EDA手法による要介護認定率の地域差の分析

大和田 孝文損害保険料率算出機構

早稲田大学保険フォーラム 2021/11/13*本研究は谷口豊(早稲田大学総合研究機構保険研究所)、 大塚忠義(早稲田大学大学院会計研究科)との共同研究である。
*本研究の内容はすべて筆者の個人的な見解であり、筆者が所属する会社・団体の見解とは無関係である。

目次◼動機・背景◼先行研究および本稿の新規性◼使用データ◼分析手法◼結果の考察◼まとめと課題2

動機✓ 公的介護保険は市区町村ごとの運営である運営は持続可能か？
⇒ 市区町村別の要介護の地域差を分析⇒ 市区町村別の公的統計データに対し機械学習の手法
により要介護認定率の地域差を類型化⇒ 介護格差の地域イメージを具体化することにより格差是正に向けた特定地域への対応が可能
3

背景
平均寿命の推移と将来推計（年） 95

推計値

実績値

男

90

女

85

86.3

86.99 87.64

88.72

84.6

80

81.9

75
74.66

70
70.1965
60
55

79.55

78.76

69.31

80.75 81.34

82.39

89.63

83.27

90.4

91.06 91.35

84.95
84.02 84.66

＋4～5年

77.72
75.92

73.35

・平均寿命は増加傾向
・要介護者数の増加が見込まれる

65.32

61.5581950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2015 2020 2030 2040 2050 2060 2065（年）
資料：1950年は厚生労働省「簡易生命表」、1960年から2015年までは厚生労働省「完全生命表」、2020年以降は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成29年推計）」の出生中位・死亡中位仮定による推計結果をもとに筆者作成（注）1970年以前は沖縄県を除く値である。

4

背景
要支援・要介護者数の将来推計
10,000,000

85歳～

9,000,000

75～84歳

8,000,000

65～74歳

7,000,000
6,000,000
5,000,000
4,000,000
3,000,000
2,000,000
1,000,000

2063

2060

20572054

2051

2048

2045

2042

2039

2036

2033

2030

2027

2024

2021

2018

02015

男

<出典： 「健康寿命および要介護者数の将来推計」(大塚・谷口) 2019.3＞
5

背景
要支援・要介護者数の将来推計
10,000,000

85歳～

9,000,000

75～84歳

8,000,000

65～74歳

7,000,000
6,000,000

5,000,000
4,000,000
3,000,000
2,000,000
1,000,000

2063

2060

2057

2054

2051

2048

2045

2042

2039

2036

2033

2030

2027

2024

2021

2018

02015

女

<出典： 「健康寿命および要介護者数の将来推計」(大塚・谷口) 2019.3＞
6

先行研究【要介護認定率の決定要因に関する研究】
・単相関、固定効果モデル及びOLS推定による分析を市区町村単位で実施し、予防事業への参加が、軽度要介護認定の上昇抑制効果があることを確認した
内閣府（2018）
・地域在住高齢者9,702人を3年間追跡し、要介護認定のリスク要因について、服薬数が多い、咀嚼力が低い、歩行時間30分未満、友人と会う頻度月1回未満などを特定した
平井ほか（2009）
・サービス種類・サービス利用量の選択に着目し、市区町村単位の回帰分析を実施
居住サービスは、低所得者が多い地域や、高齢者夫婦世帯が多い地域で低く
サービス利用量は、医師密度が正で有意、第一次産業が負で有意を確認した
久保寺（2013）
・要介護認定割合に関し、所得段階1は正に有意であることを確認した
安藤（2007）
近藤他（2012）、齋藤（2018）、佐藤（2016）など
7

先行研究【市区町村別の要介護認定率】
・都道府県別の要介護認定率
各都道府県で異なる年齢構成比や男女比の調整は行っていない

厚生労働省
・都道府県別の要介護認定率
各都道府県で異なる年齢構成比や男女比の調整を行っている
東京都や大阪府が高いことは示されていない
宮下他（1999）
大阪府が高いことを示している
石橋、鈴木（2019）

