JP2022113369A - 表示装置、表示方法および表示プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の政策案から実施する政策を決定するにあたって、より低コストかつ短時間で目標を達成するための政策案を提案することができる。【解決手段】表示装置１０は、経済状況に関する情報の入力を受け付ける入力受付部１５ａと、複数の施策候補の中からユーザが選択する施策のアンケート情報を収集する収集部１５ｂと、経済状況に関する情報およびアンケート情報に基づいて、各施策候補を採用した場合の経済的な影響を予測する予測部１５ｃと、予測部１５ｃによって予測された各施策候補を採用した場合の経済的な影響をそれぞれを表示する表示部１５ｄとを備える。【選択図】図２

Description

従来、政府や自治体が、国民や住民（適宜、「ユーザ」）に対して、現金給付等の緊急の経済対策等（適宜、「政策」または「施策」）を実施することがある。このとき、官公庁、国会、市区町村議会等において、政策を立案する政府や自治体の責任者（適宜、「政策立案者」または「施策立案者」）は、各政策に要する費用、時間、手間等を比較して、ユーザと関係各所のニーズを満たす最適な政策を立案し、また実施したいと考えている。

政策立案者は、複数の政策案の費用対効果を比較検討したいときは、その政策の実現に必要な工程別の費用や時間等と、予測される経済効果や財政への影響（適宜、「経済的な影響」）等の効果をシミュレートして、数値化および可視化を行い、より低コストかつ短時間で目標を達成するための改善策を提案する必要がある。そのために、近年、過去の政策の費用等と政策の効果を機械学習によって学習させ、実施しようとする政策案の経済的な影響等を予測することができる経済モデル等も利用されている。

国際公開第２０００／０７９４４４号

しかしながら、上述した従来技術では、複数の政策案から実施する政策を決定するにあたって、より低コストかつ短時間で目標を達成するための政策案を提案することができない。なぜならば、従来技術では、緊急の経済対策等を実施する場合、ユーザの意向や行動の調査が困難であるため、実社会のモデルを反映させ、ユーザ等のニーズを満たすものとならないからである。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る表示装置は、経済状況に関する情報の入力を受け付ける入力受付部と、複数の施策候補の中からユーザが選択する施策のアンケート情報を収集する収集部と、前記経済状況に関する情報および前記アンケート情報に基づいて、各施策候補を採用した場合の経済的な影響を予測する予測部と、前記予測部によって予測された前記各施策候補を採用した場合の経済的な影響をそれぞれを表示する表示部とを備えることを特徴とする。

また、本発明に係る表示方法は、表示装置によって実行される表示方法であって、経済状況に関する情報の入力を受け付ける入力受付工程と、複数の施策候補の中からユーザが選択する施策のアンケート情報を収集する収集工程と、前記経済状況に関する情報および前記アンケート情報に基づいて、各施策候補を採用した場合の経済的な影響を予測する予測工程と、前記予測工程によって予測された前記各施策候補を採用した場合の経済的な影響をそれぞれを表示する表示工程とを含むことを特徴とする。

また、本発明に係る表示プログラムは、経済状況に関する情報の入力を受け付ける入力受付ステップと、複数の施策候補の中からユーザが選択する施策のアンケート情報を収集する収集ステップと、前記経済状況に関する情報および前記アンケート情報に基づいて、各施策候補を採用した場合の経済的な影響を予測する予測ステップと、前記予測ステップによって予測された前記各施策候補を採用した場合の経済的な影響をそれぞれを表示する表示ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明では、複数の政策案から実施する政策を決定するにあたって、より低コストかつ短時間で目標を達成するための政策案を提案することができる。

図１は、第１の実施形態に係る表示システムの構成例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る表示装置の構成例を示すブロック図である。 図３は、第１の実施形態に係る情報処理の具体例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図５は、第１の実施形態に係る政策決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図６は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

以下に、本発明に係る表示装置、表示方法および表示プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、以下に説明する実施形態により限定されるものではない。

