| 研究課題/領域番号 |
20H00584
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 青森大学 (2022-2023)
大阪大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
44,980千円 (直接経費: 34,600千円、間接経費: 10,380千円)
2023年度: 12,480千円 (直接経費: 9,600千円、間接経費: 2,880千円)
2022年度: 10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
2021年度: 9,490千円 (直接経費: 7,300千円、間接経費: 2,190千円)
2020年度: 12,740千円 (直接経費: 9,800千円、間接経費: 2,940千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
近年注目されているMaaS（Mobility as a Service）は、Society5.0における社会課題の解決に活用できる。しかし、社会課題解決につながる移動方法（移動手段や移動経路等）を即座に把握し、利用者がその移動方法を選択するように行動変容させる（誘引する）技術が確立されておらず、社会課題解決に向けたMaaS基盤を実現できなかった。これは、社会課題解決と利用者利益とを柔軟に関連付けて、移動方法を決定できなかった事に起因する。そこで、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基盤を研究開発する。
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| 研究実績の概要 |
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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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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