・市区町村別の要介護認定率 地域包括ケア「見える化」システム
各市区町村で異なる年齢構成比や男女比の調整を行っている市区町村間の格差を示した先行研究はない

厚生労働省

8

先行研究
【地域分類に関する研究】
都道府県単位のものは多数存在。市区町村単位のものは以下
・地域の生産力、生産関係、産業構造等の指標を用いてクラスター分析により産業基盤停滞地域、低生産力商業地域、低生産力サービス地域、管理・行政的な管理中枢地域に分類
小内（1996）
・人口、世帯、産業別・職業別就業者比率、所得額、教育水準といった多様な指標（38指標）に対し因子分析を行い、説明力の高い3つの因子によりクラスター分析を行い8つの地域（「地方の工業都市」「住宅型周辺都市」「大都市および地方の中心都市」「農村的都市」など）に分類 森川（1998）
・人口増加率、生産性、消費、医療、所得水準、自治体財政等の指標を用いて指標の条件が上位および下位の市区町村を分類
蓮見（2016）
・統計指標に対し主成分分析を行い、得られた8主成分を用いてクラスター分析のより20の地域に分類
山本他（2018）
9

先行研究【EDA（機械学習）を活用した研究】
・ランダムフォレスト、回帰木により説明変数を特定し、1人当たり医療費の都道府県のグループ分けを行った
須田（2018）
・企業のデフォルト予測モデルについて、機械学習モデルとロジットモデルの精度を比較した
三浦・井實・竹川（2019）10新規性（先行研究との比較）

先行研究

本研究

✓ CDA

✓ EDA

仮説検証を目的とする分析手法
分析者が主観的に選択した説明変数を用いて分析したものが多数

大規模、多属的なデータから仮説・知見等を得ることを目的とする分析手法
あらかじめ選択せず幅広い説明変数を用いて主観によらない地域特性を発見する
可能性

要因分析が目的であるが、要介護に影響がある社会的環境因子は複合的であり、単一方程式モデルで複合的要素を記述するには限界がある

地域間の介護格差を類型化により把握することで要介護の複合的要因への接近を試みる*1960 年代から1980 年代にかけて、
チューキー （J. W. Tukey） を中心としてプリンストン大学統計学部で開発

要因分析により得られた社会的環境因子
は地域特性の代理変数である可能性
11新規性（先行研究との比較）

先行研究

本研究

✓ 特定地域について追跡調査したものが多い✓ 全国の市区町村を調査した✓ 説明変数が介護に関係あるものに限定✓ 幅広く説明変数を候補にした
機械学習による選択*主成分分析などは複数の目的変数に対応できない✓ 市区町村単位で要介護認定率を年齢構成比・男女比を調整したものはない✓ 市区町村単位で年齢構成比・男女比を調整して分析✓ 市区町村単位の分類は地域経済の不均衡把握が目的✓ 介護格差を目的に地域分類
12

使用データ
公的統計データの集計値（2015年・2010年の2年分）
介護保険事業状況報告（年報）
国勢調査
市町村別決算状況調
全国都道府県市区町村別面積調
市町村税課税状況等の調
市町村別決算状況調
住民基本台帳人口移動報告年報
地域保健・健康増進事業報告
自殺の統計
交通事故統計年報

厚生労働省
総務省統計局
総務省
国土交通省国土地理院
総務省
総務省
総務省統計局
厚生労働省
内閣府
交通事故総合分析センター

ほか、全19種類

目的変数『介護保険事業状況報告』をもとに作成した①軽度要介護認定率（65歳以上要支援1、要支援2、要介護1）を標準化②重度要介護率（65歳以上要介護2、要介護3、要介護4、要介護5）を標準化

説明変数

市区町村別に把握可能な統計値を幅広く候補とした
ただし、欠損値を含むデータは、原則レコードごと削除した→ 説明変数の候補数は7913使用データ
目的変数

標準化：
当該地域が、全国平均の要介護認定率であった場合の要介護者数に対して、実際の要介護者数を指標化したもの
この標準化により地域ごとに異なる年齢構成比、男女比を比較可能になる（地域Aの標準化介護認定比）＝
෍

地域Aのt～t + 4歳Xの要介護認定者数𝑡∈ 65,70,75,80,85,90𝑥∈ 男性,女性

෍

全国平均のt～t + 4歳Xの要介護認定者数 ・ 地域Aのt～t + 4歳Xの人口𝑡∈ 65,70,75,80,85,90𝑥∈ 男性,女性(注) t=90のときはt+4歳は94歳ではなく最高年齢まで。
また、2010年度はデータの制約上、年齢階級は5歳毎ではなく65～74歳、75歳以上の2区分としている。
14

