JP2003233767A - ミクロ推計方法及び装置 - Google Patents
ミクロ推計方法及び装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 広域統計データからミクロな統計データ値を
推計する。 【解決手段】 メッシュ分割モジュール１２は、３次元
都市モデルから対象地域の各建物容積を分割して１ｍメ
ッシュ単位の値ｖｉを算出する。モジュール１２は、用
途地域地図を１ｍメッシュに分割し、各メッシュに対応
する用途地域Ｕｉを割り当てる。ハードディスク装置１
４には、データ種別に応じた、各用途地域に対する重み
係数が格納され、指定されたデータ種別に応じた重み係
数ａを寄与率割当てモジュール１６に読み出す。モジュ
ール１６は、Ｕｉに重み係数ａを当てはめて１ｍメッシ
ュ単位の寄与率Ｃｉを決定する。演算モジュール１０
は、統計データＸに対して、式Ｙｉ＝｛Ｃｉｖｉ／Σｋ
（Ｃｋｖｋ）｝Ｘにより各１ｍメッシュにおけるミクロ
の統計データＹｉを算出する。補正モジュール１８は、
建物容積の変化分に相当する量だけ統計値が変化すると
いう前提で、推計値Ｙｉを補正する。
推計する。 【解決手段】 メッシュ分割モジュール１２は、３次元
都市モデルから対象地域の各建物容積を分割して１ｍメ
ッシュ単位の値ｖｉを算出する。モジュール１２は、用
途地域地図を１ｍメッシュに分割し、各メッシュに対応
する用途地域Ｕｉを割り当てる。ハードディスク装置１
４には、データ種別に応じた、各用途地域に対する重み
係数が格納され、指定されたデータ種別に応じた重み係
数ａを寄与率割当てモジュール１６に読み出す。モジュ
ール１６は、Ｕｉに重み係数ａを当てはめて１ｍメッシ
ュ単位の寄与率Ｃｉを決定する。演算モジュール１０
は、統計データＸに対して、式Ｙｉ＝｛Ｃｉｖｉ／Σｋ
（Ｃｋｖｋ）｝Ｘにより各１ｍメッシュにおけるミクロ
の統計データＹｉを算出する。補正モジュール１８は、
建物容積の変化分に相当する量だけ統計値が変化すると
いう前提で、推計値Ｙｉを補正する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、広域で提供される
各種の統計データをミクロ推計する方法及び装置に関す
る。
各種の統計データをミクロ推計する方法及び装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】人口及び経済活動に関して種々の統計デ
ータが提供されている。即ち、人口統計、商業統計、工
業統計、事業所統計、家計調査年報、及び個人所得指標
等がある。人口統計には国勢調査と住民基本台帳による
ものがある。国勢調査では、人口、世帯及び男女・５歳
階級別人口等があり、これらは、市区町村単位、町丁目
単位及びメッシュ単位で提供されている。住民基本台帳
では、人口と世帯数等がわかり、これらは、市区町村単
位及び町丁目単位で提供されている。商業統計には、販
売額、店舗数、売り場面積及び従業者等がある。工業統
計には、出荷額、事業所数、面積及び従業者数等があ
る。商業統計、工業統計及び事業所統計は、市区町村単
位及びメッシュ単位で提供されている。家計調査年報及
び個人所得指標は市区町村単位で提供されている。
ータが提供されている。即ち、人口統計、商業統計、工
業統計、事業所統計、家計調査年報、及び個人所得指標
等がある。人口統計には国勢調査と住民基本台帳による
ものがある。国勢調査では、人口、世帯及び男女・５歳
階級別人口等があり、これらは、市区町村単位、町丁目
単位及びメッシュ単位で提供されている。住民基本台帳
では、人口と世帯数等がわかり、これらは、市区町村単
位及び町丁目単位で提供されている。商業統計には、販
売額、店舗数、売り場面積及び従業者等がある。工業統
計には、出荷額、事業所数、面積及び従業者数等があ
る。商業統計、工業統計及び事業所統計は、市区町村単
位及びメッシュ単位で提供されている。家計調査年報及
び個人所得指標は市区町村単位で提供されている。
【０００３】国勢調査の夜間人口、男女別人口、５歳階
級別人口、商業統計の業種別商業販売額、工業統計の工
業出荷額、国勢調査及び事業所統計の昼間人口、並び
に、従業者数等のメッシュ統計データは、１次メッシュ
（経度１度×緯度４０分、１／２０万の図画）を縦横８
分割した２次メッシュ（１／２万５千の図画）を更に縦
横１０分割した３次メッシュ（東西４５秒×南北３０
秒、即ち約１．１ｋｍ×０．９ｋｍ）（通称、１ｋｍメ
ッシュ）のデータとして全国全地区について提供されて
いる。３次メッシュを縦横１／２分割した４次メッシュ
（約５５０ｍ×４５０ｍ）（通称、５００ｍメッシュ）
のデータは、一部ＤＩＤ地区についてのみ提供されてい
る。
級別人口、商業統計の業種別商業販売額、工業統計の工
業出荷額、国勢調査及び事業所統計の昼間人口、並び
に、従業者数等のメッシュ統計データは、１次メッシュ
（経度１度×緯度４０分、１／２０万の図画）を縦横８
分割した２次メッシュ（１／２万５千の図画）を更に縦
横１０分割した３次メッシュ（東西４５秒×南北３０
秒、即ち約１．１ｋｍ×０．９ｋｍ）（通称、１ｋｍメ
ッシュ）のデータとして全国全地区について提供されて
いる。３次メッシュを縦横１／２分割した４次メッシュ
（約５５０ｍ×４５０ｍ）（通称、５００ｍメッシュ）
のデータは、一部ＤＩＤ地区についてのみ提供されてい
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】マーケティング調査に
は、対象となる商業施設との距離、及び競合店との距離
