管理番号：40020020240017
府省：総務省
提供状況
| 2024-11-11 | 匿名データの提供を受けた者の氏名又は名称 |
羽藤 英二 白井 帆香 |
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| 匿名データの提供を受けた者（個人に限る。）の職業、所属その他の当該者に関する事項 |
東京大学工学系研究科・教授 東京大学工学系研究科・修士 |
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| 提供した匿名データに係る統計調査の名称 |
国勢調査 |
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| 匿名データの利用目的 | 国勢調査の匿名データを用いて「動的移住モデルによる社会移動を投影した人口合成手法の開発」を行う。本研究では、個々の居住履歴データと再帰的行動理論に基づく動的移住モデルを動的投影における社会移動シミュレーションに用いることで、より現実的かつ解釈可能な縦断合成人口の獲得を目指す。 | |
| 備考 |
統計若しくは統計的研究の成果又はその概要等
| 匿名データの提供を受けた者の氏名又は名称 |
羽藤 英二 白井 帆香 |
|---|---|
| 提供した匿名データに係る統計調査の名称 |
国勢調査 |
| 統計又は統計的研究の成果等のタイトル等 | ライフコースに基づく広域的居住軌跡モデル |
| 作成した統計若しくは行った統計的研究の成果又はその概要 | 動的移住モデルの投影を行うため，匿名データをもとに人口合成の実験を行った．研究全体の対象地域である岩手県・宮城県・福島県・茨城県・埼玉県・千葉県・東京都・神奈川県のサンプルを抽出し，調査年・年齢・性別・居住都県を条件づけして，職業・世帯員数・従業上の地位・婚姻状況・居住する世帯タイプ・同居子供数・前年の居住地移動の有無を生成した．学習はVAE及びVAE-GANによって行い，VAE-GANがVAEに比べて各指標で高い性能を記録した．さらに，人口合成の多時点展開を目指し，2005年，2010年，2015年，2020年の離散の調査年を連続次元に埋め込み学習させ，中間年の生成を行った．その結果，特に調査年の翌年・前年の再現度が著しく低く，埋め込みという単純な方法では調査年外のサンプルの生成は困難であることが示唆された．本研究は，多時点展開した合成人口を動的移住モデルと組み合わせて移住予測の高性能化を図るものであったが，このように人口合成の精度向上が困難であったことや動的移住モデルとの接続に課題が多く，当初の目的の実現には至らなかった． |
| 上記統計の作成又は統計的研究を行うに当たって利用した調査票情報に係る統計調査の名称、年次、当該調査票情報の地域の範囲その他の当該調査票情報を特定するために必要な事項 | 国勢調査 2005年, 2010年, 2015年, 2020年 |
| 上記統計の作成の方法又は統計的研究の方法を確認するために特に必要と認める事項 | 動的移住モデルの投影の前段階として，VAEやVAE-GANを用いて調査年・年齢・性別・居住都県に条件づけた人口合成手法の実験を行った． |
| 学術雑誌等の名称及び掲載年月日 |
修士論文 2025-01-27 |
成果等
| 修士論文 | 修士論文_付録B_東京大学_白井様.pdf(495.9 KB) |