"施設を示す施設情報が入力される入力部と、住民に関する住民情報と、住民の活動に関する住民活動情報と、施設を示す情報と該施設の資産評価を示す情報とが関連付けられた資産評価情報と、を記憶する記憶部と、前記住民情報又は/及び前記住民活動情報に基づいて、住民のクラスタリング処理を行う住民性向クラスタリング処理部と、住民のクラスタリング処理によって生成される住民クラスタの時間的な変化を予測し、該予測の結果として予測住民情報を生成する住民動向予測処理部と、前記資産評価情報から前記入力部により入力された施設情報に類似する施設情報に関連付けられた資産評価を示す情報を検索する検索処理部と、前記予測住民情報と、前記検索された資産評価を示す情報とに基づいて、前記入力部により入力された施設情報が示す施設の資産評価を求める予測効果算定処理部と、を有することを特徴とする資産評価システム。請求項1に記載の資産評価システムであって、前記住民情報は、住民の住所、年齢、家族構成、収入、資産の一部又は全てを含む情報であり、前記住民活動情報は、公共施設の利用履歴、病院の利用履歴、介護サービスの利用履歴、公共交通機関の利用履歴、購買履歴の一部又は全てを含む情報であることを特徴とする資産評価システム。請求項1に記載の資産評価システムであって、前記資産評価情報における資産評価を示す情報は、住民クラスタと該住民クラスタに属する住民の満足度とが関連付けられた情報を含むことを特徴とする資産評価システム。請求項1に記載の資産評価システムであって、前記住民動向予測処理部は,前記住民クラスタ毎の過去の前記住民情報から前記住民クラスタの時間的な変化を予測することを特徴とする資産評価システム。住民に関する住民情報と、住民の活動に関する住民活動情報と、施設に関する施設情報とを記憶する記憶部と、前記住民情報又は/及び前記住民活動情報に基づいて、住民のクラスタリング処理を行う住民性向クラスタリング処理部と、住民のクラスタリング処理によって生成される住民クラスタと前記住民活動情報に基づいて、前記住民クラスタを時空間でクラスタリングする時空間クラスタリング処理部と、前記住民クラスタの時空間クラスタリング処理によって生成される時空間クラスタから前記施設までの距離を、前記施設情報に含まる位置情報に基づいて算出し、前記住民活動情報に含まれる前記施設の利用率を示す情報と前記距離とに基づいて、時空間クラスタから前記施設までの距離と前記施設の利用率との相関を示す住民活動モデル情報を抽出する住民活動予測処理部と、を有することを特徴とする住民活動予測システム。請求項5に記載の住民活動予測システムであって、施設の配置変更又は追加を示す情報が入力される入力部を更に有し、前記住民活動予測処理部は、前記配置変更又は追加される施設の位置情報から、前記時空間クラスタリングから該施設までの距離を算出し、前記算出された距離と前記住民活動モデル情報とに基づいて、前記配置変更又は追加される施設に対する利用率を算出すること、を特徴とする住民活動予測システム。請求項5に記載の住民活動予測システムであって、前記住民情報は、住民の住所、年齢、家族構成、収入、資産の一部又は全てを含む情報であり、前記住民活動情報は、公共施設の利用履歴、病院の利用履歴、介護サービスの利用履歴、公共交通機関の利用履歴、購買履歴の一部又は全てを含む情報であることを特徴とする住民活動予測システム。請求項5に記載の住民活動予測システムであって、前記住民クラスタ毎の前記住民活動情報の分布から偏りのある住民活動情報に対応する住民を抽出する住民抽出処理部と、を有することを特徴とする住民活動予測システム。請求項5に記載の住民活動予測システムであって、前記住民クラスタと、前記住民クラスタと前記予測活動情報とに基づいて地域活動の予測参加者数を求めることを特徴とする住民活動予測システム。請求項5に記載の住民活動予測システムであって、住民のクラスタリング処理によって生成される住民クラスタの時間的な変化の予測を示す予測住民情報を生成する住民動向予測処理部を更に有し、前記予測住民情報を用いて施設の配置計画を求めることを特徴とする住民活動予測システム。請求項10に記載の住民活動予測システムであって、前記時空間クラスタと前記予測住民情報とを用いて施設の配置計画を求めることを特徴とする住民活動予測システム。