分析手法
ステップ1： 地理的可視化・記述統計による分析
標準化介護認定比（軽度）・標準化介護認定比（重度）について比率の高い地域、低い地域をヒートマップで示す
介護格差の地域特性を概観し、地域特性の視覚情報を獲得する

視覚情報・記述統計はクラスター分析の結果の妥当性の確認に用いる

ステップ２： ランダムフォレストによる説明変数の選択
ランダムフォレスト（%IncMSE、IncNodePurity）を10回実行し平均値を算定
指標重要度の上位層を採用した

ステップ３： クラスター分析(k平均法)による地域分類
選択した説明変数を用いて、Gap統計量にて最適なクラスター数(分類の数)を決定
各クラスターに分類された地域特性を考察

15

分析手法
特徴モデル

学習データの中から復元抽出でランダムにサンプリングしたレコードに対して決定木を複数作り、それらの決定木の予測値の平均を全体の予測値とするモデル

ランダムフォレスト %IncMSE

k平均法

説明変数を除いた場合にモデルの予測誤差（平均2乗誤差）がどれだけ悪化するかに着目し、その評価をもとに算定された重要度

決定木の分割時にノードの不純度（残差平方和）がどれIncNodePurity だけ改善するかに着目し、その評価をもとに算定された重要度
非階層クラスター分析のひとつ
クラスター分析には樹形図状の階層構造を作りながらグルーピングする「階層クラスター分析」と階層構造を作らない「非階層クラスター分析」がある。
k平均法は、①データをk個のクラスターに分け、②各クラスターに割り当てられたデータの重心を計算し、③データと重心との距離を用いて距離が一番近いクラスターに割り当て直す調整を繰り返して、データを分類するアルゴリズム(補足1)

統計処理はR(4.0.2)で行った
ランダムフォレストは、randomForestパッケージのrandomForest関数を用い、k平均法はstatsパッケージのkmeans関数を用いた
なお、後述するGAP統計量の測定は、clusterパッケージのclusGAP関数を用いた(補足2)

主成分分析は、目的変数ごとに説明変数の使い分けはない
ランダムフォレストは、目的変数に応じた説明変数の選択が可能
16

分析結果
ステップ1： 地理的可視化・記述統計による分析【標準化介護認定比（軽度）】2015年データ

視覚情報１：高い地域
大阪・東京などの大都市部
関西から西の地域で、内陸部よりも沿岸地域
視覚情報２：低い地域
内陸部（関東、中部）(注)ヒートマップは、国土地理院発行の数値地図（国土基本情報）と ESRI ジャパンの全国市区町村界データを使用し加工した。

地図データ：(c)Esri Japan17

分析結果
ステップ1： 地理的可視化・記述統計による分析【標準化介護認定比（重度）】2015年データ

視覚情報３：高い地域
東京・大阪などの大都市部
東北地方の一部
視覚情報４：低い地域
北海道地方(注)ヒートマップは、国土地理院発行の数値地図（国土基本情報）と ESRI ジャパンの全国市区町村界データを使用し加工した。

