| 研究課題/領域番号 |
19K21671
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分4:地理学、文化人類学、民俗学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都産業大学 (2023)
皇學館大学 (2019-2022) |
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研究代表者 |
桐村 喬 京都産業大学, 文化学部, 准教授 (70584077)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 都市圏 / 都市内部構造モデル / 小地域統計 / 地理情報システム（GIS） / 機械学習 / 非負値行列因子分解 / 非負値テンソル因子分解 / 畳み込みニューラルネットワーク / 教師付き分類 / 地域分類 / 可視化 / 地域イメージ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本の都市の内部構造に関しては、従来、同心円やセクターという地理的パターンの基準をもとにして、分析、解釈がなされてきた。一方で、近年の日本では、その内部構造を大きく変容させるような現象が生じている。そこで、本研究では、従来の都市内部構造モデルの日本の都市に対する適合度について、機械学習の手法を援用して定量的に評価するとともに、様々な規模の日本の都市を対象とした機械学習による都市内部構造の分類を通じた、新たな都市内部構造モデルの構築を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、同心円やセクターという従来の都市内部構造モデルの日本の都市に対する適合度について、機械学習の手法を援用して定量的に評価するとともに、様々な規模の日本の都市を対象とした機械学習による都市内部構造の分類を通じた、新たな都市内部構造モデルの構築を目指したものである。機械学習による定量的な評価については、必ずしも十分な成果を得られなかったものの、教師付き分類を用いた地域分類手法や、因子生態的アプローチに代わる機械学習的なアプローチによる新たな都市内部構造の分析手法の開発という点で一定の成果を得ることができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、近年急速に発達してきた機械学習手法を、まだ十分な適用事例の蓄積がない都市地理学的課題に適用しようとしたものである。当初の研究計画は十分には達成できなかったものの、リモートセンシングで用いられている教師付き地域分類を都市内部構造の分析に利用し、類型や因子へのラベル付け問題への対処を図ったほか、従来用いられてきた因子分析主体の居住地域構造分析に非負値テンソル因子分解（NTF）などの機械学習手法を用いたことも本研究の重要な達成点である。
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