小地域推定でデータセットを精緻化させる――時間と費用を抑えながら、限られた情報の精度を高めるための統計技法を開発する。いつでも実施できるものではなく、実施にあたっては多大な時間的・経済的コストがかかる。よって「小地域問題」に関するデータの精度を高めることができれば、データ資源を広範に活用することが可能になる。本研究プロジェクトを率いる小林弦矢は話す。小林らは、補助情報によって統計的強度を高める小地域推定手法を開発し、このような問題の克服について研究している。不平等と公衆衛生問題を克服する小地域推定は、広範囲に応用されている。小林は、「政府が重要な政策決定をする際に用いる公的統計において、小地域問題は発生します。このため、小地域推定技法を用いること効率的な政策決定につながる可能性があります」と指摘する。総務省統計局が実施する月次家計調査を例にとると、同調査からは家計の収支に関する最新情報を得ることができる一方、市などの小地域レベルではサンプルサイズが非常に小さく、標本平均などの直接的な推定量は不安定となり、詳細な傾向を把握することが難しい。データを用いて統計強度を高めることができます。サンプルサイズは家計調査のそれよりもかなり大きく信頼性も高いのですが、同調査には時間と費用がかかり、5年に一度しか実施されていません」。モデルと呼ばれる混合効果モデルの一種を用いることにした。データ形式が異なる場合、より適切な小地域推定モデルを開発する必要がある。所得推定量の不確実性を大幅に削減することができた。「小地域推定の応用範囲はデータの安定化に留まりません。小地域推定は情報を追加することもできます。推計することもできます」。小林らは最近、混合モデリングのアプローチを用いて、他地域からの情報をモデルの中で活用することで東京および近郊の駅周辺地価の分布を推定した。公衆衛生に関する議論に貢献している。小林と、東京工業大学及び米国デューク大学の共同研究者は、1930年の東京における死亡率を水道普及率のデータセットと比較し、1921年から1937年にかけて、水道利用が東京における粗死亡率(一定期間の死亡数を単純にその期間の人口で割った死亡率)が改善する要因の41.3%を説明しているとの結果を出している。「この論文は、栄養と浄水が死亡率の低下に比較的重要であるとする説を支えるものです」と小林は話す。あらゆる専門家がチームに加わって、データセットの精度向上に貢献してくれるようになればと、小林は願っている。