住民に関する住民情報と、住民の活動に関する住民活動情報と、施設に関する施設情報とを記憶する記憶部と、前記住民情報又は/及び前記住民活動情報に基づいて、住民のクラスタリング処理を行う住民性向クラスタリング処理部と、住民のクラスタリング処理によって生成される住民クラスタと前記住民活動情報に基づいて、前記住民クラスタを時空間でクラスタリングする時空間クラスタリング処理部と、前記施設情報に含まる位置情報に基づいて、前記時空間クラスタリング処理部によるクラスタリングにより生成される時空間クラスタから所定の距離範囲に含まれる施設を抽出する施設抽出処理部と、前記住民性向クラスタリング処理部によるクラスタリングにより生成される住民クラスタの時間的な変化を予測し、該予測の結果として予測住民情報を生成する住民動向予測処理部と、前記予測住民情報と前記住民活動情報に含まれる施設の利用率を示す情報とに基づいて、予測される施設の利用者数を算出する予測利用者数算出処理部と、前記予測される施設の利用者数と前記施設抽出処理部により抽出された施設の収容人数との差分を求める収容人数過不足算出処理部と、を有することを特徴とする住民活動予測システム。特許文献1に記載の施設配置方法では,住民の住所年齢住民情報から施設までの所要時間を予測し,施設の配置計画を生成することができる。しかし,例えば昼間は勤め先にいる住民に向けても住所に近接した位置に施設を配置しようとしてしまうという問題があった。また,配置計画が生成されてから配置計画に基づいて実際に施設が建造されるまでには、相当の期間を要する。そのため、実際に施設を建造した時点での住民の居住地が反映されていない配置計画に基づいて、施設を建造してしまうことになる。また,特許文献2に記載の施設評価データ処理方法では,施設利用状況,利用者満足度等を施設評価データとして出力することができる。しかし,施設評価の際に重要な資産価値を求めていないという問題があった。また,施設評価の際に重要な多施設との比較を行っていないという問題もあった。また,住民に向けたサービスを行う際に,住民情報を有効に用いることができないという問題もあった。本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、施設を示す施設情報が入力される入力部と、住民に関する住民情報と、住民の活動に関する住民活動情報と、施設を示す情報と該施設の資産評価を示す情報とが関連付けられた資産評価情報と、を記憶する記憶部と、住民情報又は/及び住民活動情報に基づいて、住民のクラスタリング処理を行う住民性向クラスタリング処理部と、住民のクラスタリング処理によって生成される住民クラスタの時間的な変化を予測し、該予測の結果として予測住民情報を生成する住民動向予測処理部と、資産評価情報から入力部により入力された施設情報に類似する施設情報に関連付けられた資産評価を示す情報を検索する検索処理部と、予測住民情報と、検索された資産評価を示す情報とに基づいて、入力部により入力された施設情報が示す施設の資産評価を求める予測効果算定処理部と、を有する。本発明の別の観点によれば、住民に関する住民情報と、住民の活動に関する住民活動情報と、施設に関する施設情報とを記憶する記憶部と、住民情報又は/及び住民活動情報に基づいて、住民のクラスタリング処理を行う住民性向クラスタリング処理部と、住民のクラスタリング処理によって生成される住民クラスタと住民活動情報に基づいて、住民クラスタを時空間でクラスタリングする時空間クラスタリング処理部と、住民クラスタの時空間クラスタリング処理によって生成される時空間クラスタから施設までの距離を、施設情報に含まる位置情報に基づいて算出し、住民活動情報に含まれる施設の利用率を示す情報と距離とに基づいて、時空間クラスタから施設までの距離と施設の利用率との相関を示す住民活動モデル情報を抽出する住民活動予測処理部と、を有する。更に、本発明の別の観点によれば、住民に関する住民情報と、住民の活動に関する住民活動情報と、施設に関する施設情報とを記憶する記憶部と、住民情報又は/及び住民活動情報に基づいて、住民のクラスタリング処理を行う住民性向クラスタリング処理部と、住民のクラスタリング処理によって生成される住民クラスタと住民活動情報に基づいて、住民クラスタを時空間でクラスタリングする時空間クラスタリング処理部と、施設情報に含まる位置情報に基づいて、時空間クラスタリング処理部によるクラスタリングにより生成される時空間クラスタから所定の距離範囲に含まれる施設を抽出する施設抽出処理部と、住民性向クラスタリング処理部によるクラスタリングにより生成される住民クラスタの時間的な変化を予測し、該予測の結果として予測住民情報を生成する住民動向予測処理部と、予測住民情報と住民活動情報に含まれる施設の利用率を示す情報とに基づいて、予測される施設の利用者数を算出する予測利用者数算出処理部と、予測される施設の利用者数と施設抽出処理部により抽出された施設の収容人数との差分を求める収容人数過不足算出処理部と、を有する。