統計的モデル

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考え終わりました

以下では、「捕捉率100％」──つまり、本来受けられる支援制度をすべて漏れなく案内・適用するための推奨アルゴリズムを考える際に使える3つのアプローチ（ルールベース／統計モデル／機械学習）について、高校生にも分かりやすいようにまとめます。

1. ルールベースアプローチ

1.1. どんな方式？

行政や法律で定められた支援の「要件（条件）」を、if-then形式でプログラム化する方法です。

例：

「所得が○円以下 かつ 子どもが1人以上 → 児童手当対象」

「失業している かつ 貯蓄が●円未満 → 生活保護の可能性」

1.2. 作成プロセス

支援制度の情報を収集

法律・規則・ガイドライン：たとえば「児童手当は○歳未満の子どもがいる世帯」など。

行政Webサイトや制度パンフレットを読み込み、要件を書き出す。

人がルールを整理

条件を具体的にまとめる（○円以下なら対象、×円以下なら追加給付あり、など）。

ルールをプログラム化（if-then形式）

たとえば「if (所得 <= 200万円) and (子どもの年齢 < 15歳) then 児童手当OK」といったようにコードに書き込む。

定期的なアップデート

法改正や制度変更に合わせてルールを修正する必要がある。

1.3. アルゴリズムの材料となりうる情報

各支援制度の要件一覧

所得上限、年齢条件、障害の有無、就業状況など。

対象者の基本情報

住民票のデータ（住所、家族構成、年齢など）、所得額、雇用状況など。

関連する法律やガイドライン

政府・自治体が公開している「支援条件リスト」や「対象拡大の特例」など。

1.4. メリット & デメリット

メリット

判定根拠が明確（「なぜ支給されるか／されないか」がルールベースで説明しやすい）。

既存の法律・規則に沿った「漏れなし」判定がしやすい。

デメリット

ルールの数が膨大になると、メンテナンスが大変。

新しいケース（ルール外）に対応しづらい。

2. 統計モデルアプローチ

2.1. どんな方式？

たとえば「ロジスティック回帰」や「線形回帰」など、従来の統計学的な手法で、データから「支援が必要そうな特徴」を数式化して予測する方法です。

“この条件の人は、過去のデータからみると支援を受ける可能性が高い”といった結果を出せます。

2.2. 作成プロセス

過去の「支援を実際に受けた人／受けなかった人」のデータを収集

例：自治体が持っている「支援申請履歴」など。

特徴量（独立変数）の整理

住民の所得、家族構成、就業状況、過去の申請歴などをテーブル（行と列）にまとめる。

統計モデルを構築

回帰分析（ロジスティック回帰など）で、「どの要素が支援ニーズに影響するか」を数式として算出する。

閾値（しきい値）の設定

統計モデルは「支援が必要になる確率」を予測するので、何％以上なら「支援を案内すべき」とするかを決める。

2.3. アルゴリズムの材料となりうる情報

過去の支援実績データ

「誰が、いつ、どの制度を、どんな理由で受けたか」を集計した表。

各人の属性データ

所得額、世帯人数、子どもの年齢、障害の有無、就業状態、住所など。

地域特性や時期的要因

失業率が高い時期、地域ごとの物価や住居費用など（データを数値化できれば回帰分析に組み込みやすい）。

2.4. メリット & デメリット

メリット

統計モデルの係数を見ると、「どの要因が支援ニーズに大きく影響するか」が分かりやすい。

比較的少ないデータ（数百～数千件程度）でもある程度のモデルが作れる。

デメリット

複雑なケース（要因がたくさん重なる場合）の表現力が弱い場合がある。

線形性などの統計的前提が合わないデータだと精度が下がる。

（中略）

2. 統計モデルはどんなデータをもとに作るの？

2.1. 基本的には「数値化された表形式データ」を使う

例1：生活困窮リスクを予測するロジスティック回帰モデル

入力（特徴量）

世帯の月収、家族人数、家賃、持病の有無、就業状況（フルタイム／パート／無職 など）

これらを1行につき1世帯分のデータ（エクセルのように表形式）でまとめる

出力（目的変数）

過去に「家計が破綻した／しなかった」といった二値（0/1）データ

モデル作成の流れ

既に結果が分かっているデータ（「破綻した／していない」がラベルとして付いている）を準備

回帰分析の手法（ロジスティック回帰など）で「入力→出力」の関係を数式化

「この特徴量が高いほどリスクが上がりやすい」という係数が得られる

例2：将来の売上や所得を推定する線形回帰モデル

入力（特徴量）

毎月の売上実績、広告費、客数、天候データ、イベント開催の有無 など

期間ごと（例：月ごと）の数値を行にして、表形式で管理

出力（目的変数）

翌月の売上金額や個人の所得額などの連続値

モデル作成の流れ

過去数か月～数年分の「入力→実際の売上（ラベル）」データを用意

線形回帰で「入力要因がどれぐらい売上に影響するか」を係数として推定

新たな月のデータを入れると、線形モデルが「予測売上」を計算する

2.2. 前提となるデータの特徴

主に数値やカテゴリ（男性／女性、正社員／アルバイト 等）に変換済みの情報

アンケート結果（選択式を数値化したり、○×を0/1に直したり）

時系列データ（過去からの変化を表形式に並べ替え）

2.3. ポイント

統計モデルは「(特徴量) → (目的変数)」の関係を、比較的シンプルな数式で捉える

線形性や分布の仮定など、統計学的な前提がある程度ある

データがきれいに表形式にまとまっているほど導入しやすく、モデルの解釈（係数の意味づけ）もしやすい

創薬テーマの事例

https://scrapbox.io/files/67722cd9410939070667883b.png