2023 Fiscal Year Annual Research Report
User-Attracted Low-Delay MaaS Infrastructure for Solving Social Problems in Society 5.0
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20H00584
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| Research Institution | Aomori University |
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Principal Investigator |
下條 真司 青森大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (00187478)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
義久 智樹 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (00402743)
土井 健司 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10217599)
葉 健人 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (30876959)
大平 健司 大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (40515326)
佐々木 勇和 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (40745147)
松本 哲 大阪大学, 情報推進本部, 助教 (60388238)
木戸 善之 岡山理科大学, 情報理工学部, 教授 (70506310)
河合 由起子 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399543)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ビッグデータ / IoT / データ収集 / データ分析 / 社会実装 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、移動方法選択のインセンティブとしてMaaSマイルを提案し、利用者誘引型低遅延MaaS基盤を研究開発している。令和5年度には、効率的に研究を進めるために大別していた各研究項目の統合を進め、本研究課題を完遂させた。
研究項目1「MaaSマイルの計算方法」：本研究項目では、社会課題解決と利用者利益を柔軟に関連付けられるMaaSマイルの計算方法を明らかにする。令和5年度には、研究項目2との統合に伴って、収集、分析されたデータを用いて低遅延かつ短時間でMaaSマイルを計算する方法を議論した。また、研究項目3との統合に伴って、提案したMaaSマイルの計算方法を利用者誘引型低遅延MaaS基盤に実装し、社会実装により検証した。
研究項目2「MaaSマイルの計算に必要なデータを低遅延に収集、分析する方法」：本研究項目では、利用時の利用者の嗜好や体調、車両状況を低遅延に把握する方法を明らかにする。令和5年度には、研究項目1との統合に伴って、MaaSマイルの計算に必要なデータを短時間で発見する方法、および、データを収集、分析でき次第低遅延にMaaSマイルの計算を開始する方法を明らかにした。また、研究項目3との統合に伴って、提案した低遅延収集、分析方法を利用者誘引型低遅延MaaS基盤に実装し、社会実装により検証した。
研究項目3「利用者誘引型低遅延MaaS基盤の社会実装」：本研究項目では、利用者誘引型低遅延MaaS基盤を構築し社会実装を行い、社会に受け入れられやすくかつ利用されやすいMaaS基盤を明らかにする。令和5年度には、研究項目1および研究項目2との統合に伴って、MaaSマイルを利用者端末で確認したり、MaaSマイルを管理する枠組みを再設計し、実装を進めた。構築した利用者誘引型低遅延MaaS基盤で社会実装を進め、MaaS基盤が社会課題の解決につながるか確認した。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Presentation] Learned Spatial Data Partitioning2023
Author(s)
Keizo Hori, Yuya Sasaki, Daichi Amagata, Yuki Murosaki, Makoto Onizuka
Organizer
Sixth International Workshop on Exploiting Artificial Intelligence Techniques for Data Management
Int'l Joint Research
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