2020 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of Decision Support System by Tensor Data Analysis Considering Sensitivity Information
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19J22365
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
家入 祐也 早稲田大学, 理工学術院, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2019-04-25 – 2022-03-31
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| Keywords | 意思決定支援システム / 感性情報 / 地域マネジメント / 都市空間 / シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
スマートフォンやセンサデバイスの技術向上によって，多様な性質や粒度を持つ多次元なデータの収集が可能になり，この多次元データの分析によって様々な意思決定支援が取り組まれている．しかし，従来取り扱われてきた多次元データには，取り扱いが難しいが人の意思決定に大きな影響を与えうると考えられる，人の感性情報は考慮されていない．そこで本研究では，ICT技術を用いて収集された高次元データと感性情報を組み合わせたテンソルデータの分析による，意思決定支援システムの構築を試みた．この試みを達成するために，本年度では，感性情報を利用して地域に新しい魅力・価値を創出するためのフレームワークを構築するとともに，研究成果の発信に取り組んだ．本年度の主な実施内容として，下記に2点をまとめる．
（１）感性情報を利用した地域マネジメント手法の構築： 感性情報を地域活性化のために活用することで，個々の地域に適した地域活性化が可能になると期待されるが，その方法論についてはあまり検討されていない．そこで，二つのフィールド（観光地・商業地域）での実践による分析結果を統合して，高次元なデータと感性情報を利用した地域マネジメントのためのフレームワークを構築した．
（２）Augmented Reality(AR)技術を用いた地域活性化手法の検討と実践：感性情報を考慮したテンソルデータを収集するための方法として，AR技術を活用した地域散策アプリケーションを開発し，商業地域でのフィールド実践を通じて，本アプリケーションを活用した地域活性化の可能性について検討した．また，観光地における伝統文化を体験することが出来るARアプリケーションを開発し，どのようなARアプリケーションによる伝統文化体験が，観光客の満足度を向上しうるかについて検討した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本年度は採用2年度目にあたり，二つのフィールド（観光地・商業地域）での実践による分析結果を統合して，高次元なデータと感性情報を利用した地域マネジメントのためのフレームワークを構築した．特筆すべき点は，地域の人々の行動を変化させ得る仕組みを有する，地域に関する情報やシステムである「地域メカニズム」の設計に着目した点や，実社会でのフレームワークの適用を通じて実践的にその有効性を示した点にある．以上の取り組みは，国内外の様々な地域で適用が可能であり，社会的意義，学術的な意義は大きい．また，これらの研究課題の中核的な取り組みに付随して，Augmented Reality(AR)技術を用いた観光地・商業地域の活性化手法の検討と実践を試みており，ヘッドセットが日常的に利用される近い将来に向けたインパクトの高い研究を展開した．
これらの研究は，ジャーナル論文2本（1本は出版済，1本は条件付採録）にまとめられた他，国際会議論文2本（査読有）はそれぞれ，ACM Digital LibraryとSpringerに採録された．国際会議論文のうち一つは，Best Presentation Awardを受賞し，良質な研究成果として認められた．今後，3年目の研究により，フレームワークの自動化によるアンビエントなシステムの社会実装をはじめ，更なる研究課題の深度化が期待される．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度の成果によって，二つのフィールド（観光地・商業地域）での実践による分析結果を統合し，高次元なデータと感性情報を利用した地域マネジメントのためのフレームワークが構築された．そこで今後は，本フレームワークをエージェント技術によって自動化することによって，アンビエントなシステムとして構築することを試みる．具体的には，対象とする地域から抽出されるデータと，地域の人々の行動を変化させ得る仕組みを有する，地域に関する情報やシステムである地域メカニズムを連携させることによって達成する．
さらに，これまでのフィールド実践対象は日本国内にとどまっているため，実践対象を海外に広げることで，更なる研究の発展を目指す．特に本年度には，英国のサリー大学への長期の研究訪問を予定している．研究訪問先は，本研究に特に関連の深い分野である観光学・観光情報学において最先端の知識や技術を有している．そのため，本研究における観光地での実践部分について，新しい観点からの改善方法や今後の展望を発見する．そして，英国での研究活動によって，本フレームワークの国外での有効性や妥当性について議論し，本フレームワークの国外での実践を行う．
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