〔第１の実施形態〕
以下に、本実施形態に係る表示システムの構成、表示装置の構成、情報処理の具体例、学習処理の流れ、政策決定処理の流れを順に説明し、最後に本実施形態の効果を説明する。

［表示システムの構成］
図１を用いて、本実施形態に係る表示システム（適宜、本システム）１００の構成を詳細に説明する。図１は、第１の実施形態に係る表示システムの構成例を示す図である。表示システム１００は、表示装置１０、各種端末等の政策立案者端末（適宜、政策立案者）２０、ユーザ端末（適宜、ユーザ）３０（３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ）、各種データベース４０（４０Ａ、４０Ｂ）を有する。ここで、表示装置１０、政策立案者端末２０、ユーザ端末３０、各種データベース４０とは、図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示した表示システム１００には、複数台の表示装置１０や、複数台の政策立案者端末２０が含まれてもよい。

まず、表示装置１０は、過去の政策コストの情報を政策コストデータベース４０Ａから取得する（ステップＳ１）。また、表示装置１０は、過去の政策効果の情報を政策効果データベース４０Ｂから取得する（ステップＳ２）。そして、表示装置１０は、取得した過去の政策の情報をもとに、政策ごとの経済的な影響等を学習する（ステップＳ３）。

ここで、表示装置１０が取得する情報は、政策の実施に要した費用、時間等（政策コストの情報）や、当該政策の実施によって生じた経済的な影響等（政策効果の情報）の、政策別の費用対効果を算出するために必要な情報であるが、特に限定されない。表示装置１０が学習のために必要な情報は、例えば、緊急の経済対策として現金給付の政策をする場合、実社会における行政手続のプロセス（例：マイナンバーカード番号の照合や本人性確認に要する時間と人件費の見積額）、個人や法人の行動原理（例：現金給付する場合の受給希望者率や貯蓄性向）、過去に実際に実施された政策に要した時間や費用の実績（例：リーマンショック後に実施された現金給付の費用対効果や貯蓄率）等である。なお、表示装置１０が学習処理する情報については、［情報処理の具体例］にて後述する。

次に、政策立案者は、政策立案者端末２０を介して、検討する政策内容と現在の経済指標の値を、学習後の表示装置１０に入力する（ステップＳ４）。ここで、検討する政策内容とは、政策立案者が検討する複数の政策候補であるが、特に限定されない。政策候補は、具体的な政策手段（例：緊急の経済対策をする場合の郵送による申込制の現金１０万円給付手続きの方法等）であってもよいし、具体化する前の政策手段であってもよい。また、現在の経済指標の値とは、政策立案者が政策の検討をする時点での経済状況に関する情報であるが、特に限定されない。経済状況に関する情報は、例えば、政策検討時点での金利、財政収支、累積債務額、インフレ率、失業率、貧困率、疾病率等であるが、政策実施時点に修正したそれらの予測値であってもよい。なお、表示装置１０が入力受付処理する情報については、［情報処理の具体例］にて後述する。

続いて、表示装置１０は、政策内容に関するアンケートをユーザ端末３０に送信する（ステップＳ５）。一方、ユーザは、ユーザ端末３０を介して上記アンケートに対する回答を表示装置１０に送信する（ステップＳ６）。ここで、政策内容に関するアンケートとは、ユーザが希望する政策のアンケートであるが、特に限定されない。ユーザが希望する政策のアンケートは、例えば、緊急の経済対策をする場合、現金給付と商品券配布のどちらを希望するか等のニーズや意向に関する情報であるが、各ユーザの属性等の情報やユーザの行動調査により取得された情報を含んでもよい。なお、表示装置１０が収集処理する情報については、［情報処理の具体例］にて後述する。