の二乗によって購買が決定されるというＨＵＦモデル等
の重力モデルが用いられる。顧客の分布は、上述のメッ
シュ・データで推定される。５ｋｍ圏、１０ｋｍ圏及び
２０ｋｍ圏といった大きな範囲を商圏とする郊外の大型
店の出店等の、広範囲のマーケティング調査には有効で
ある。しかし、コンビニエンスストア、ドラッグスト
ア、外食、金融機関支店、塾、医院、歯科医院及び理美
容院など、通常、半径５００ｍ圏から２〜３ｋｍ圏を基
準として設定することが多い狭い範囲の商圏調査、店舗
立地及び顧客管理のためのエリア・マーケティングに
は、町丁目単位及び上述のメッシュ単位では、粗すぎ
る。即ち、既存の統計データは、単位が大き過ぎて、推
計・予測の精度が低い。
は、対象となる商業施設との距離、及び競合店との距離
の二乗によって購買が決定されるというＨＵＦモデル等
の重力モデルが用いられる。顧客の分布は、上述のメッ
シュ・データで推定される。５ｋｍ圏、１０ｋｍ圏及び
２０ｋｍ圏といった大きな範囲を商圏とする郊外の大型
店の出店等の、広範囲のマーケティング調査には有効で
ある。しかし、コンビニエンスストア、ドラッグスト
ア、外食、金融機関支店、塾、医院、歯科医院及び理美
容院など、通常、半径５００ｍ圏から２〜３ｋｍ圏を基
準として設定することが多い狭い範囲の商圏調査、店舗
立地及び顧客管理のためのエリア・マーケティングに
は、町丁目単位及び上述のメッシュ単位では、粗すぎ
る。即ち、既存の統計データは、単位が大き過ぎて、推
計・予測の精度が低い。
【０００５】例えば、１ｋｍメッシュの人口統計で、１
ｋｍメッシュ内のほとんどが公園又は工場の場合、その
１ｋｍメッシュ内の人口は、ごく一部に集まっているこ
とになる。人口が１ｋｍメッシュ内に均等に分布してい
るか、それとも一部に集まっているかは、商圏調査上、
きわめて重要でありながら、このような情報は、既存の
広域統計データからは得られない。
ｋｍメッシュ内のほとんどが公園又は工場の場合、その
１ｋｍメッシュ内の人口は、ごく一部に集まっているこ
とになる。人口が１ｋｍメッシュ内に均等に分布してい
るか、それとも一部に集まっているかは、商圏調査上、
きわめて重要でありながら、このような情報は、既存の
広域統計データからは得られない。
【０００６】即ち、メッシュで提供される統計データを
使用する既存の調査は、メッシュ内に個々の住宅、店舗
及び事業所が均等に分布していることを前提としてお
り、調査対象となる物件（店舗）と各メッシュ内の個々
の顧客（人口及び世帯・事業所等）との距離を正確に反
映していない。
使用する既存の調査は、メッシュ内に個々の住宅、店舗
及び事業所が均等に分布していることを前提としてお
り、調査対象となる物件（店舗）と各メッシュ内の個々
の顧客（人口及び世帯・事業所等）との距離を正確に反
映していない。
【０００７】また、工業統計及び商業統計は３年毎、国
勢調査は５年毎の実施であり、現状では、次の調査直前
では相当古い統計データを使わざるを得ない。他に有効
な手段も代替するデータも無いので、やむを得ず使用し
ているに過ぎない。
勢調査は５年毎の実施であり、現状では、次の調査直前
では相当古い統計データを使わざるを得ない。他に有効
な手段も代替するデータも無いので、やむを得ず使用し
ているに過ぎない。
【０００８】１ｋｍメッシュ及び５００ｍメッシュの統
計データは、マーケット調査の際に頻繁に利用されてい
るが、このように、古く、且つ粗いデータであることか
ら、その調査結果もおのずと精度が悪く、信頼性の低い
ものとなる。
計データは、マーケット調査の際に頻繁に利用されてい
るが、このように、古く、且つ粗いデータであることか
ら、その調査結果もおのずと精度が悪く、信頼性の低い
ものとなる。
【０００９】本発明は、一般に提供されるマクロな統計
データからより狭い範囲内の精密な統計データ値を推計
するミクロ推計方法及び装置を提示することを目的とす
る。
データからより狭い範囲内の精密な統計データ値を推計
するミクロ推計方法及び装置を提示することを目的とす
る。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明に係るミクロ推計
方法は、広域統計データからミクロの統計データを推計
する方法であって、当該広域統計データの対象地域内の
建物容積データを入力する容積入力ステップと、当該広
域統計データの対象地域内の各用途地域に、当該広域統
計データの種類に応じた寄与率を割り当てる寄与率割当
てステップと、当該各建物容積データに、対応する当該
寄与率を乗算して、当該広域統計データの対象地域内で
の累積値を計算する累積値計算ステップと、所定地域内
の建物容積に、対応する当該寄与率を乗算した結果を、
当該累積値で除算し、且つ、当該広域統計データを乗算
し、これにより、当該所望サイズの地域内でのミクロの
統計データを推計する推計ステップとを具備することを
特徴とする。
方法は、広域統計データからミクロの統計データを推計
する方法であって、当該広域統計データの対象地域内の
建物容積データを入力する容積入力ステップと、当該広
域統計データの対象地域内の各用途地域に、当該広域統
計データの種類に応じた寄与率を割り当てる寄与率割当
てステップと、当該各建物容積データに、対応する当該
寄与率を乗算して、当該広域統計データの対象地域内で
の累積値を計算する累積値計算ステップと、所定地域内
の建物容積に、対応する当該寄与率を乗算した結果を、
当該累積値で除算し、且つ、当該広域統計データを乗算
し、これにより、当該所望サイズの地域内でのミクロの
統計データを推計する推計ステップとを具備することを
