることはなく，大きいほど，評価指図 13 から γ を変化させても線形カーネ

標値が向上することがわかった。しかし

ルにおける評価指標値を上回らなく，人ながら，式（2.6）から p を大きくしすぎ

口予測においては，RBF カーネルは適しるとき，カーネル関数が複雑になり，最愛知大学情報メディアセンター

－ 42 －

vol.26, No.1, 2016

図 14多項式カーネルにおける γ の影響

図15 多項式カーネルにおけるα とpの影響

適化に非常に時間がかかることから α ＝物値としたものである。地域から土地利1 及び p ＝ 5 を最適なパラメータとした。

用種の面積などをそのまま地域特徴量とした No.1 の地域データセットに対し，R 2

4.2

3 種類の地域データセットによる人において 0.09 ポイント，RSME において口推定19.702 ポイントの改善となった。
つまり，人口予測において，No.1 のよ

4章1節の結果と過学習を抑えた汎用性

うに地域に存在することによる事実をそを踏まえ，人口予測モデルを多項式カーのまま特徴とすることより，地域の周辺

ネル（ C ＝ 4，ε ＝ 0.1，γ ＝ 0.1，α ＝ 1，

地域の状況を考慮することが重要である

p ＝ 5）とする SVR により構築した。

ことがわかった。これは，例えば，ある

3 種類の地域データセットを用いて行った人口推定の実験結果を表 4 に示

表4地域データセット別の評価指標比較す。表 4 から，考案した近傍地物値と近傍距離値の対数を地域特徴量に取り入れ

No.1
評価指標

た No.3 の 地 域 デ ー タ セ ッ ト が 最 良 の 結決定係数果となった。No.3 は，土地利用の面積値

R2を近傍地物値とし，施設の数・長さを近平均二乗誤差傍距離値の対数とし，国土計画の近傍地
愛知大学情報メディアセンター

－ 43 －

RSME

No.2

No.3

0.898

0.897

0.907

451.496453.752

431.794（Baseline）

vol.26, No.1, 2016

地域を考えるとき，当該地域だけでなくい地域が過多のため，訓練データセット

周辺地域も含めて考える我々がとる行動に収録される地域は，人口の少ない地域と同様のことであり，妥当なものであるに偏ってしまい，人口の少ない地域の予と考えられる。

測性能を向上することを目指した学習としかしながら，地域ごとに実人口と推なったためと考えられる。

定人口における差の絶対値（以下，誤差という）を観察してみると，かなり大き

5．むすびなものも確認される。実人口を階級分けして，0 人及び 1,000 人単位で区分けし集市町村計画や住宅マスタープランなど計した誤差の平均を図16に示す。図16かを策定するとき，地方自治体では，公的ら人口が多い地域ほど誤差が大きくなる

統計の結果を地域の面積などを利用したことがわかる。また，図 17 に地域ごとの按分値によって，地域人口を簡易的に求誤差がどのようになっているかを示す。

めることは行われる。しかしながら，人

名古屋市周辺などの人口の多い地域で大口のみを利用しており，本来，考察しなきな誤差が生じていることがわかる。こければならない社会環境の変化により生れは，図 7 で示した通り，地域データセッ

じる人の動きを予測することは困難とトの人口の状況に大きな偏りがあることに 起 因 し て い る。 つ ま り，SVR に よ る
予測モデルを構築する際に，人口が少な

図16

3次メッシュ予測人口の誤差の分布

愛知大学情報メディアセンター

図 17－ 44 －

予測人口における誤差の状況
vol.26, No.1, 2016

なっている。そこで，本稿では，地方政には様々なものがあるので取り入れてい策や社会活動の結果から人口を把握する

きたい。また，作成時期が異なっていることを目指し，地域における社会環境のものもあったため，時間の統一について状況と人口の関係を機械学習手法によりも正確に考慮をしていかなければならな

明らかにすることを試みた。提案手法にい。三つ目として，予測モデルの機械学

より，人口を使わずにある程度人口の予習手法に SVR を利用したため，予測性能測ができることから，例えば，「ここにを左右するパラメータを選定しなければ駅ができたら。。。」「ここに工場ができた

ならなかったが，それらの値による最適ら。。。」などの社会環境を変化が生じた

化には，さらに詳細な値を組み合わせてときの人口がどのように変化するかを実確認する必要がある。また，回帰分析手

例から把握することも可能となるであろ

法も様々な手法があるため最適な手法をう。

探索しなければならない。

今後の課題として，地域の人口予測の最後に，今回は現在の 3 次メッシュに性能を高めなければならない。そのためおける現在人口を目的変数として人口推に は， 地 域 の 人 口 の 著 し い 偏 り へ の 対計を行ったが，目的変数を将来人口とす