そして、表示装置１０は、経済状況に関する情報や政策のアンケート情報から、政策ごとの経済的な影響を予測し、政策候補を抽出し（ステップＳ７）、ユーザ端末３０に政策候補を送信する（ステップＳ８）。一方、ユーザは、ユーザ端末３０を介して上記政策候補の中で、希望する政策に対して投票する（ステップＳ９）。最後に、表示装置１０は、投票結果を集計し、実施する政策を決定する（ステップＳ１０）。なお、表示装置１０は、実施された政策のコストや効果をもとに、再学習してもよい（ステップＳ１１）。

本実施形態に係る表示システム１００では、学習後の表示装置１０に、経済指標の値、ユーザのニーズ等の情報、具体的な政策手段を入力すると、その実現に必要な工程別の時間や費用と、予測される経済効果や財政への影響をシミュレートして数値化、可視化し、より低コストかつ短時間で目標を達成するための改善策を提案して、ユーザの投票等により優先度の高い政策をみんなで選んで意思決定できる。

［表示装置の構成］
図２を用いて、本実施形態に係る表示装置１０の構成を詳細に説明する。図２は、本実施形態に係る表示装置の構成例を示すブロック図である。表示装置１０は、入力部１１、出力部１２、通信部１３、記憶部１４および制御部１５を有する。

入力部１１は、当該表示装置１０への各種情報の入力を司る。入力部１１は、例えば、マウスやキーボード等であり、当該表示装置１０への設定情報等の入力を受け付ける。また、出力部１２は、当該表示装置１０からの各種情報の出力を司る。出力部１２は、例えば、ディスプレイ等であり、当該表示装置１０に記憶された設定情報等を出力する。

通信部１３は、他の装置との間でのデータ通信を司る。例えば、通信部１３は、各通信装置との間でデータ通信を行う。また、通信部１３は、図示しないオペレータの端末との間でデータ通信を行うことができる。

記憶部１４は、制御部１５が動作する際に参照する各種情報や、制御部１５が動作した際に取得した各種情報を記憶する。ここで、記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置等である。なお、図２の例では、記憶部１４は、表示装置１０の内部に設置されているが、表示装置１０の外部に設置されてもよいし、複数の記憶部が設置されていてもよい。

また、記憶部１４は、制御部１５の入力受付部１５ａによって受け付けられた経済状況に関する情報や、制御部１５の収集部１５ｂによって収集された施策のアンケート情報を記憶する。さらに、記憶部１４は、実施された施策コストの情報、施策効果の情報、施策別の費用対効果等を記憶してもよい。

制御部１５は、当該表示装置１０全体の制御を司る。制御部１５は、入力受付部１５ａ、収集部１５ｂ、予測部１５ｃ、表示部１５ｄ、抽出部１５ｅ、決定部１５ｆおよび反映部１５ｇを有する。ここで、制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路である。

入力受付部１５ａは、経済状況に関する情報の入力を受け付ける。例えば、入力受付部１５ａは、施策検討時点での金利、財政収支、累積債務額、インフレ率、失業率、貧困率、疾病率等の現在の経済指標の値を受け付ける。また、入力受付部１５ａは、施策立案者２０から送信された複数の施策候補の入力を受け付ける。

一方、入力受付部１５ａは、入力を受け付けた経済状況に関する情報を予測部１５ｃに送信する。また、入力受付部１５ａは、入力を受け付けた複数の施策候補をユーザ３０に送信する。さらに、入力受付部１５ａは、入力を受け付けた経済状況に関する情報や複数の施策候補を記憶部１４に格納する。また、入力受付部１５ａは、入力を受け付けた経済状況に関する情報や複数の施策候補を各種データベース４０に送信してもよい。

収集部１５ｂは、複数の施策候補の中からユーザが選択する施策のアンケート情報を収集する。例えば、収集部１５ｂは、「緊急の経済対策をする場合、現金給付と商品券配布のどちらを希望するか」を選択する形式のアンケートを、ユーザ３０にスマートフォンのメール機能を利用して送信し、その回答を収集する。

