合成人口データへの国民年金の受給権者及び受給額の割り当て

日本の公的年金制度は，現役世代が支払う保険料を年金給付の財源とする賦課方式を採用している．そのため，少子高齢化などの要因から様々な問題が発生し，その度に制度維持・制度改善のための制度改正が行われてきた．また，総人口に占める年金受給者の割合は増加傾向であり，今後も年金制度に関する制度改正とそのための社会シミュレーション等での分析が行われていくことが予想される．社会シミュレーションのモデル作成において，属性を設定する際に用いられるデータとして合成人口データがあるが，現時点では年金に関する属性は存在しない．そこで本論文では，受給者を多属性エージェントとして定義する新たな概念，人口整合性と属性最適化を同時に達成する頑健なSA 最適化フレームワーク，複数スケールの誤差地形に対応可能な技術的に高度な多温度設計による最適化の実装という3 つの新規なイノベーションの組み合わせのもと，合成人口データへ国民年金の年金受給権者とその受給額の割り当て手法を提案する．また，提案した手法を用いて鳥取県等を対象に割り当てを行い，統計データと割り当て結果の比較を行う．鳥取県における割り当て結果として，受給権者数に関しては誤差0 人，受給額に関しては平均受給額の3.65%まで誤差を抑えることに成功した．