応，地域特徴量の見直し，機械学習手法

る，5 歳階級別人口とすることなども可の選定や調整などが挙げられる。一つ目

能であり，予測できることの意義を活かの人口の少ない地域に傾斜して学習がさ

し，地域に効果のある人口予測へ発展しれたことに対しては，地域人口の偏りのていきたいと考えている。

補正をすることで対応ができる。類似値の少ない人口の多い地域を外れ値として参考文献除外することや，分割すること，どのよi

小西純，現状把握のための小地域統計デー

うな人口範囲においても同数となるよう

タの利用と共有，法政大学日本統計研究所にバランスよく地域を選択すること（例

研究所報，Vol.40，pp.33-48，2010．

えば，データが過多である人口範囲内のii

澤田貴行，蒋湧，国勢調査を利用した任意地域はアンダーサンプリングをする，過地域の人口算出，愛知大学情報メディアセ

小である場合は，地域の複製などにより

ンター紀要 COM，VoL40，pp.1-15，2015．

増加させるオーバーサンプリング）を行

iii

堤盛人，村上大輔，嶋田章，“我が国の三うことも考えていきたい。二つ目の地域

大都市圏を対象とした住宅地価分布図の作

特徴量については，今回は公的データの成”，「GIS －理論と応用」，22（2），1-11．

地域人口と関連があると想定されるもの

2014

を主観的に選択したが，国土データ基盤
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地域メッシュ統計vol.26, No.1, 2016

http://www.stat.go.jp/data/mesh/

KsjTmplt-G04-a.html（2015 年 5 月 27 日参gaiyou.htm

照）

統計に用いる標準地域メッシュおよび標

xiv “道路密度・道路延長メッシュデータ”，

準地域メッシュ・コード（昭和 48 年行政管

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/

理庁告示第 143 号）

KsjTmplt-N04.html（2015 年 5 月 27 日参照）

v

vi

A.J.Smoda and Schoelkopf,

xv “公共施設データ”，

A tutorial on support vector

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/

regression,NeuroCOLT2 TechnicalKsjTmplt-P02-v4_0.html（2015 年 5 月 27 日

Report,NC2-TR-1998-030,1998.

参照）

vii

V. Vapnik, The Nature of Statisticalxvi “避難施設データ”，

Learning Theory; Statistics for

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/

Engineering and Information Science,

KsjTmplt-P20.html（2015 年 5 月 27 日参照）
xvii “バス停留所データ”，

Springer, 1995.

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/viii “政府統計の総合窓口”
http://e-stat.go.jp/SG2/eStatGIS/page/

KsjTmplt-P11.html（2015 年 5 月 27 日参照）
xviii “駅データ”，

download.html（2015 年 4 月 6 日参照）
ix “国土数値情報 ダウンロードサービス”，

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/（ 2015 年 5 月 27

KsjTmplt-N02-v2_2.html（2015 年 5 月 27

日参照）

日参照）

x

xix “農業地域データ”

国土計画
http://www.mlit.go.jp/kokudoseisaku/

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/

kokudokeikaku_tk3_000008.html

KsjTmplt-A12.html

xi “土地利用 3 次メッシュデータ”，

xx “森林地域データ”

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/

KsjTmplt-L03-a.html（2015 年 5 月 27 日参

KsjTmplt-A13.html（2015 年 5 月 27 日参照）
xxi “自然保全地域データ”照）

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/

xii “土地利用細分メッシュデータ”，
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/
KsjTmplt-L03-b.html（2015 年 5 月 27 日参xxii “自然公園地域データ”
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/照）
xiii “標高・傾斜度 3 次メッシュデータ”，
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/

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KsjTmplt-A11.html（2015 年 5 月 27 日参照）

KsjTmplt-A10-v3_1.html（2015 年 5 月 27日参照）

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xxiii “都市地域データ”
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/
KsjTmplt-A09.html（2015 年 5 月 27 日参照）
xxiv

Chang，C.C.；Lin，C.J.：“LIBSVM -- A

Library for Support Vector Machines”，
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/
libsvm/（2015 年 5 月 21 日参照）．
xxv “libsvm -NET packaging of libsvm
using IKVM”，
https://code.google.com/p/libsvm-net/（2015 年 5 月 21 日参照）．

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