本発明の代表的な実施の形態によれば,住民情報及び活動状況を含む複数の情報を用いることにより,住民向けサービスの計画立案,都市計画立案,公共投資を行った際の効果予測等を行うことができる。以下,本発明の実施形態を,図面を参照して説明する。まず,図1と図2を用いて,本発明の実施形態の処理とシステム構成例を示す。本発明の実施形態のシステムは,処理111~116を行う処理部210及び記憶部200を含むシステムである。記憶部200は,入力データ記録部201,生成データ記録部202及びプログラム記録部203を有する。また,処理部210,記憶部200,及び入力データ201の入力や生成データ202の出力を行う入出力部220は,通信経路230によって接続されている。各々の記録部は,磁気ディスク装置HardDiskDrive等のストレージ装置により実現されている。また,通信経路230は他のストレージ装置を接続するネットワークでもよい。その場合,各々の記録部はネットワークに接続された装置となるようにしてもよい。ここで,入力データ記録部201に記録されるデータは,住民の住所,年齢,家族構成,収入,資産等の一部若しくは全部を含む住民情報101と,市役所,図書館,コミュニティーセンター等の公共施設の利用履歴、病院の利用履歴,介護サービス等の利用履歴,公共交通機関の利用履歴,店舗における購買履歴の一部若しくは全部を含む住民活動情報102と,公共施設の位置や,図書館の蔵書数,病院の受入可能入院者数や対応科内科,外科等等の属性を含む地理情報とを含む。また,生成データ202に記録されるデータは,予測住民活動情報104,予測住民情報105,サービス計画106,都市計画107,最適予算配分108を含む。また,プログラム203は住民性向モデルクラスタリング111プログラム,住民シミュレーション112プログラム,住民動向予測113プログラム,住民サービス支援114プログラム,都市計画立案115プログラム,公共投資シミュレーション116プログラムを含む。まず,処理部210はプログラム203を読み込むことにより,入力データ201に含まれる住民情報101と住民活動情報102を用いて,住民性向モデルクラスタリング111を行い,住民性向クラスタ103を生成し,生成データ202として記憶する。次に,処理部210はプログラム203を読み込むことにより,入力データ201に含まれる住民活動情報102と生成データ202に含まれる住民性向クラスタ103を用いて,住民シミュレーション112を行い,予測住民活動情報104を生成し,生成データ202として記憶する。次に,処理部210はプログラム203を読み込むことにより,生成データ202に含まれる住民性向クラスタ103を用いて,住民動向予測113を行い,予測住民情報105を生成し,生成データ202として記憶する。次に,処理部210はプログラム203を読み込むことにより,生成データ202に含まれる予測住民活動情報104,住民性向クラスタ103,予測住民情報105を用いて,住民サービス支援処理114を行い,サービス計画106を生成し,生成データ202として記憶する。次に,処理部210はプログラム203を読み込むことにより,生成データ202に含まれる予測住民活動情報104,住民性向クラスタ103,予測住民情報105を用いて,都市計画立案115を行い,都市計画107を生成し,生成データ202として記憶する。次に,処理部210はプログラム203を読み込むことにより,生成データ202に含まれる予測住民情報105を用いて,公共投資シミュレーション116を行い,最適予算配分108を生成し,生成データ202として記憶する。次に,図3を用いて住民性向モデルクラスタリング処理111を説明する。まず,住民情報301や住民情報と住民活動情報302の履歴統計情報公共施設の利用頻度等を用いて住民のクラスタリングを行い310,住民クラスタ303を求める。クラスタリングには,例えばC.M.