| 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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| 研究成果の概要 |
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、これまでのMaaS基盤では、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。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基盤の研究開発を行った。MaaSマイルは、社会課題解決と利用者利益とを関連付ける数値化された資源である。本研究では、MaaSマイルの計算方法と、計算に必要なデータを低遅延に収集、分析する技術を確立し、これらを備えた利用者誘引型低遅延MaaS基盤を実装した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究はプレーヤー間の利益の乖離とその解消方法について研究を進める先駆的な取り組みである。特に、各プレーヤーの利益のみならず公共性の指標としても利用可能な、ある種貨幣のような役割を果たす具体的な仕組みとして「MaaSマイル」の設計を試みる点は学術的に見ても先駆的であり意義は大きい。社会課題解決は、内閣府の科学技術政策Society5.0の実現につながる課題である。また、MaaS最高レベルのレベル4では、様々な社会課題をMaaSを活用して解決に導く社会の最適化が掲げられている。本研究課題は、これらに合致するものであり、社会的意義は大きい。
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