空間統計学と機械学習の融合による時空間回帰の開発・ツール化

• Project/Area Number: 24K00175
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 04010:Geography-related
• Research Institution: The Institute of Statistical Mathematics
• Principal Investigator: 村上 大輔 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20738249)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 瀬谷 創 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (20584296) ; 菅澤 翔之助 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 准教授 (50782380) ; 井上 亮 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (60401303)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000); Fiscal Year 2028: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2027: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2026: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2024: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
• Keywords: 時空間モデリング / 空間統計学 / ツール開発

Outline of Research at the Start

空間統計分野と機械学習分野の手法を発展的に応用することで、多様化・大規模化する時空間データが柔軟に解析可能な時空間回帰手法を開発・高度化する。開発した手法を幅広い実問題に応用するとともに、フリーの統計ソフトウェアRやPythonのライブラリとして順次公開することで、地理情報に関連する時空間解析をサポートするようなツールの開発と環境整備を進める。