特徴とする。
【００１１】このような構成により、簡易且つ高精度
に、広域の統計データからミクロの統計データを推計で
きる。
に、広域の統計データからミクロの統計データを推計で
きる。
【００１２】本発明に係るミクロ解析装置は、広域統計
データからミクロの統計データを推計する装置であっ
て、当該広域統計データの対象地域内の建物容積データ
を記憶する記憶手段と、当該広域統計データの対象地域
内の各用途地域に、当該広域統計データの種類に応じた
寄与率を割り当てる寄与率割当て手段と、当該記憶手段
に記憶される各建物容積データに、対応する当該寄与率
を乗算して、当該広域統計データの対象地域内での累積
値を計算する第１の演算手段と、各メッシュの建物容積
に対応する当該寄与率を乗算した結果を、当該累積値で
除算し、且つ、当該広域統計データを乗算する第２の演
算手段とを具備することを特徴とする。
データからミクロの統計データを推計する装置であっ
て、当該広域統計データの対象地域内の建物容積データ
を記憶する記憶手段と、当該広域統計データの対象地域
内の各用途地域に、当該広域統計データの種類に応じた
寄与率を割り当てる寄与率割当て手段と、当該記憶手段
に記憶される各建物容積データに、対応する当該寄与率
を乗算して、当該広域統計データの対象地域内での累積
値を計算する第１の演算手段と、各メッシュの建物容積
に対応する当該寄与率を乗算した結果を、当該累積値で
除算し、且つ、当該広域統計データを乗算する第２の演
算手段とを具備することを特徴とする。
【００１３】本発明に係るミクロ推計装置はまた、広域
統計データからミクロの統計データを推計する装置であ
って、当該広域統計データの対象地域内の建物容積デー
タを所定サイズのメッシュに分割するメッシュ分割手段
と、当該広域統計データの対象地域内の各用途地域を当
該所定サイズのメッシュに分割し、当該広域統計データ
の種類に応じた寄与率を割り当てる寄与率割当て手段
と、当該分割手段でメッシュに分割された各建物容積デ
ータに、対応する当該寄与率を乗算して、当該広域統計
データの対象地域内での累積値を計算する第１の演算手
段と、各メッシュの建物容積に対応する当該寄与率を乗
算した結果を、当該累積値で除算し、且つ、当該広域統
計データを乗算する第２の演算手段とを具備することを
特徴とする。
統計データからミクロの統計データを推計する装置であ
って、当該広域統計データの対象地域内の建物容積デー
タを所定サイズのメッシュに分割するメッシュ分割手段
と、当該広域統計データの対象地域内の各用途地域を当
該所定サイズのメッシュに分割し、当該広域統計データ
の種類に応じた寄与率を割り当てる寄与率割当て手段
と、当該分割手段でメッシュに分割された各建物容積デ
ータに、対応する当該寄与率を乗算して、当該広域統計
データの対象地域内での累積値を計算する第１の演算手
段と、各メッシュの建物容積に対応する当該寄与率を乗
算した結果を、当該累積値で除算し、且つ、当該広域統
計データを乗算する第２の演算手段とを具備することを
特徴とする。
【００１４】
【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳
細に説明する。
細に説明する。
【００１５】図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロ
ック図を示し、図２は、本実施例の動作フローチャート
を示す。
ック図を示し、図２は、本実施例の動作フローチャート
を示す。
【００１６】Ｘは、ミクロ推計の対象となる広域の統計
データＸであり、演算モジュール１０に入力する（Ｓ
１）。統計データＸは例えば、人口統計、商業統計、工
業統計、事業所統計、家計調査年報、及び個人所得指標
などである。
データＸであり、演算モジュール１０に入力する（Ｓ
１）。統計データＸは例えば、人口統計、商業統計、工
業統計、事業所統計、家計調査年報、及び個人所得指標
などである。
【００１７】なお、統計データの提供単位となるメッシ
ュは、上述のとおり、通常、１ｋｍメッシュ又は５００
ｍメッシュであり、現実的な解析・調査には粗すぎる。
町丁目単位も同様に、粗すぎる。
ュは、上述のとおり、通常、１ｋｍメッシュ又は５００
ｍメッシュであり、現実的な解析・調査には粗すぎる。
町丁目単位も同様に、粗すぎる。
【００１８】メッシュ分割モジュール１２には、入力統
計データＸの対象地域をカバーする３次元都市モデル
と、統計データＸの対象地域を示すデータと、対象地域
の用途地域の区分を示す地図データが入力する（Ｓ
１）。用途地域の区分を示す地図データが行政区画をも
示す場合に、統計データＸがメッシュで提供されるとき
には、統計データＸの対象地域を示す地図データは不要
である。
計データＸの対象地域をカバーする３次元都市モデル
と、統計データＸの対象地域を示すデータと、対象地域
の用途地域の区分を示す地図データが入力する（Ｓ
１）。用途地域の区分を示す地図データが行政区画をも
示す場合に、統計データＸがメッシュで提供されるとき
には、統計データＸの対象地域を示す地図データは不要
である。
【００１９】３次元都市モデルは、統計データＸの対象
地域内にある全建物を３次元で表現するデータからな
り、このデータから、全建物の位置と容積を知ることが
できる。このような３次元都市モデルは、例えば、航空
機により建物の外形を３次元計測し、街路樹などの雑音
を除去して得られた建物の３次元データからなり、これ
により、対象地域に存在する全ての建物の容積を計測で
きる。他の手段により入手した建物データであってもよ
い。