ここで、「施策」とは、ある問題について対応し解決を図る実施策であり、政府等による施政上の方針、方策である「政策」に特に限定されない。施策は、民間企業、各種団体、各種グループ等の特定の事柄に対処するための処置等であってもよい。また、「ユーザ」とは、国民、住民等に特に限定されず、企業、団体、グループ等の構成員等であってもよい。

一方、収集部１５ｂは、収集したアンケート情報を予測部１５ｃに送信する。このとき、収集部１５ｂは、適宜、有効なアンケート情報のみを選択したり、必要な計算を行ったりしてもよい。さらに、収集部１５ｂは、収集したアンケート情報を記憶部１４に格納する。また、収集部１５ｂは、収集したアンケート情報を各種データベース４０に送信してもよい。

予測部１５ｃは、経済状況に関する情報およびアンケート情報に基づいて、各施策候補を採用した場合の経済的な影響を予測する。例えば、予測部１５ｃは、経済状況に関する情報およびアンケート情報を入力として、経済的な影響を予測するためのモデルを用いて、各施策候補を採用した場合の経済的な影響を予測する。

具体的に例を挙げて説明すると、例えば、予測部１５ｃは、経済状況に関する情報として、政策検討時点での金利、財政収支、累積債務額、インフレ率、失業率、貧困率、疾病率等を入力として、経済的な影響を予測する。また、予測部１５ｃは、アンケート情報として、年収、家族構成、職業、年代等の回答者の属性や、各政策案に対する賛否等のニーズ情報を入力として、経済的な影響を予測する。

このとき、予測部１５ｃは、政策立案者２０が設定する目標（例：実施スピード優先、雇用創出優先等）を実現する政策に関して、経済的な影響を予測することもできる。また、予測部１５ｃは、属性ごとの回答率を考慮して、経済的な影響を予測することもできる。例えば、年代ごとのユーザの回答率に偏りが生じた場合（例：高齢者の回答率が、他の年代に比べて極めて高い等）、ユーザのニーズ情報を実際の人口比から補正したり、特定の年代の回答に重み付けして処理したりしてもよい。

一方、予測部１５ｃは、予測した経済的な影響を表示部１５ｄに送信する。また、予測部１５ｃは、予測した経済的な影響を抽出部１５ｅに送信する。さらに、予測部１５ｃは、予測した経済的な影響を記憶部１４に格納する。また、予測部１５ｃは、予測した経済的な影響を各種データベース４０に送信してもよい。

表示部１５ｄは、予測部１５ｃによって予測された各施策候補を採用した場合の経済的な影響をそれぞれを表示する。例えば、表示部１５ｄは、予測部１５ｃによって予測された経済的な影響を、政策立案者２０が設定した目標ごとにリストアップして表示することもできる。また、表示部１５ｄは、表示した経済的な影響を政策立案者２０に送信してもよい。

抽出部１５ｅは、予測部１５ｃによって予測された各施策候補を採用した場合の経済的な影響をもとに、複数の施策候補から所定数の施策候補を抽出する。例えば、抽出部１５ｅは、予測された経済対策の実施スピードが最も早い政策と、予測された経済対策による雇用創出効果が最も大きい政策とを抽出することもできる。また、抽出部１５ｅは、経済対策の実施スピードが目標値に達している政策に関して、予測された雇用創出効果が大きいものを２つ抽出することもできる。

一方、抽出部１５ｅは、抽出した所定数の施策候補をユーザ３０に送信する。さらに、抽出部１５ｅは、抽出した所定数の施策候補を記憶部１４に格納する。また、抽出部１５ｅは、抽出した所定数の施策候補を各種データベース４０に送信してもよい。

決定部１５ｆは、抽出部１５ｅによって抽出された各施策候補についてのユーザの投票数を集計し、最も投票数が多い施策を決定する。例えば、決定部１５ｆは、経済対策の実施スピードを優先する政策と、経済対策による雇用創出効果を優先する政策とをユーザ３０にスマートフォンのメール機能を利用して送信し、その複数の政策候補に対する投票数を集計し、最も投票数が多い政策を決定する。