地図データ：(c)Esri Japan18

分析結果
ステップ1： 地理的可視化・記述統計による分析
2015年データ①大都市圏・都市圏

標準化介護認定比
標準化介護認定比
（軽度）
（軽度）
1.131

Welch検定

標準化介護認定比
標準化介護認定比
（重度）
（重度）
1.079

Welch検定

②上記以外

0.881

t値

-10.0210.960

t値-6.593①÷②128.4%

p値

0.0000 ***112.3%

p値

0.0000 ***

③西日本

0.967

④上記以外

0.839

t値

-11.3980.960

t値-1.263③÷④

115.3%

p値

0.0000 ***101.0%

p値

0.2067

⑤沿岸地域

0.933

⑥上記以外

0.863

t値

-6.0880.961

t値-0.810⑤÷⑥108.1%

p値

0.0000 ***100.7%

p値

0.4184⑦振興山村地域

0.817

⑧上記以外

0.898

t値

4.379

0.973

t値

6.135

⑦÷⑧

91.0%

p値

0.0000 ***

91.8%

p値

0.0000 ***

⑨過疎地域

0.843

⑩上記以外

0.915

t値

6.282

0.983

t値

6.252

⑨÷⑩

92.2%

p値

0.0000 ***

94.7%

p値

0.0000 ***

0.970

0.968

0.893

0.931

有意水準 ***（0.1%）、**（1%）、*（5%）

19

分析結果
ステップ２： ランダムフォレストによる説明変数の選択
標準化介護認定比（軽度）

説明変数の重要度 を 棒グラフの長さが示している

標準化介護認定比（重度）→ 短くなっている段差が確認できる

標準化介護認定比（軽度）は上位7まで
標準化介護認定比（重度）は上位4までを k平均法で使用する説明変数として選択する
20

分析結果
ステップ２（参考）： ランダムフォレストの予測結果を確認（残差）【標準化介護認定比（軽度）】2015年データ

視覚情報１：要介護認定
比が高い地域（北海道都市部、近畿地方）は残差が正の方向に大きく、低い地域（関東、中部の内陸部）は残差が負の方向に大きい。
視覚情報２：ステップ１のマップと同じような傾向(注)ヒートマップは、国土地理院発行の数値地図（国土基本情報）と ESRI ジャパンの全国市区町村界データを使用し加工した。

地図データ：(c)Esri Japan

21

分析結果
ステップ２（参考）： ランダムフォレストの予測結果を確認（２乗残差）【標準化介護認定比（軽度）】2015年データ

視覚情報３：標準化介護認定比が高い地域である大阪・東京などの大都市部では2乗残差が小さい
視覚情報４：２乗残差が大きい市区町村がいくつかみられる→課題(注)ヒートマップは、国土地理院発行の数値地図（国土基本情報）と ESRI ジャパンの全国市区町村界データを使用し加工した。

地図データ：(c)Esri Japan

22

分析結果
ステップ２（参考）： ランダムフォレストの予測結果を確認（残差）【標準化介護認定比（重度）】2015年データ

視覚情報５：軽度よりも全体的に残差が小さいが、特に中部地方、九州地方の残差が小さい
視覚情報６：軽度よりも強くステップ１のマップと同じ傾向があらわれた(注)ヒートマップは、国土地理院発行の数値地図（国土基本情報）と ESRI ジャパンの全国市区町村界データを使用し加工した。

地図データ：(c)Esri Japan23分析結果
ステップ２（参考）： ランダムフォレストの予測結果を確認（２乗残差）【標準化介護認定比（重度）】2015年データ

視覚情報７：軽度に比べて2乗残差が全体的に小さい【平均2乗残差】（軽度）：0.026141（重度）：0.016779(注)ヒートマップは、国土地理院発行の数値地図（国土基本情報）と ESRI ジャパンの全国市区町村界データを使用し加工した。

地図データ：(c)Esri Japan

24

分析結果
ステップ３： クラスター分析(k平均法)による地域分類
Gap統計量クラスター数kに対するk平均法で作成したクラスターの評価関数を分母に、クラスター数kに対する一様乱数により作成したクラスターの評価関数を分子とした指標
クラスター数kを１つずつ増やしていき、分母の評価関数が小さくなるほどすなわちGap統計量が大きいほど精度が良いことを意味するもの
標準化介護認定比（重度）

標準化介護認定比（軽度）clusGap(x = KAIGOdata_33, FUNcluster = kmeans, K.max = 10,B = 100, verbose = interactive())

1.04
1.01

1.28

1.30

1.02

1.03

Gapk

1.34
1.32

Gapk

1.36

1.38

1.05

clusGap(x = KAIGOdata_22, FUNcluster = kmeans, K.max = 10,
B = 100, verbose = interactive())

24

6k810

246810k

クラスター数は標準化介護認定比（軽度）は5、標準化介護認定比（重度）は6 を採用した
25

分析結果
ステップ３： クラスター分析(k平均法)による地域分類【標準化介護認定比（軽度）】
地域数
平均標準比介護認定比
農業林業従事者数
一般診療所数製造業従事者数
納税義務者数（所得割）
人口密度（人口÷総面積）
単独世帯数
高齢単身世帯数

平均標準比介護認定比
農業林業従事者数
一般診療所数製造業従事者数
納税義務者数（所得割）
人口密度（人口÷総面積）
単独世帯数
高齢単身世帯数

地域1
137
1.06
0.00220.00110.04940.4824
11,0540.42850.1003

地域2
991
0.99
0.01970.00070.07080.42151,305
0.28800.1062

地域3
517
0.91
0.06870.0011
0.04460.352384
0.34190.1870

地域4
608
0.85
0.11520.0006
0.06420.373399
0.23410.1217

地域5
899
0.80
0.03170.00060.13040.4348640
0.21950.0828

地域1

地域2

地域3

地域4

地域5

1
52
4
1
1
1
42
4
3
2
32
3
3

32
1
5
552
1

4
1
4
3
444253512355

地域1は高い、地域2はやや高い、地域3は標準、地域4はやや低い、地域5は低い
高い地域1
・・・高所得者が多い、人口密度は高い、単独世帯割合が多い、農業従事者数が少ない
低い地域5・・・製造業従事者数が多い、一般診療所数は少ない、単独世帯・高齢者単身世帯割合が少ない
やや低い地域4 ・・・農業従事者数が多い
26