地域内にある全建物を３次元で表現するデータからな
り、このデータから、全建物の位置と容積を知ることが
できる。このような３次元都市モデルは、例えば、航空
機により建物の外形を３次元計測し、街路樹などの雑音
を除去して得られた建物の３次元データからなり、これ
により、対象地域に存在する全ての建物の容積を計測で
きる。他の手段により入手した建物データであってもよ
い。
【００２０】メッシュ分割モジュール１２は、３次元都
市モデルから、統計データＸの対象地域内の建物データ
を抽出し、その容積を所望のメッシュ単位（ここでは、
１ｍ×１ｍのメッシュ（以下、１ｍメッシュとい
う。））に分割し、分割結果｛ｖｉ｝を演算モジュール
１０に出力する（Ｓ２）。
市モデルから、統計データＸの対象地域内の建物データ
を抽出し、その容積を所望のメッシュ単位（ここでは、
１ｍ×１ｍのメッシュ（以下、１ｍメッシュとい
う。））に分割し、分割結果｛ｖｉ｝を演算モジュール
１０に出力する（Ｓ２）。
【００２１】メッシュ分割モジュール１２はまた、用途
地域地図を統計データＸの対象地域内で１ｍメッシュに
分割し、各メッシュに対応する用途地域Ｕｉを割り当て
る（Ｓ３）。用途地域の境界では、１ｍメッシュ内に複
数の用途地域が入り込むことがある。その場合、図３に
示すように、１ｍメッシュの中心が所属する用途地域を
その１ｍメッシュの用途地域であるとする。勿論、その
他の方法、例えば、面積割合が最も大きい用途地域をそ
の１ｍメッシュの用途地域とする方法を使用しても良
い。図３は、用途地域Ａと同Ｂの境界における１ｍメッ
シュ分割の模式図を示す。太実線が、メッシュ分割の結
果による用途地域Ａ，Ｂの境界線を示す。
地域地図を統計データＸの対象地域内で１ｍメッシュに
分割し、各メッシュに対応する用途地域Ｕｉを割り当て
る（Ｓ３）。用途地域の境界では、１ｍメッシュ内に複
数の用途地域が入り込むことがある。その場合、図３に
示すように、１ｍメッシュの中心が所属する用途地域を
その１ｍメッシュの用途地域であるとする。勿論、その
他の方法、例えば、面積割合が最も大きい用途地域をそ
の１ｍメッシュの用途地域とする方法を使用しても良
い。図３は、用途地域Ａと同Ｂの境界における１ｍメッ
シュ分割の模式図を示す。太実線が、メッシュ分割の結
果による用途地域Ａ，Ｂの境界線を示す。
【００２２】推計単位のメッシュの大きさは全て同じで
ある必要は無い。例えば、用途地域又は町丁目の中心部
分では大きなメッシュとして、境界部分では細かなメッ
シュとすることが考えられる。但し、コンピュータ処理
上では、メッシュの大きさが同じ方が容易であり、その
結果を集約して適宜な大きさのメッシュに対する推計値
を算出すれば、同様の結果が得られることは明らかであ
るし、細かいメッシュで推計した結果を集約した方が精
度の向上を見込める。
ある必要は無い。例えば、用途地域又は町丁目の中心部
分では大きなメッシュとして、境界部分では細かなメッ
シュとすることが考えられる。但し、コンピュータ処理
上では、メッシュの大きさが同じ方が容易であり、その
結果を集約して適宜な大きさのメッシュに対する推計値
を算出すれば、同様の結果が得られることは明らかであ
るし、細かいメッシュで推計した結果を集約した方が精
度の向上を見込める。
【００２３】データ種別は、統計データＸが、人口に関
する統計、商業統計及び工業統計等の如何なるデータで
あるかを示す。ハードディスク装置１４には、データ種
別に応じた、各用途地域に対する重み係数が格納されて
いる。その数値例を図４に示す。ハードディスク装置１
４は、指定されたデータ種別に応じた重み係数ａ（１）
〜ａ（１２）を寄与率割当てモジュール１６に読み出
す。用途地域には１２種類あるので、１２個の重み係数
がハードディスク装置１４から寄与率割当てモジュール
１６に供給される。基本的に、その統計データへの寄与
率が高いほど、その用途地域の重み係数を大きくし、寄
与率が低い程、重み係数を小さくし、寄与する可能性を
無視しても良い場合には、重み係数を０．０にする。
する統計、商業統計及び工業統計等の如何なるデータで
あるかを示す。ハードディスク装置１４には、データ種
別に応じた、各用途地域に対する重み係数が格納されて
いる。その数値例を図４に示す。ハードディスク装置１
４は、指定されたデータ種別に応じた重み係数ａ（１）
〜ａ（１２）を寄与率割当てモジュール１６に読み出
す。用途地域には１２種類あるので、１２個の重み係数
がハードディスク装置１４から寄与率割当てモジュール
１６に供給される。基本的に、その統計データへの寄与
率が高いほど、その用途地域の重み係数を大きくし、寄
与率が低い程、重み係数を小さくし、寄与する可能性を
無視しても良い場合には、重み係数を０．０にする。
【００２４】寄与率割当てモジュール１６は、メッシュ
分割モジュール１２からの用途地域メッシュＵｉに対
し、ハードディスク装置１４からの用途地域別の重み係
数を当てはめて、各１ｍメッシュの寄与率Ｃｉを決定
し、演算モジュール１０に供給する（Ｓ４）。図４に示
す例では、世帯数、夜間人口、男女別人口又は５歳階級
別人口の場合、Ｃｉは、それぞれが属する用途地域に応
じて以下の値になる。即ち、 第１種低層住居専用地域：１．０ 第２種低層住居専用地域：１．０ 第１種中高層住居専用地域：１．０ 第２種中高層住居専用地域：１．０ 第１種住居地域：１．０ 第２種住居地域：１．０ 準住居地域：０．８ 近隣商業地域：０．６ 商業地域：０．５ 準工業地域：０．６ 工業地域：０．３ 工業専用地域：０．０ である。
分割モジュール１２からの用途地域メッシュＵｉに対