一方、決定部１５ｆは、集計した施策候補に対する投票数および決定した施策を施策立案者２０に送信する。さらに、決定部１５ｆは、集計した施策候補に対する投票数および決定した施策を記憶部１４に格納する。また、決定部１５ｆは、集計した施策候補に対する投票数および決定した施策を各種データベース４０に送信してもよい。

反映部１５ｇは、決定部１５ｆによって決定された施策の結果を、経済的な影響を予測するためのモデルに反映する。例えば、反映部１５ｇは、決定部１５ｆによって決定された施策であって、実際に実施された施策について、施策コストの情報や施策効果の情報を取得し、予測部１５ｃに送信し、実施された施策の経済的な影響を学習させる。また、反映部１５ｇは、過去の施策の施策コストの情報や施策効果の情報を各種データベース４０から取得し、予測部１５ｃに送信し、過去の施策の経済的な影響を学習させる。つまり、反映部１５ｇは、過去の施策とその結果を教師データとして予測部１５ｃに反映させ、予測部１５ｃを学習させる。

［情報処理の具体例］
図３を用いて、本実施形態に係る情報処理の具体例を詳細に説明する。図３は、第１の実施形態に係る情報処理の具体例を示す図である。なお、図３の具体例では、被災時等の現金給付を行う場合のシステム処理手順について説明する。

（表示装置１０の費用対効果の学習に係る情報処理）
まず、反映部１５ｇは、過去の政策内容に関わる情報として、「現金給付対象者の選定基準」「現金給付額」「給付現金の使途（制約条件）」「申請受付方法（郵送／Ｗｅｂ等）」等政策内容データベース（ＤＢ）から取得する（図３（１）参照）。

また、反映部１５ｇは、過去の政策コストの情報として、「過去に実施されたユーザへの現金給付手続に要した時間・費用」等を政策コストＤＢから取得する（図３（３）参照）。「過去に実施されたユーザへの現金給付手続」とは、具体的には、「申請書の様式の作成～印刷～発送・申請(Ｗｅｂ)／返送／窓口来訪」「申請内容の審査およびシステム投入・現金の銀行振込依頼～入金」等であり、上記の作業時間と単金（単位時間当たりの費用）の積として算出された「総人件費」も含まれる。

なお、以上のような政策コストの情報は、手入力または業務システムからの自動入力により適宜、政策コストＤＢへ記録される。また、「総人件費」の算出に当たっては、人件費単価ＤＢに記録された「行政職員の人件費（時給）」「委託企業の人件費（時給）」等を用いて算出される（図３（４）参照）。

さらに、反映部１５ｇは、過去の政策効果の情報として、「現金給付を実施する前と実施した後の各項目の値の１年間の推移」等を政策効果ＤＢから取得する（図３（５）参照）。「現金給付を実施する前と実施した後の各項目の値」とは、具体的には、「受給希望者の数／比率」「給付実績金額」「受給者／非受給者の消費額／貯蓄額」「短期／長期金利」「物価上昇率」「消費税の税収」「政府／自治体の累積債務額」「失業率」「疾病率」「生活保護受給件数」「貧困率」「ジニ係数」等である。

そして、反映部１５ｇは、取得した（１）の政策内容、（３）の政策コスト、（５）の政策効果から、政策別費用対効果を計算する（図３（６）参照）。ここで、政策別費用対効果とは、例えば、（１）の各政策について、（５）の各項目の値の変分を（３）の費用・時間で除した値等である。

最後に、反映部１５ｇは、取得した（１）の政策内容、（３）の政策コスト、（４）の人件費単価、（５）の政策効果、（６）の政策別費用対効果のデータを予測部１５ｃの「費用対効果推定アルゴリズム」に送信し、政策別の費用対効果を推定することができる機械学習モデルを作成する。