ビショップ:パターン認識と機械学習,シュプリンガージャパン,2006年記載のk-means法を用いることができる。一般にクラスタリング結果はクラスタリングに用いた情報の種類の数と等しい多次元空間上の塊として表わされるが,簡単に2種類の情報のみを用いた住民クラスタの例を図4に示す。ここで,縦軸401は年齢を,横軸402は図書館の利用頻度を表す。高齢者クラスタ411は年齢が高いが,図書館利用頻度は様々であり,専業主婦子有クラスタ412は図書館の利用頻度が高く,年齢は高齢者ほど高くはないが様々であることを示している。次に,生成された住民クラスタ303毎に,該クラスタに含まれる住民の活動情報302を用いて時空間クラスタリング311を行い,住民クラスタ毎の時空間クラスタ304を求める。時空間クラスタリングの方法並びに時空間クラスタのデータ形式は特開2011-008635号公報に記載されている。例えば,図書館の日毎の利用頻度情報を用い,各住民クラスタに属する住民がどのような曜日にどの辺りの図書館を用いるかがクラスタリングされる。住民性向クラスタ300とは、住民性向モデルクラスタリング処理111により求められる住民クラスタ303と時空間クラスタ304とを含むクラスタ情報である。次に,時空間クラスタのデータ例を図5に示す。該図に示したクラスタは,共働き子無しクラスタの移動を表す2つの時空間クラスタで,501がクラスタ番号,502が時刻,503が座標である。ここでは、時空間クラスタの座標を該クラスタの重心位置座標として表しているが、クラスタの範囲を表すように複数の座標で表しても構わない。7:10から7:40にかけて4000,2000から1000,2000へ左に移動するクラスタ1510~513と,7:00から7:50にかけて3000,4000から7000,4000へ右に移動するクラスタ2が存在することを示している。ここでクラスタ番号は,求められたクラスタ毎にユニークに付与された番号である。次に,図6を用いて住民シミュレーション112を説明する。まず,住民活動情報601の履歴統計情報,時空間クラスタ602,地理情報603を用いて住民活動モデル604を求める610。次に,ユーザにより地理情報603が変更される611。次に,610で求められた住民活動モデル604を用いて変更後のデータに基づき活動シミュレーションを行い612,住民活動予測605を求める。以下に具体的な処理の一例を示す。まず,地理情報603と住民活動情報601の履歴統計情報の例を図7,8に示す。図7は図書館の位置を示す地理情報である。701が図書館ID,702が座標で,該図には2つの図書館710,711の位置が記憶されている。図8は図書館の利用頻度を示す住民活動情報の統計情報である。801が住民クラスタIDで,ここでは共働き子有クラスタを表し,802が図書館ID,803が該住民クラスタに含まれる住民の月毎平均利用回数である。本実施例における活動モデル生成610では,利用回数の,時空間クラスタまでの距離に対する一次近似を行う。すなわち,図5,7,8の情報を用いると,図書館1710とそれに最も近い時空間クラスタ1510~512の距離が1000で,図書館2711とそれに最も近い時空間クラスタ2513~515の距離が2000であることから,図8の値を用いて連立一次方程式を解くと,利用頻度=-0.001×距離2.5と表すことができる。従って,図書館の利用頻度に関する住民活動モデルは-0.001,2.5という2つの実数値で表わされる。次に,地理情報変更611において,座標4000,5000に図書館3が追加されると,活動シミュレーション612において,最も近い時空間クラスタ513~515までの距離が1000となるため,住民活動予測として,図8の各列に対応して5,3,1.5が求められる。このようにして,住民活動情報と時空間クラスタを用いることにより,新たに公共施設を建設した場合の利用頻度をシミュレーションにより予測することができる。次に,図1,3,9,10を用いて住民動向予測113を説明する。住民動向予測は,住民性向クラスタ103,300の中の過去に求めた複数の住民クラスタ303を用いて予測住民情報105を求める。例えば,ある地域901,902の住民クラスタの過去の住民クラスタ情報911,912,921,922から同地域903の予測住民情報913,922を求める。