し、ハードディスク装置１４からの用途地域別の重み係
数を当てはめて、各１ｍメッシュの寄与率Ｃｉを決定
し、演算モジュール１０に供給する（Ｓ４）。図４に示
す例では、世帯数、夜間人口、男女別人口又は５歳階級
別人口の場合、Ｃｉは、それぞれが属する用途地域に応
じて以下の値になる。即ち、 第１種低層住居専用地域：１．０ 第２種低層住居専用地域：１．０ 第１種中高層住居専用地域：１．０ 第２種中高層住居専用地域：１．０ 第１種住居地域：１．０ 第２種住居地域：１．０ 準住居地域：０．８ 近隣商業地域：０．６ 商業地域：０．５ 準工業地域：０．６ 工業地域：０．３ 工業専用地域：０．０ である。
【００２５】演算モジュール１０は、統計データＸに対
して以下の演算を実行し、各１ｍメッシュにおけるミク
ロの統計データＹｉを算出する（Ｓ５）。即ち、 Ｙｉ＝｛Ｃｉ×ｖｉ／Σｋ（Ｃｋ×ｖｋ）｝Ｘ ここで、Σｋは、統計データＸの対象地域での積算を意
味する。即ち、Σｋ（Ｃ ｋ×ｖｋ）は、統計データＸの
対象地域内での、重みＣｋ付きでの建物容積ｖｋの総和
を示し、Ｃｉ×ｖｉは、ｉ番目の１ｍメッシュにおける
重みＣｉ付きの建物容積ｖｉを示す。
して以下の演算を実行し、各１ｍメッシュにおけるミク
ロの統計データＹｉを算出する（Ｓ５）。即ち、 Ｙｉ＝｛Ｃｉ×ｖｉ／Σｋ（Ｃｋ×ｖｋ）｝Ｘ ここで、Σｋは、統計データＸの対象地域での積算を意
味する。即ち、Σｋ（Ｃ ｋ×ｖｋ）は、統計データＸの
対象地域内での、重みＣｋ付きでの建物容積ｖｋの総和
を示し、Ｃｉ×ｖｉは、ｉ番目の１ｍメッシュにおける
重みＣｉ付きの建物容積ｖｉを示す。
【００２６】推計対象の統計データが、町丁目単位で提
供されている場合、細かいメッシュに区分したときに、
１つのメッシュが複数の町丁目に所属することがある。
この場合の、そのメッシュがどの町丁目に所属するか
は、用途地域の場合の判別方法と同様の方法で決定すれ
ばよい。
供されている場合、細かいメッシュに区分したときに、
１つのメッシュが複数の町丁目に所属することがある。
この場合の、そのメッシュがどの町丁目に所属するか
は、用途地域の場合の判別方法と同様の方法で決定すれ
ばよい。
【００２７】例えば、大きな団地又はマンションが建設
された場合、それにより人口がどのように変化するのか
を推計できれば、マーケンティング調査等により有益で
ある。先に説明したように、一般に提供される人口統計
は古すぎるからである。その場合、補正モジュール１８
により推計値Ｙｉを補正する。
された場合、それにより人口がどのように変化するのか
を推計できれば、マーケンティング調査等により有益で
ある。先に説明したように、一般に提供される人口統計
は古すぎるからである。その場合、補正モジュール１８
により推計値Ｙｉを補正する。
【００２８】補正モジュール１８は、建物容積の変化分
に相当する量だけ統計値が変化するという前提で、推計
値Ｙｉを補正する。基本的には、下記式に従い推計値Ｙ
ｉを補正する。即ち、 補正推計値＝（前回の推計値Ｙｉ）×（今回のメッシュ
建物容積／前回のメッシュ建物容積） 但し、推計値Ｙｉが１ｍメッシュの場合、メッシュ建物
容積は、１ｍメッシュ単位での建物容積を意味する。用
途地域が変更になる場合、寄与率Ｃｉをも考慮する必要
があることは勿論である。
に相当する量だけ統計値が変化するという前提で、推計
値Ｙｉを補正する。基本的には、下記式に従い推計値Ｙ
ｉを補正する。即ち、 補正推計値＝（前回の推計値Ｙｉ）×（今回のメッシュ
建物容積／前回のメッシュ建物容積） 但し、推計値Ｙｉが１ｍメッシュの場合、メッシュ建物
容積は、１ｍメッシュ単位での建物容積を意味する。用
途地域が変更になる場合、寄与率Ｃｉをも考慮する必要
があることは勿論である。
【００２９】５歳階級別人口は、年次による繰り上げ処
理が必要である。即ち、 （各５歳階級別人口の推計値）＝（前回調査の推計値）
×（５−（前回調査と補正実施の間の年数））／５＋
（前回調査時の１階級下の５歳階級別人口）×（前回調
査と補正実施時の間の年数）／５ とする。
理が必要である。即ち、 （各５歳階級別人口の推計値）＝（前回調査の推計値）
×（５−（前回調査と補正実施の間の年数））／５＋
（前回調査時の１階級下の５歳階級別人口）×（前回調
査と補正実施時の間の年数）／５ とする。
【００３０】統計データを推計する１ｍメッシュは一例
であり、これより大きいサイズのメッシュ、例えば、１
０ｍメッシュ等でミクロ解析しても良いことはいうまで
もない。その場合、最初から１０ｍメッシュを目的で解
析しても良いが、１ｍメッシュの結果を１０ｍメッシュ
に集約しても良い。
であり、これより大きいサイズのメッシュ、例えば、１
０ｍメッシュ等でミクロ解析しても良いことはいうまで
もない。その場合、最初から１０ｍメッシュを目的で解
析しても良いが、１ｍメッシュの結果を１０ｍメッシュ
に集約しても良い。
【００３１】（具体的活用例）コンビニエンスストア及
び食品スーパーの出店調査の場合、地図上で店舗の出店
予定地を中心に半径５００ｍ及び１ｋｍの同心円を描
き、円内に含まれる１００ｍメッシュ又は５０ｍメッシ
ュの世帯数、夜間人口及び昼間人口を基に店舗の周辺の
顧客の数を計算する。併せて周辺の競合店を地図上にプ
ロットし、ＨＵＦモデル等の重力モデルを用いて各メッ
シュとの距離の遠近による吸引力を比較し、競合店との
マーケットの取り合いを分析する。
び食品スーパーの出店調査の場合、地図上で店舗の出店
予定地を中心に半径５００ｍ及び１ｋｍの同心円を描
き、円内に含まれる１００ｍメッシュ又は５０ｍメッシ