つまり、表示装置１０に係る機械学習モデルでは、過去におけるその時の状況で、どのような政策を行うと、どのような結果が得られたのかを教師データとして入力することにより、政策別の費用対効果を推定できるモデルを作成することができる。

（表示装置１０の費用対効果の推定に係る情報処理）
まず、反映部１５ｇは、実施を検討する（１）の政策内容を、上記の学習によって作成した機械学習モデルに送信する。このとき、表示装置１０は、過去の政策内容に関わる情報として、上記の学習に用いた政策内容とは異なるものを送信することもできる。

また、収集部１５ｂは、ユーザの意向として、「回答者の属性（年収／家族構成／職業／貯蓄額／居住地／健康状態等）」「各政策案／実施策に対する賛否」「受給希望者の数／比率」「個々人の給付希望金額」「個々人の給付申請時期」「希望給付方法（現金／商品券）」「給付金の使途（予定／実績）」等をユーザ意向・行動調査ＤＢから取得する（図３（２）参照）。

さらに、収集部１５ｂは、ユーザの行動調査として、「ユーザの移動頻度・移動距離・日別の緯度経度情報の差の分散」等を、ユーザのスマートフォン（スマホ）のＧＰＳ（Global Positioning System）情報や加速度データ、気圧データ等から取得する（図３（２）参照）。なお、表示装置１０は、上記（２）の各項目のデータとして、（１）の各政策の実施直前および実施後のデータを取得することができる。

そして、予測部１５ｃは、取得した（１）の政策内容、（２）のユーザの意向やユーザの行動調査を用いて、政策の費用対効果を推定する（図３（７）参照）。また、表示部１５ｄは、その結果を表示する。なお、予測部１５ｃは、効果推定用のパラメータを用いて、（１）（２）の情報と（３）～（６）の情報の相関を学習し、補正することもできる。また、予測部１５ｃは、推定した（７）の政策の費用対効果と、学習に用いた（６）の政策別費用対効果のデータの結果を比較することもできる。

［学習処理の流れ］
図４を用いて、本実施形態に係る学習処理の流れを詳細に説明する。図４は、第１の実施形態に係る学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、表示装置１０の反映部１５ｇは、政策コストデータベース４０Ａから過去の政策コストの情報を取得する（ステップＳ１０１）。このとき、反映部１５ｇは、政策コストデータベース４０Ａ以外のデータベース４０や端末装置から情報を取得してもよい。また、反映部１５ｇは、入力部１１を介して直接入力された情報を取得してもよい。

次に、反映部１５ｇは、政策効果データベース４０Ｂから過去の政策効果の情報を取得する（ステップＳ１０２）。このとき、反映部１５ｇは、政策効果データベース４０Ｂ以外のデータベース４０や端末装置から情報を取得してもよい。また、反映部１５ｇは、入力部１１を介して直接入力された情報を取得してもよい。なお、ステップＳ１０１とステップＳ１０２の処理は同時に行われてもよい。また、ステップＳ１０２の処理がステップＳ１０１の処理より先に行われてもよい。

続いて、反映部１５ｇは、取得した過去の政策コストと政策結果から、政策別の費用対効果を計算する（ステップＳ１０３）。また、反映部１５ｇは、予測部１５ｃに計算した政策別の費用対効果を送信する。そして、予測部１５ｃは、送信された政策別の費用対効果を取得し、学習する（ステップＳ１０４）。なお、予測部１５ｃは、反映部１５ｇ以外から政策別の費用対効果を取得してもよい。

最後に、新たな政策の費用対効果を学習しない場合（ステップＳ１０５：否定）、予測部１５ｃは、学習処理を終了する。一方、新たな政策の費用対効果を学習する場合（ステップＳ１０５：肯定）、反映部１５ｇおよび予測部１５ｃは、ステップＳ１０１～Ｓ１０４の処理を再度行う。

