| 研究課題/領域番号 |
19K04657
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22050:土木計画学および交通工学関連
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| 研究機関 | 愛知工業大学 |
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研究代表者 |
山本 義幸 愛知工業大学, 工学部, 准教授 (10580508)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 景観形成支援システム / 人工知能 / Image Inpainting / 景観形成 / 合意形成 / 景観 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，「住民が求める景観は何か？」に対する答え（景観の核心）を明らかにすることを目的とする．さらに，多様な景観例を空間情報と人工知能から作成し，住民が採用した景観形成画像をフィードバックすることで景観形成の意思決定を迅速化できるかを明らかにすることを目指す．具体的には以下の2点を明らかにする．
１）人工知能から分析した景観の特徴は体系化できるのか？
２）人工知能を利用することで住民の合意形成（意思決定）は迅速化するのか？
これらを，「三次元地理空間情報を用いた多視点景観画像作成システムの開発」や「人工知能を活用した景観形成支援システムの開発」などを実施して明らかにする．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，住民の景観の志向を推察可能とする，人工知能による景観形成支援システムの開発を目的とした．これにおいて，深層学習モデルの選定を行った．さらに，画像がもたらす感情を認識する人工知能を開発した．以上の深層学習モデルと感情認識の人工知能から，景観の志向を推察可能な景観形成支援システムを開発した．
深層学習モデルのImage Inpaintingにより，無電柱化の景観予測画像の作成を試みた．結果として，電柱が存在した箇所が周囲に調和し自然な修復が施された景観予測画像を作成できた.また，CNNで画像(GAPED等)から感情認識の人工知能を開発した．これらより，景観形成支援システムを作成した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本での景観形成は，諸外国と比較して目に余る景観の乱雑さを減らし，美しく調和を保つことに主眼が置かれてきた．かつての景観を無視した行政主導の一方的なプロジェクトへの批判から，近年では，市民の合意形成の位置づけが向上してきた．しかし，合意形成には多くの時間を費やす場合が多く，それにかかる費用や事業の遅れなど重要な問題をはらんでいる．学術的にも，住民の志向の合意を積み重ねるプロセスに関わる研究がほとんどであり，合意形成に要するコストを短縮する方策に力点を置いた研究はわずかであった．これにおいて，本研究で構築した景観形成支援システムは，合理的な合意形成支援において学術的・社会的意義を有す．
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