本実施例では,住民クラスタは,2005年並びに2010年におけるクラスタ共働き子有911,912とクラスタ高齢者921の住所座標情報であり,各年において各々のクラスタに含まれる住民が地域901,902の特定の場所に固まって存在することを示している。ここで,クラスタの色の濃さはクラスタに含まれる住民の人数を表しており,本実施例では2005年の共働き子有911は120人であり,2010年の共働き子有912は240人であり,2005年の高齢者921は400人,2010年の高齢者922は300人である。この時,住民動向予測では外挿を行う。例えば共働き子有は人数が5年間で120人増加していると共に,分布地域も右方向に増大しているので,2015年の同地域903における共働き子有クラスタに含まれる住民は360人で,地域も更に右方向に増大している913。また,高齢者は地域としては不変で人数が100人減少しているので,2015年の同地域903における高齢者クラスタに含まれる住民は200人で,地域は2005,2010年と同じである923。予測住民情報105の例を図10に示す。各列はそれぞれ,住民クラスタID1000,人数1001,クラスタX座標1002,クラスタY座標1003,クラスタ横幅1004,クラスタ高さ1005を表し,各行はそれぞれ共働き子有の予測住民情報ID=5,1010,高齢者の予測住民情報ID=7,1011を表す。次に,サービス計画1120を出力する住民サービス支援114を二例説明する。まず,図11を用いて,高齢者訪問計画生成の例を説明する。住民性向モデルクラスタリング111により求められた住民性向クラスタ103の中の高齢者クラスタ1101に含まれる住民の活動状況,例えば公共施設の利用頻度の分布を求め,分布平均からの偏差の標準偏差に対する割合を求め,頻度が標準偏差の2倍以上小さい住民を偏りデータとして抽出し,要訪問高齢者リスト1103として名前と住所を出力する1102。抽出された住民は,他の高齢者に比べ,公共施設の利用頻度が異常に低いため,訪問して状況の確認が必要である。次に,図11,12を用いて,子育て支援活動計画生成の例を説明する。まず,住民動向予測113により求められた予測住民情報1111から活動候補地を決定する1112。例えば図10に示す予測住民情報が得られた場合,2015年の子育て支援活動は住民クラスタ共働き子有の人数が300人以上の予測住民情報1010の座標値1000,5000が候補地1113となる。次に,住民シミュレーション112で求められた予測住民活動情報600の中の住民活動モデル1114と,住民性向モデルクラスタリング111により求められた住民性向クラスタ103の中の共働き子有クラスタの時空間クラスタ1115を用いて集客予測を行う1116。例えば,過去の子育て支援活動集客人数に関する住民活動モデル604が-0.01,60,時空間クラスタが1211~1213の場合,開催地候補から時空間クラスタまでの距離が1000となるので,10:30頃に子育て支援活動を開催した場合の集客予測人数は50人となる。次に,図13,5,9,10,14を用いて,都市計画立案115を説明する。本実施例では,保育園の配置計画を求める。まず,住民動向予測113により求められた予測住民情報1301から2015年における共働き子有クラスタID=5の住民分布を抽出する1302。例えば,図9,図10の予測住民情報では913,1010の情報が求められる。次に,住民性向モデルクラスタリング111により求められた住民性向クラスタ103の中の共働き子有クラスタ1303から予測住民情報に対応する時空間クラスタを抽出する1304。例えば図5に示す共働き子有クラスタの時空間クラスタに対し,抽出された住民分布に対応する時空間クラスタ2513~515が抽出される。次に,抽出された住民分布の人数1001と住民シミュレーション112により求められた予測住民活動情報104や住民活動情報から予測利用者を算出する1306。例えば,住民クラスタID=5に対応するクラスタに所属する住民の保育園利用率が0.2の場合,図10の1010における予測人数が360人であるため,72人と求められる。次に,既存保育園の収容人数を含む地理情報1307から1304にて抽出された時空間クラスタ近隣の保育園を抽出する1308。保育園の地理情報1307の例を図14に示す。ここで,各列はそれぞれ保育園ID1400,収容人数1401,X座標1402,Y座標1403であり,3つの保育園情報が記録されている。