［政策決定処理の流れ］
図５を用いて、本実施形態に係る政策決定処理の流れを詳細に説明する。図５は、第１の実施形態に係る政策決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、表示装置１０の入力受付部１５ａは、政策立案者２０から、検討する政策内容の入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。また、入力受付部１５ａは、政策立案者２０から、現在の経済指標の値の入力を受け付ける（ステップＳ２０２）。このとき、入力受付部１５ａは、政策立案者２０以外から政策内容や経済指標の値の入力を受け付けてもよい。また、入力受付部１５ａは、入力部１１を介して直接入力された政策内容や経済指標の値を受け付けてもよい。なお、ステップＳ２０１とステップＳ２０２の処理は同時に行われてもよい。また、ステップＳ２０２の処理がステップＳ２０１の処理より先に行われてもよい。

次に、入力受付部１５ａは、政策内容に関するアンケートをユーザ３０に送信する（ステップＳ２０３）。また、収集部１５ｂは、政策内容に関するアンケートの回答をユーザ３０から収集する（ステップＳ２０４）。このとき、収集部１５ｂは、ユーザ３０以外から政策内容に関するアンケートの回答を収集してもよい。さらに、収集部１５ｂは、アンケートの回答から、無効な回答を除き、有効な回答のみをアンケート情報として選択してもよい。また、収集部１５ｂは、ユーザの属性（年齢、家族構成、職業等）ごとに回答を集計してもよい。

続いて、予測部１５ｃは、上記の政策内容、経済指標の値、アンケートの回答を取得し、各政策を実施した場合の経済的な影響を予測する。また、抽出部１５ｅは、予測された経済的な影響をもとに、実施する複数の政策候補を抽出する（ステップＳ２０５）。

このとき、予測部１５ｃは、政策立案者２０によって設定された期間や優先する目標等をもとに、予測する経済的な影響を変更することができる。また、抽出部１５ｅは、政策立案者２０によって設定された政策候補の数や優先する目標等をもとに、抽出する政策候補を変更することができる。さらに、表示部１５ｄは、予測された経済的な影響を表示してもよい。

そして、抽出部１５ｅは、抽出した政策候補をユーザ３０に送信する（ステップＳ２０６）。一方、決定部１５ｆは、ユーザ３０の政策候補に対する投票結果を集計する（ステップＳ２０７）。最後に、決定部１５ｆは、集計した投票結果をもとに、実施する政策を決定する（ステップＳ２０８）。

このとき、決定部１５ｆは、最も投票数が多い政策を実施する政策として採用するが、特に限定されない。決定部１５ｆは、自治体ごとに、最も投票数が多い政策を採用してもよいし、投票数に各種係数を乗じて算出した点数が多い政策を採用してもよい。さらに、決定部１５ｆは、政策立案者２０によって設定された目標ごとに、最も投票数が多い政策を採用してもよい。

［第１の実施形態の効果］
第１に、上述した本実施形態に係る表示処理では、経済状況に関する情報の入力を受け付け、複数の政策候補の中からユーザが希望する政策のアンケート情報を収集し、経済状況に関する情報およびアンケート情報に基づいて、各政策候補を採用した場合の経済的な影響を予測し、予測した各政策候補を採用した場合の経済的な影響をそれぞれを表示する。このため、本処理では、複数の政策案から実施する政策を決定するにあたって、過去の政策やその結果を調査することなく、より低コストかつ短時間で目標を達成するための政策案を提案することができる。

第２に、上述した本実施形態に係る表示処理では、経済状況に関する情報およびアンケート情報を入力として、経済的な影響を予測するためのモデルを用いて、各政策候補を採用した場合の経済的な影響を予測する。このため、本処理では、複数の政策案から実施する政策を決定するにあたって、過去の政策とその結果を反映した機械学習モデルを用いることで、より低コストかつ短時間で目標を達成するための政策案を提案することができる。

