ポストコロナにおける都市動態マネジメントのデータ駆動型人工社会アプローチ
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22K14445
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | Kyoto University of Arts and Crafts |
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Principal Investigator |
永井 秀幸 京都美術工芸大学, 建築学部, 講師 (00839417)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 公共交通指向型開発 / トラム / コミュニティ / システム科学 / 都市計画 / 建築計画 / 計算社会科学 / シミュレーション |
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| Outline of Research at the Start |
合成人口データに基づく都市空間状態モデルと、自律的に活動する住民エージェントとを、リアル指向のエージェントベース都市動態モデルとして統合する。そして、AIを応用したモデルベース推論手法の適用によりモデルパラメータの最適化を試みた上で、シミュレーション実験を通して、長期間の都市動態変化の予測とともに、都市空間を持続可能な発展へと誘導する介入シナリオの探索を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初、リアル指向のエージェントベース都市動態モデルの開発を行うことを目的としていたが、新型コロナウイルス感染症が収束せず、詳細な現地調査が困難となったことや、自治体関係者に対するヒアリングの中で、近年盛んに議論されている公共交通指向型開発の導入や、同じく近年盛んに行われている高層集合住宅の建設・供給が、都市の形態に与える中・長期的な影響を、その基本的なメカニズムとともに推定することが重要な課題であると判断し、抽象モデルに基づいて取り組むこととした。
その結果、地方都市スケールにおける「公共交通指向型開発（TOD）」モデルの適用に関して、シミュレーション実験から、既存の自動車依存と分散型開発地域内に対処するには、TODという特定地域の開発戦略と協調的な施策との調和したパッケージを「レトロフィット」させることが必要であるということを明らかにした。その「レトロフィット」の成功のための必要最小限の要素の一つ目は、質の高い公共交通機関の導入であり、もう一つは、交通と緊密に統合・協力した交通結節点周辺地域への活動の誘致である。この成果をまとめた論文は、「International Journal of Urban Sustainable Development」誌 (SCImago社 2021年ジャーナルランキング 上位25%）に掲載された。
さらに、どのような都市機能を導入するかは、コミュニティの状況を把握する必要であることから、実際の都市を対象に、合成人口データを用いた世帯構成分析およびインタビュー調査を実施した。その結果から、コミュニティ内の高齢者向け交通手段や、学校区単位でのつながり、地域イベントの重要性などが明らかとなり、それらをサポートする都市機能の導入が求められていることが示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度、近年盛んに議論されている公共交通指向型開発の導入が都市の形態に与える中・長期的な影響を、抽象モデルに基づいて、その基本的なメカニズムとともに明らかにするという大きな成果を上げることができた。加えて、どのような都市機能を導入するかの判断のために、実際の都市を対象に、合成人口データを用いた世帯構成分析およびインタビュー調査を実施し、その結果から、コミュニティ内の高齢者向け交通手段や、学校区単位でのつながり、地域イベントの重要性などを明らかにするとともに、それらをサポートする都市機能の導入が求められているという示唆を得ている。そのため、更に現地調査およびデータ分析を重ね、対象地域の特性や課題を抽出のうえ、住民の交通行動や転居といった生活上の意思決定を理論化し、都市空間状態モデルと合成することで、リアル指向のエージェントベース都市動態モデルを開発する準備は整っているため、おおむね順調に進展していると言える。加えて、住民の自律的行動に基づく都市動態モデリング、および合成人口データに基づく地域のモデリングは既に実績があり、都市動態モデルを合成人口データとの統合に基づき拡張する開発難易度も予測できていることも理由に挙げられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は、更に現地調査およびデータ分析を重ね、対象地域の特性や課題を抽出のうえ、住民の交通行動や転居といった生活上の意思決定を理論化し、都市空間状態モデルと合成することで、リアル指向のエージェントベース都市動態モデルを開発する。続いて、モデルによる実際の都市動態の再現性能を向上させるために、人工知能を応用した帰納推論手法である逆シミュレーションによるモデルパラメータの最適化を適用し、併せてモデルの性能評価を行う。この手法は、実データや他のシミュレーション手法に基づく出力を、モデルの目標出力パターンとして設定することで、そのパターンを出力するように、モデル中のエージェントやそれらを取り巻く環境の、時間発展を伴うパラメータを自動的に推定可能である。
最終年度には、モデルを用いたシミュレーション実験により、長期間の都市動態変化を予測するとともに、持続可能な発展を目的とした都市マネジメント施策シナリオを幅広く試行し、長期的な効果とリスクとを比較評価しながら、この目的の達成に効果的な施策を因果分析により探索する。
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)
