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空き家の空間分布把握・推定技術の開発
近年，日本の空き家は増加傾向にあり、この傾向は今後も続くと予測されています。 国や自治体は，空き家に関する法律の整備や対策計画を立てて、将来的な空き家発生の抑制や流通を促進しようとしています。 秋山研究室では、このような社会的要請に応えるべく、空き家が現在から将来にかけて「どこに」、「どのくらい」発生しているのかを 明らかにする各種技術を開発しています。 これらの技術は空き家対策計画立案時への支援や市民への情報提供などに活用されることが期待されています。
建物ごとの空き家確率予測モデルの開発
秋山研究室では空き家の現状の空間分布を把握するために、建物ごとの空き家率を予測する技術を開発しています。 例えば行政データを活用した空き家予測モデルの開発では、自治体が保有する「水道使用量」や「住民基本台帳」、「立地に関する情報」など多様なデータを、機械学習モデルが分析・学習し、 建物単位で空き家確率を予測します。
モデルの特長と成果
- ・予測精度：複数自治体での実証で90%以上の高精度を達成
- ・非空き家判定：95%以上の的中率で現居住建物を識別
- ・行政負担軽減：従来の現地調査に比べ、大幅な効率化を実現
自治体でご準備いただくデータと活用の流れ
より精確なモデル構築のため、個人情報が秘匿された以下のデータをご提供いただく必要があります。 各データは、可能な限り最新の空き家調査時点に近いものが望ましいです。
- ・住民基本台帳
- ・水道使用量
- ・建物情報（固定資産課税台帳や建物登記簿など）
- ・空き家現地調査結果（利用可能な場合）
※全てのデータが揃わなくても、モデル構築は可能です。提供いただいたデータの範囲で、最適なモデルを設計いたします。
自治体や研究機関の皆様へ：建物単位の空き家予測モデルにご関心がございましたら、 ぜひお問い合わせください。 貴自治体の空き家対策にどのように貢献できるか、詳しくご説明させていただきます。
将来の空き家率予測マップの開発
秋山研究室が開発した空き家率予測マップは、オープンデータである「国勢調査」や「住宅・土地統計調査」などの政府統計から、 機械学習モデルを構築、解析することで、将来時点の空き家率を予測しています。
マップの特長
- ・全国網羅： 住宅・土地統計調査の結果が非公開である地域を含め、日本全国をカバー
- ・時系列予測：現在から将来にかけての空き家率変化を可視化
- ・高精度・高解像度：市区町村単位での予測を高精度に実現
空き家予測マップ
自治体や研究機関の皆様へ：公的利用を目的とする場合、市区町村単位のデータを無償で提供しております。 詳細はお問い合わせください。 また、この予測マップの詳細な解説と活用事例はこちらでご覧いただけます。