合成人口データにおける深層学習を用いた住所情報の微細化に関する研究構想

論文情報

• 著者：辻優樹，原田拓弥
• 会議名：計測自動制御学会 システム・情報部門 第36回社会システム部会研究会
• 発表日：2024-09-01
• 記述言語：日本語
• 発表形態：口頭発表

概要

近年，社会制度の分析などに用いられる手法として社会シミュレーションが注目を集めている．この社会シミュレーションを行う際には，実社会を模倣したモデル作成が必要とされる．また，このモデル作成に使用される情報源の1つとして合成人口データがある．合成人口データとは，複数の統計データを元に最適化を用いて作成された，仮想データである．しかし，町丁目より詳細な居住地情報に関しては，世帯が無作為に割り当てられており，現実に即したものとは言い難い．そこで，本研究では先行研究を参考に深層学習を用いて住所情報の精度向上を目指す．