ュの世帯数、夜間人口及び昼間人口を基に店舗の周辺の
顧客の数を計算する。併せて周辺の競合店を地図上にプ
ロットし、ＨＵＦモデル等の重力モデルを用いて各メッ
シュとの距離の遠近による吸引力を比較し、競合店との
マーケットの取り合いを分析する。
【００３２】学習塾の立地の場合、立地予定地を中心に
半径５００ｍ及び１ｋｍの同心円を描き、国勢調査の５
歳階級別人口を年次補正した推計値の中で５歳〜９歳人
口、１０歳〜１４歳人口及び１５歳〜１９歳人口等の、
同心円内にある全メッシュの合計を用いて商圏の対象人
口を推計する。そして、競合する他の学習塾を地図上に
プロットし、最寄駅の乗降客数及び周辺の学校の就学者
数等も考慮して重力モデルを用いて商圏を分析する。
半径５００ｍ及び１ｋｍの同心円を描き、国勢調査の５
歳階級別人口を年次補正した推計値の中で５歳〜９歳人
口、１０歳〜１４歳人口及び１５歳〜１９歳人口等の、
同心円内にある全メッシュの合計を用いて商圏の対象人
口を推計する。そして、競合する他の学習塾を地図上に
プロットし、最寄駅の乗降客数及び周辺の学校の就学者
数等も考慮して重力モデルを用いて商圏を分析する。
【００３３】介護施設の立地の場合、立地予定地を中心
に半径５００ｍ及び１ｋｍの同心円を描き、国勢調査の
５歳階級別人口を年次補正した推計値のうち、６５歳〜
６９歳人口及びそれ以上の全階級人口の、同心円内にあ
る全メッシュの合計を用いて、商圏の対象人口を推計す
る。そして、競合する他の介護施設を地図上にプロット
し、重力モデルを用いて商圏を分析する。
に半径５００ｍ及び１ｋｍの同心円を描き、国勢調査の
５歳階級別人口を年次補正した推計値のうち、６５歳〜
６９歳人口及びそれ以上の全階級人口の、同心円内にあ
る全メッシュの合計を用いて、商圏の対象人口を推計す
る。そして、競合する他の介護施設を地図上にプロット
し、重力モデルを用いて商圏を分析する。
【００３４】金融機関の支店統廃合の場合、現存する各
支店を中心に同心円を描き、世帯数、夜間人口、所得、
昼間人口、就業者数、事業所数、商店数、商業販売額及
び工業出荷額等の推計値の、同心円に含まれるメッシュ
の合計値により、商圏を分析する。この際、競合店と自
金融機関の支店を地図上にプロットし、評価する支店と
隣接する自金融機関の支店の顧客数及び預金残高も用い
て、商圏を分析する。
支店を中心に同心円を描き、世帯数、夜間人口、所得、
昼間人口、就業者数、事業所数、商店数、商業販売額及
び工業出荷額等の推計値の、同心円に含まれるメッシュ
の合計値により、商圏を分析する。この際、競合店と自
金融機関の支店を地図上にプロットし、評価する支店と
隣接する自金融機関の支店の顧客数及び預金残高も用い
て、商圏を分析する。
【００３５】スーパーマーケット及び百貨店等の顧客管
理の場合、分析対象となる店舗を中心に同心円を描き、
顧客データ（住所、世帯人員、世帯年齢構成、来店頻
度、購買額及び購買履歴等）を用いて、地図上に顧客を
ランク別けしてプロットし、同心円内の夜間人口、世帯
数及び購買力と既存顧客のそれらとを比較することによ
り、潜在購買力の開拓、チラシ配布戦略の見直し及び既
存顧客のランク別管理戦略の立案などを行なう。
理の場合、分析対象となる店舗を中心に同心円を描き、
顧客データ（住所、世帯人員、世帯年齢構成、来店頻
度、購買額及び購買履歴等）を用いて、地図上に顧客を
ランク別けしてプロットし、同心円内の夜間人口、世帯
数及び購買力と既存顧客のそれらとを比較することによ
り、潜在購買力の開拓、チラシ配布戦略の見直し及び既
存顧客のランク別管理戦略の立案などを行なう。
【００３６】
【発明の効果】以上の説明から容易に理解できるよう
に、本発明によれば、広域を対象とする統計値から、よ
り狭い地域を対象とする統計値を簡単な処理で推計でき
る。これにより、より精密なマーケティング調査及び人
口動態調査等が可能になる。即ち、出店、店舗再配置及
び顧客管理などのエリア・マーケティングの精度が向上
する。
に、本発明によれば、広域を対象とする統計値から、よ
り狭い地域を対象とする統計値を簡単な処理で推計でき
る。これにより、より精密なマーケティング調査及び人
口動態調査等が可能になる。即ち、出店、店舗再配置及
び顧客管理などのエリア・マーケティングの精度が向上
する。
【００３７】建物容積に応じた重みをつけているので、
実際に即した結果を得ることができる。
実際に即した結果を得ることができる。
【００３８】統計データの種類に応じた用途地域別の寄
与率を考慮しているので、例えば、人口統計、工業統計
及び商業統計等をそれぞれに適した対応及び割合でミク
ロ解析できる。
与率を考慮しているので、例えば、人口統計、工業統計
及び商業統計等をそれぞれに適した対応及び割合でミク
ロ解析できる。
【００３９】また、統計調査時からの変化を簡易に推測
できる。
できる。
【図１】 本発明の一実施例の概略構成ブロック図であ
る。
る。
【図２】 本実施例のミクロ推計の動作フローチャート
である。
である。
【図３】 メッシュ分割例である。
【図４】 用途地域別及び統計データ別の寄与率表であ
る。
る。
１０：演算モジュール
１２：メッシュ分割モジュール
１４：ハードディスク装置
１６：寄与率割当てモジュール
１８：補正モジュール
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(71)出願人 399088153
株式会社ジェー・ピー・エス
東京都中央区日本橋堀留町１−２−15
(72)発明者 樹林 清人
兵庫県西宮市上ヶ原山田町１番10号シャル
ム甲陽園612号
(72)発明者 平下 治