分析結果
ステップ３： クラスター分析(k平均法)による地域分類【標準化介護認定比（重度）】
地域1

地域2

地域3

地域4

地域5

地域6

地域数

161

305

972

665

684

365

平均標準比介護認定比

1.05

1.03

0.99

0.95

0.95

0.88

完全失業者数

0.02490.03800.02550.02030.02460.0164

人口密度（人口÷総面積）10,508

574

1,209

376

267

31

高齢夫婦世帯数0.09070.12830.11540.10740.1638

0.1849

卸売業小売業従事者数

0.07030.06340.0777

0.06140.06380.0449

地域1

地域2

地域3

地域4

地域5

地域6

平均標準比介護認定比
完全失業者数
人口密度（人口÷総面積）
高齢夫婦世帯数
卸売業小売業従事者数

1
31622133432241454555452
366
6
16

地域１は高い、地域2は高い、地域3は標準、地域4は標準、地域5は標準、地域6は低い
高い地域1
・・・人口密度が高い、高齢夫婦世帯割合は低い
次に高い地域2 ・・・完全失業者数が高い
低い地域6・・・完全失業者数は低い、人口密度は低い、高齢夫婦世帯割合は高い
27

結果の考察【標準化介護認定比（軽度）】
地域数
平均標準比介護認定比
農業林業従事者数
一般診療所数製造業従事者数
納税義務者数
人口密度
単独世帯数
高齢単身世帯数地域1137
1.06
0.00220.00110.04940.4824
11,0540.42850.1003

地域29910.99
0.01970.00070.07080.42151,305
0.28800.1062

地域35170.91
0.06870.0011
0.04460.352384
0.34190.1870

再掲
地域4
608
0.85
0.11520.0006
0.06420.373399
0.23410.1217

地域5
899
0.80
0.03170.00060.13040.4348640
0.21950.0828平均標準比介護認定比
農業林業従事者数
一般診療所数製造業従事者数
納税義務者数
人口密度
単独世帯数
高齢単身世帯数

地域1
1524
1
1
14

地域2
243
2
32
3
3

地域33
2155521地域441434442地域553512355

高い地域1 ・・・東京都特別区、大阪府大阪市、福岡県福岡市、神奈川県横浜市、千葉県市川市、大阪府東大阪市などが分類。大都市圏・都市圏に該当するのは41％、大都市圏・都市圏およびその周辺に該当するのは98％
やや高い地域2 ・・・千葉県市原市、神奈川県藤沢市、三重県伊勢市、兵庫県姫路市、岡山県倉敷市、香川県坂出市、愛媛県松前町、福岡県行橋市などが分類。海岸沿いの工場地帯が多く、ベッドタウンとなっている地域も多い。西日本の沿岸地域が多く分類。沿岸地域に該当するのは50％、西日本に該当するのは47％
低い地域5 ・・・愛知県豊田市、愛知県刈谷市、愛知県安城市、滋賀県甲賀市、滋賀県竜王町などが分類。地域2と同じく工場地帯が多いが、愛知・滋賀などの企業城下町が多く、若い世帯・外国人が多い地域。
その他、製造業以外に農業も盛んな地域が多い傾向。納税義務者数の割合は地域2より多く裕福な地域。
やや低い地域4 ・・・群馬県嬬恋村、長野県川上村、青森県新郷村、徳島県佐那河内村、熊本県産山村などが分類。高齢者が多い地域ではあるが山地で農業が盛んな地域が多い。全域が振興山村地域に該当するのは23％、一部が振興山村地域に該当するのは65％、過疎地域に該当するのは69％、農林業就業者数
が全国平均を上回る地域は97％28

