論文の概要: QUBO-Based Optimization of Social Indicator Configurations for Working-Age Population Growth
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.25170v1
- Date: Tue, 28 Jul 2026 00:48:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-29 20:50:42.6698
- Title: QUBO-Based Optimization of Social Indicator Configurations for Working-Age Population Growth
- Title（参考訳）: QUBOを用いたワーキングエイジ人口増加のためのソーシャル指標構成の最適化
- Abstract要約: 労働年齢の減少は地域の持続可能性にとって大きな課題である。
本稿では,労働人口増加に伴う社会指標の構成を探求する枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5541644538483947
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The decline of the working-age population is a major challenge for regional sustainability, particularly in ageing societies such as Japan. We present a methodological demonstration of a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO)-based framework for exploring social-indicator configurations associated with working-age population growth. Using Japanese municipal data, we regressed the 2010-2020 working-age population growth rate on ten discretized social indicators. The resulting quadratic surrogate model showed reasonable predictive performance, with a test-set correlation coefficient of 0.84 and an average R-squared value of 0.76. Its coefficient matrix provides an interpretable representation of individual indicator-level contributions and pairwise associations. We converted the fitted model into a QUBO formulation with one-hot constraints and optimized it using quantum annealing, simulated annealing, and Gurobi. All three methods identified the same optimal feasible configuration, while the annealing-based samplers also generated feasible suboptimal configurations with different predicted growth rates. Municipality-level single-indicator analyses showed that changing one indicator can increase or decrease the predicted growth rate depending on the other indicators. The framework provides an interpretable and optimization-ready approach for connecting municipal social statistics, nonlinear interactions, and model-based scenario generation. It should be regarded as an exploratory tool for policy discussion rather than as a causal estimate of policy interventions.
- Abstract（参考訳）: 労働年齢の減少は、特に日本の高齢化社会において、地域持続可能性にとって大きな課題である。
本稿では、労働人口増加に伴う社会的指標構成を探索するための2次非拘束二元最適化(QUBO)に基づくフレームワークの方法論実証について述べる。
本研究は,2010～2020年の労働年齢人口増加率を,日本の市町村のデータを用いて10の社会指標で回帰した。
その結果,2次サロゲートモデルでは,テストセット相関係数0.84,R2乗平均0.76が有意な予測性能を示した。
その係数行列は、個々の指標レベルの寄与とペア関係の解釈可能な表現を提供する。
本研究では, 量子アニール, 模擬アニール, グロビを用いたQUBOの定式化を行い, 量子アニール, シミュレーションアニール, およびグロビを用いて最適化した。
いずれの方法も, 最適構成を同定し, 焼鈍法をベースとした試料は, 異なる成長速度で, 最適準最適構成を生成する。
市町村レベルの単指標分析では、他の指標によって1つの指標の変更が予測される成長率を増大または減少させることが示された。
このフレームワークは、都市社会統計、非線形相互作用、モデルに基づくシナリオ生成を接続するための解釈可能で最適化可能なアプローチを提供する。
政策介入の因果推定というよりは、政策議論の探索的道具とみなすべきである。
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