距離の最大値を500とすると,該時空間クラスタ513~515から距離500以内の保育園は1411と1412である。次に,1306にて予測された利用者数と1308にて抽出された保育園の収容人数の差より収容人数の過不足を算出する1309。本データ例の場合,予測される利用者数は72人であるのに対し,抽出された保育園1411,1412の収容人数1401の和は50人であるので,22人不足していることが分かる。次に,保育園計画を生成する1301。本データ例の場合,抽出された時空間クラスタ513~515の重心5000,4000に収容人数22人の保育園を配置する計画1310が生成される。ここで,住民全体の予測住民情報1301と住民全体の時空間クラスタ1303を用い,災害時避難施設の地理情報1307を用いると,災害時避難施設配置計画を求めることもできる。次に,図15,16,17を用いて公共投資シミュレーション116を説明する。まず,他自治体含めた既設の公共施設に関して,資産評価を行い,政策DB1500へ記録する1501。政策DBのデータ例を図16に示す。各列はそれぞれ,公共施設の種類1601,便益を受ける住民クラスタID1602,住民1人当たりの効果1603を表す。但し,住民クラスタID=0はすべての住民への便益を示す。従って図16は,保育園は共働き子有の住民にとって一人当たり150の便益があり1611,図書館は全住民にとって一人当たり1の便益がある1612ことを示す。次に,予算案の予算配分1502に含まれる新規着工予定公共施設に関し,同種の公共施設の資産価値データを政策DBから検索する1503。予算配分のデータ例を図17に示す。各列はそれぞれ,公共施設の種類1701,予算額1703,収容人数1704,X座標1704,Y座標1705である。公共施設の種類が保育園と図書館であるから,類似政策検索1503では1611,1612が検索される。次に,検索された資産価値データと住民動向予測113により求められた予測住民情報1504から,予算配分により建設される公共施設の効果を算定する1505。例えば予測住民情報として図10,政策DBデータとして図16,予算配分として図17が与えられた場合,まず,建設予定の保育園1711の位置1000,5000は,政策DBの保育園に関するデータ1611の住民クラスタID=5と同じIDの予測住民情報のクラスタ1010に含まれる位置にあるので,該予測住民情報の人数360人が利用可能で,予算配分データにおける収容人数30人分使用されることが期待でき,政策DBデータ1611の一人あたりの効果150から,全体で4500の効果がある。次に,建設予定の図書館1712の位置8000,3000は,政策DBの図書館に関するデータ1612の住民クラスタIDは0なので,任意のIDの住民に利用されることが期待でき,予測住民情報のクラスタ1011に含まれる位置にあるので,該予測住民情報の人数100人が利用可能で,予算配分データにおける収容人数の200人中100人が使用することが期待でき,政策DBデータ1611の一人あたりの効果1から,全体で100の効果がある。従って,該予算配分の効果は4500100=4600ということになる。次に,予算配分の変更を行う1506。例えば,1711,1712の総予算額400,000,000円を変えずに,保育園の収容員数を2倍にすると共に,図書館の規模を縮小する1721,1722。変更後の予測効果を再び計算し1505,この場合には601501001=9100となる。同様に予算配分変更1506と予算効果算定1505を繰り返し,最も効果が高い予算配分を最適予算配分1507として求める。例えば1711,1712と1721,1722の配分では,予算効果が高い1721,1722が出力される。次に,図18,16を用いて資産価値評価1501を説明する。まず,施設毎の利用者の住民情報1801と住民活動情報1802の統計量を説明変数,アンケート等で得られた住民満足度の施設毎の総和1803を従属変数として重回帰分析を行い,住民満足度と住民情報との相関を求める1806。例えば,住民活動情報の中の公共施設利用情報の一定期間におけるデータ数実際にはアンケート回答者数を説明変数とした場合の重回帰分析結果の重回帰係数が図16における一人あたりの満足度1603になる。次に,入力された施設毎の属性1805を付与して政策DBデータ1807が生成される1806。ここで,図16における施設属性は,利用者のクラスタID1602である。"