東京都品川区北品川１丁目22番17−303号
(72)発明者 森際 秀治
埼玉県狭山市上広瀬521−124
(72)発明者 山口 重之
京都府京都市上京区中町通丸太町下ル駒之
町561番４号河原町スカイマンション210号
Ｆターム(参考） 5B056 BB61 BB71
Claims (17)
- 【請求項１】 広域統計データからミクロの統計データ
を推計する方法であって、 当該広域統計データの対象地域内の建物容積データを入
力する容積入力ステップと、 当該広域統計データの対象地域内の各用途地域に、当該
広域統計データの種類に応じた寄与率を割り当てる寄与
率割当てステップと、 当該各建物容積データに、対応する当該寄与率を乗算し
て、当該広域統計データの対象地域内での累積値を計算
する累積値計算ステップと、 所定地域内の建物容積に、対応する当該寄与率を乗算し
た結果を、当該累積値で除算し、且つ、当該広域統計デ
ータを乗算し、これにより、当該所望サイズの地域内で
のミクロの統計データを推計する推計ステップとを具備
することを特徴とするミクロ推計方法。 - 【請求項２】 更に、当該広域統計データの対象地域内
を所定サイズのメッシュに分割するメッシュ分割ステッ
プを具備し、当該寄与率割当てステップ、当該累計値計
算ステップ及び当該推計ステップが、当該所定サイズの
メッシュの単位で実行される請求項１に記載のミクロ解
析方法。 - 【請求項３】 当該寄与率割当てステップは、複数の用
途地域を含むメッシュに対し、当該メッシュの中心を含
む用途地域を当該メッシュに割り当てる請求項２に記載
のミクロ解析方法。 - 【請求項４】 当該寄与率割当てステップは、複数の用
途地域を含むメッシュに対し、当該メッシュを最も多く
専有する用途地域を当該メッシュに割り当てる請求項２
に記載のミクロ解析方法。 - 【請求項５】 更に、当該所定地域内の建物容積の変化
に対して、当該推計ステップで推計されたミクロの統計
データを補正する補正ステップを具備する請求項１に記
載のミクロ解析方法。 - 【請求項６】 当該広域統計データが、人口統計、商業
統計、工業統計、事業所統計、家計調査年報、及び個人
所得指標の何れかである請求項１に記載のミクロ解析方
法。 - 【請求項７】 広域統計データからミクロの統計データ
を推計する装置であって、 当該広域統計データの対象地域内の建物容積データを記
憶する記憶手段と、 当該広域統計データの対象地域内の各用途地域に、当該
広域統計データの種類に応じた寄与率を割り当てる寄与
率割当て手段と、 当該記憶手段に記憶される各建物容積データに、対応す
る当該寄与率を乗算して、当該広域統計データの対象地
域内での累積値を計算する第１の演算手段と、 各メッシュの建物容積に対応する当該寄与率を乗算した
結果を、当該累積値で除算し、且つ、当該広域統計デー
タを乗算する第２の演算手段とを具備することを特徴と
するミクロ推計装置。 - 【請求項８】 更に、当該広域統計データの対象地域内
を所定サイズのメッシュに分割するメッシュ分割手段を
具備し、当該寄与率割当て手段は、当該所定サイズのメ
ッシュを単位に当該広域統計データの種類に応じた寄与
率を割り当て、当該第１の演算手段及び当該第２の演算
手段は、当該所定サイズのメッシュを単位に演算を実行
する請求項７に記載のミクロ推計装置。 - 【請求項９】 当該寄与率割当て手段は、複数の用途地
域を含むメッシュに対し、当該メッシュの中心を含む用
途地域を当該メッシュに割り当てる請求項８に記載のミ
クロ解析装置。 - 【請求項１０】 当該寄与率割当て手段は、複数の用途
地域を含むメッシュに対し、当該メッシュを最も多く専
有する用途地域を当該メッシュに割り当てる請求項８に
記載のミクロ解析装置。 - 【請求項１１】 更に、当該所定地域内の建物容積の変
化に対して、当該第２の演算手段で得られたミクロの統
計データを補正する補正手段を具備する請求項７に記載
のミクロ解析装置。 - 【請求項１２】 当該広域統計データが、人口統計、商
業統計、工業統計、事業所統計、家計調査年報、及び個
人所得指標の何れかである請求項７に記載のミクロ解析
装置。 - 【請求項１３】 広域統計データからミクロの統計デー
タを推計する装置であって、 当該広域統計データの対象地域内の建物容積データを所
定サイズのメッシュに分割するメッシュ分割手段と、 当該広域統計データの対象地域内の各用途地域を当該所
定サイズのメッシュに分割し、当該広域統計データの種
類に応じた寄与率を割り当てる寄与率割当て手段と、 当該分割手段でメッシュに分割された各建物容積データ
に、対応する当該寄与率を乗算して、当該広域統計デー
タの対象地域内での累積値を計算する第１の演算手段
と、 各メッシュの建物容積に対応する当該寄与率を乗算した
結果を、当該累積値で除算し、且つ、当該広域統計デー
タを乗算する第２の演算手段とを具備することを特徴と
するミクロ推計装置。 - 【請求項１４】 当該寄与率割当て手段は、複数の用途
地域を含むメッシュに対し、当該メッシュの中心を含む
用途地域を当該メッシュに割り当てる請求項１３に記載
のミクロ解析装置。 - 【請求項１５】 当該寄与率割当て手段は、複数の用途
地域を含むメッシュに対し、当該メッシュを最も多く専
有する用途地域を当該メッシュに割り当てる請求項１３
に記載のミクロ解析装置。 - 【請求項１６】 更に、当該所定地域内の建物容積の変
化に対して、当該第２の演算手段で得られたミクロの統
計データを補正する補正手段を具備する請求項１３に記
載のミクロ解析装置。 - 【請求項１７】 当該広域統計データが、人口統計、商