結果の考察
再掲【標準化介護認定比（重度）】
地域数
平均標準比介護認定比
完全失業者数
人口密度
高齢夫婦世帯数
卸売業小売業従事者数

地域1 地域2 地域3 地域4 地域5 地域6161
305
972665
684
365
1.05
1.03
0.99
0.95
0.95
0.88
0.0249 0.0380 0.0255 0.0203 0.0246 0.0164
10,508574 1,209376
267
310.0907 0.1283 0.1154 0.1074 0.1638 0.1849
0.0703 0.0634 0.0777 0.0614 0.0638 0.0449

平均標準比介護認定比

完全失業者数
人口密度
高齢夫婦世帯数
卸売業小売業従事者数

地域113162地域221334地域332241地域445455地域554523地域666616高い地域1 ・・・東京都特別区、大阪府大阪市、その周辺の人口の多い地域である神奈川県横浜市、神奈川県川崎市、千葉県市川市、千葉県船橋市、千葉県浦安市、埼玉県川口市、埼玉県戸田市、埼玉県草加市、大阪府東大阪市、大阪府豊中市、大阪府吹田市などが分類。これらの地域は高齢単身者が多い。
軽度と同じ傾向。
大都市圏・都市圏に該当するのは32％、大都市圏・都市圏およびその周辺に該当するのは98％
高い地域2 ・・・青森県青森市、青森県八戸市、徳島県阿南市、徳島県鳴門市、高知県四万十市、高知県土佐市、沖縄県沖縄市、沖縄県うるま市、沖縄県浦添市などが分類。青森県、徳島県、高知県、沖縄県の地域が多く、これらの地域は完全失業率も高い傾向。
青森県、徳島県、高知県、沖縄県に該当するのは34％、完全失業率が全国平均を上回る地域は100％
低い地域6 ・・・北海道南富良野町、北海道士幌町、長野県川上村、長野県南相木村、奈良県十津川村、奈良県東吉野村、宮崎県西米良村などが分類。
小さな町や村、島が多く、農業や酪農、漁業が盛んな地域が多い傾向。人口が少なく高齢化が進み働き手を外から募集している地域も多いことが特徴である。特に北海道や長野県の地域が多く分類。
全域が振興山村地域に該当するのは52％、一部が振興山村地域に該当するのは74％、過疎地域に該当するのは97％、農林業就業者数が全国平均を上回る地域は81％、北海道または長野健に該当する地域は47％29

結果の考察地理的可視化による分析
地域分類による分析
照合
視覚情報１：
大都市圏・都市圏に該当するのは41％、大都市大阪や東京などの大都市部。 圏・都市圏およびその周辺に該当するのは98％
視覚情報と高い地域
関西から西の地域で内陸部より 沿岸地域に該当するのは50％、西日本に該当する 整合的も沿岸地域。のは47％
新しい知見が愛知・滋賀などの企業城下町が多い
標準化
得られた
介護認定比
内陸部が多い（特に関東地方、中部地方の内陸（軽度）視覚情報２：部）
低い地域 内陸部（特に関東地方、中部全域が振興山村地域に該当するのは23％、一部が 視覚情報と地方の内陸部）
振興山村地域に該当するのは65％、過疎地域に該 整合的当するのは69％、農林業就業者数が全国平均を上回る地域は97％
大都市圏・都市圏に該当するのは32％、大都市視覚情報と圏・都市圏およびその周辺に該当するのは98％
整合的
視覚情報３：
高い地域 大阪や東京などの大都市部。 青森県、徳島県、高知県、沖縄県に該当するのは 視覚情報と整合的
東北地方でも一部存在する。 34％、完全失業率が全国平均を上回る地域は新しい知見も100％
標準化
得られた
介護認定比
小さな町や村、島が多く、農業や酪農、漁業が盛ん（重度）
な地域
視覚情報と全域が振興山村地域に該当するのは52％、一部が視覚情報４：整合的低い地域
振興山村地域に該当するのは74％、過疎地域に該北海道地方が多い。
新しい知見も当するのは97％、農林業就業者数が全国平均を上得られた回る地域は81％、北海道または長野県に該当する地域は47％
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まとめと課題まとめ✓ 軽度・重度ともに都市圏やその周辺で高い傾向が確認された。