第３に、上述した本実施形態に係る表示処理では、予測した各政策候補を採用した場合の経済的な影響をもとに、複数の政策候補から所定数の政策候補を抽出し、抽出した各政策候補についてのユーザの投票数を集計し、最も投票数が多い政策を決定する。このため、本処理では、複数の政策案から実施する政策を決定するにあたって、ユーザからの投票結果を用いることでユーザのニーズを反映し、より低コストかつ短時間で目標を達成するための政策案を提案することができる。

第４に、上述した本実施形態に係る表示処理では、決定した政策の結果を、経済的な影響を予測するためのモデルに反映する。このため、本処理では、複数の政策案から実施する政策を決定するにあたって、推測精度が高い、過去の政策とその結果を反映した機械学習モデルを用いることで、より低コストかつ短時間で目標を達成するための政策案を提案することができる。

〔システム構成等〕
上記実施形態に係る図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のごとく構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

〔プログラム〕
また、上記実施形態において説明した表示装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータがプログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかるプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。

図６は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図６に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。

メモリ１０１０は、図６に例示するように、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図６に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図６に例示するように、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図６に例示するように、例えば、マウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図６に例示するように、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

ここで、図６に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記のプログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えば、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。

また、上記実施形態で説明した各種データは、プログラムデータとして、例えば、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、各種処理手順を実行する。

なお、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

上記の実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０ 表示装置
１１ 入力部
１２ 出力部
１３ 通信部
１４ 記憶部
１５ 制御部
１５ａ 入力受付部
１５ｂ 収集部
１５ｃ 予測部
１５ｄ 表示部
１５ｅ 抽出部
１５ｆ 決定部
１５ｇ 反映部
２０ 政策立案者端末（政策立案者、施策立案者）
３０、３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ ユーザ端末（ユーザ）
４０ データベース
４０Ａ 政策コストデータベース
４０Ｂ 政策効果データベース
１００ 表示システム

Claims (6)

1. 経済状況に関する情報の入力を受け付ける入力受付部と、
   複数の施策候補の中からユーザが選択する施策のアンケート情報を収集する収集部と、
   前記経済状況に関する情報および前記アンケート情報に基づいて、各施策候補を採用した場合の経済的な影響を予測する予測部と、
   前記予測部によって予測された前記各施策候補を採用した場合の経済的な影響をそれぞれを表示する表示部と
   を備えることを特徴とする表示装置。
2. 前記予測部は、前記経済状況に関する情報および前記アンケート情報を入力として、経済的な影響を予測するためのモデルを用いて、各施策候補を採用した場合の経済的な影響を予測することを特徴とする請求項１に記載の表示装置。
3. 前記予測部によって予測された前記各施策候補を採用した場合の経済的な影響をもとに、複数の施策候補から所定数の施策候補を抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された各施策候補についてのユーザの投票数を集計し、最も投票数が多い施策を決定する決定部と
   をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の表示装置。
4. 前記決定部によって決定された前記施策の結果を、前記モデルに反映する反映部をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の表示装置。
5. 表示装置によって実行される表示方法であって、
   経済状況に関する情報の入力を受け付ける入力受付工程と、
   複数の施策候補の中からユーザが選択する施策のアンケート情報を収集する収集工程と、
   前記経済状況に関する情報および前記アンケート情報に基づいて、各施策候補を採用した場合の経済的な影響を予測する予測工程と、
   前記予測工程によって予測された前記各施策候補を採用した場合の経済的な影響をそれぞれを表示する表示工程と
   を含むことを特徴とする表示方法。
6. 経済状況に関する情報の入力を受け付ける入力受付ステップと、
   複数の施策候補の中からユーザが選択する施策のアンケート情報を収集する収集ステップと、
   前記経済状況に関する情報および前記アンケート情報に基づいて、各施策候補を採用した場合の経済的な影響を予測する予測ステップと、
   前記予測ステップによって予測された前記各施策候補を採用した場合の経済的な影響をそれぞれを表示する表示ステップと
   をコンピュータに実行させることを特徴とする表示プログラム。

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