業統計、工業統計、事業所統計、家計調査年報、及び個
人所得指標の何れかである請求項１３に記載のミクロ解
析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002032712A JP2003233767A (ja) | 2002-02-08 | 2002-02-08 | ミクロ推計方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002032712A JP2003233767A (ja) | 2002-02-08 | 2002-02-08 | ミクロ推計方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003233767A true JP2003233767A (ja) | 2003-08-22 |
Family
ID=27775750
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002032712A Pending JP2003233767A (ja) | 2002-02-08 | 2002-02-08 | ミクロ推計方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003233767A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008243130A (ja) * | 2007-03-29 | 2008-10-09 | Nomura Research Institute Ltd | 人口推定装置およびプログラム |
| JP2010033388A (ja) * | 2008-07-30 | 2010-02-12 | Zen Nippon Iryo Keiei Kenkyukai | 医業マーケティング支援システム |
| JP2011095995A (ja) * | 2009-10-29 | 2011-05-12 | Ntt Docomo Inc | 地域分類装置、地域分類システム及び地域分類方法 |
| JP2015088183A (ja) * | 2013-09-25 | 2015-05-07 | 技研商事インターナショナル株式会社 | 品目別消費支出シミュレーションシステム及びそのプログラム |
| JP6226493B1 (ja) * | 2016-06-30 | 2017-11-08 | 株式会社マイクロベース | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
| CN113989310A (zh) * | 2021-10-22 | 2022-01-28 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 建筑体量数据的估算方法、装置、设备及存储介质 |
-
2002
- 2002-02-08 JP JP2002032712A patent/JP2003233767A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008243130A (ja) * | 2007-03-29 | 2008-10-09 | Nomura Research Institute Ltd | 人口推定装置およびプログラム |
| JP2010033388A (ja) * | 2008-07-30 | 2010-02-12 | Zen Nippon Iryo Keiei Kenkyukai | 医業マーケティング支援システム |
| JP2011095995A (ja) * | 2009-10-29 | 2011-05-12 | Ntt Docomo Inc | 地域分類装置、地域分類システム及び地域分類方法 |
| JP2015088183A (ja) * | 2013-09-25 | 2015-05-07 | 技研商事インターナショナル株式会社 | 品目別消費支出シミュレーションシステム及びそのプログラム |
| JP6226493B1 (ja) * | 2016-06-30 | 2017-11-08 | 株式会社マイクロベース | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
| JP2018004866A (ja) * | 2016-06-30 | 2018-01-11 | 株式会社マイクロベース | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
| CN113989310A (zh) * | 2021-10-22 | 2022-01-28 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 建筑体量数据的估算方法、装置、设备及存储介质 |
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Legal Events
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050120 |
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| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070807 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20071128 |