✓ さらに、軽度の要介護認定率については、西日本の海岸沿いの工場地帯において高い傾向にあり、愛知県や滋賀県の企業城下町や農業従事者が多い山村の農村部においては低い傾向にあることが確認できた。
✓ 重度の要介護認定率については、完全失業率の高い地域である青森県、徳島県、高知県、沖縄県で認定率が高い傾向にあり、完全失業率の低く農業や酪農、漁業が盛んな小さな町・村・島では認定率が低い傾向が確認できた。
✓ 要介護認定率について軽度・重度ともに人口密度がひとつの重要な因子であることが伺える。
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まとめと課題
課題✓ 標準化介護認定比（軽度）での一般診療所数や、標準化介護認定比（重度）での卸売業小売業従事者数などは要介護認定率に直接影響を及ぼすような地域分類に不可欠な因子とまでは断言できず、むしろ過疎地域の代理変数である可能性の方が高いと思われる。

✓ ランダムフォレストのヒートマップから、重度に比べて、軽度の分析には更なる改善の余地があると思われる。
✓ 分類方法が妥当であるかの議論は残っている。より妥当な介護格差の地域分類はこれからも引き続き検討課題である。
✓ 得られた介護格差に係る地域分類の結果を持って何をすべきかの政策的な提言までには至っていない 。
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機械学習やデータサイエンスの有用性について

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機械学習やデータサイエンスの有用性について
最近、新しい保険商品として健康増進型保険、およびテレマティクス保険（走行距離や運転特性等の情報を基に保険料が変わる保険）が発売されている。

保険会社は保険契約後も保険契約者からデータを取得できるようになり、今までよりも詳細な統計データを取り扱うことが可能になった。

統計データを機械学習やデータサイエンスの知見を応用しながら分析・評価することで、今より合理的な保険料率の算出や社会的意義の大きな情報発信等を行うことが可能になる。

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機械学習やデータサイエンスの有用性について学生でも機械学習やデータ分析を行うことはできる？
統計データ（公的統計）

RやPythonなどの無料で使用できる統計ソフト

回帰分析などの伝統的手法から機械学習までの様々な分析を行うことが可能！
・Excelでも一通りの分析は可能・プログラミングに習熟していなくても勉強すればある程度は動かすことができる。

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参考文献
[1] 安藤道人（2007）「介護給付水準と介護保険料の地域差の実証分析－保険者データを用いた分析－」『季刊社会保障研究』Vol.44 No.1
pp.94-109[2] 石橋未来、鈴木隼（2019）「「令和」時代の介護、地域差と要介護女性に視線を注げ」『大和総研調査季報』春季号Vol.34 2019年 pp.64-81[3] 岩沢宏和、平松雄司(2019)「EDA（探索的データ解析）」 『入門 Rによる予測モデリング－機械学習を用いたリスク管理のために』東京図書pp.46-62[4] 小内透（1996）『戦後日本の地域社会変動と地域社会類型―都道府県・市町村を単位とする統計分析を通して』東信堂[5] 久保寺重行（2013）「介護サービス需要行動に関する実証分析 －今後の介護保険制度改革に向けて－」社会福祉学 第54巻第2号2013年6月 pp.70-82[6] 近藤克則・芦田登代・平井寛・三澤仁平・鈴木佳代（2012）「高齢者における所得・教育年数別の死亡・要介護認定率とその性差－AGESプロジ
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2016年3月 pp.93-106[9] 須田茂夫（2018）「機械学習による都道府県別医療費の分析」『社会保障研究』Vol.3 No.3, 2018（pp.403-415）[10] 高間康史、狩野真次（2011）「比較分析に着目した時空間的動向情報の探索的分析支援」『人工知能学会論文誌』26巻4号pp.494-503[11] 内閣府政策統括官（2018）「要介護（要支援）認定率の地域差要因 に関する分析」内閣府政策統括官（経済財政分析担当）[12] 蓮見音彦（2016）『現代日本の地域格差―2010 年・全国の市町村の経済的・社会的ちらばり―』東信堂[13] 飛田英子（2015）「介護費用の適正化に向けた課題－保険者データの分析を踏まえて－」JRIレビュー 2015 Vol.11, No.30 2015年9月
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統計にもとづく都道府県別推計－」『厚生の指標』第46巻第5号 1995年5月 pp.25-29[15] 森川洋（1998）『日本の都市化と都市システム』大明堂[16] 山本雄三、高見具広、高橋陽子（2018）「統計指標に基づく市町村分類の試み」（労働政策研究・研修機構）ディスカッションペーパー 18-052018年3月[17] 三浦翔、井實康幸、竹川正浩（2019）「入出金情報を用いた信用リスク評価－機械学習による実証分析－」日本銀行ワーキングペーパーシリーズ
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ご清聴ありがとうございました