| 研究課題/領域番号 |
23K04066
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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 | 大阪経済大学 |
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研究代表者 |
樫山 武浩 大阪経済大学, 経済学部, 准教授 (10611155)
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| 研究分担者 |
小川 芳樹 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (70794296)
Pang Yanbo 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任助教 (60870178)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 人流データ / グラフニューラルネットワーク / エージェントモデル / 交通シミュレーション / オープンデータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
応募者は、研究目的であれば無償に利用可能なデータから生成する人流データ（疑似人流）に関する研究を行ってきた。本研究では、研究や実務への疑似人流の汎用性を向上させるために、機械学習技術を用いて人の移動の地域傾向を考慮する機構を組み込んだエージェントモデルを開発する。そして、エージェントモデルをモジュール開発するためのフレームワークを設計し、擬似人流の開発プラットフォームとして構築する。これにより、多くの研究者が擬似人流の開発に参加することを可能とし、また利用者が望むシナリオの擬似人流を生成する環境を実現する。
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| 研究実績の概要 |
本年度は、研究計画に示した【研究項目１：エージェントモデルの開発】のうち、(1)「全国分のパーソントリップの統合」と(2)「地域特徴量の抽出」について研究を実施した。まず、(1) 「全国分のパーソントリップの統合」では、パーソントリップ調査、道路や鉄道ネットワーク、建物データ等の地理空間情報や統計調査結果等のオープンデータを手作業で収集・加工し、モデリングのための環境をデータベース内に整備した。このデータベースは研究室内でNASに接続しているため、どのPCからも効率的にアクセスできる状態となっている。この作業では、１年度分のデータを整備したが、多年度分のデータ整備に向けて、データ収集の自動化を図ることで、作業コストが軽減していく。つぎに、(2) 「地域特徴量の抽出」では、先行研究の参考に、グラフニューラルネットワーク（GNN）を構築し、地域間の特徴量を考慮した行動モデルをテスト実装した。本モデルでは、人の行動をシミュレーションするまでに至ったが、GNNモデルがどの程度、地域の特徴量を考慮できているかを十分に評価できていない。その点については、2024年度において十分に評価し、疑似人流の精度向上につなげていく。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究計画で示した項目の内容を実施できた。より研究を進展させるため、研究分担者と密に連携して、研究を進めてい行く。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度のできるだけ早い時期に、研究項目１【研究項目１：エージェントモデルの開発】を完了させる。それによって、2024年度から並行して実施を計画している研究項目２【プラットフォームの開発】の作業に注力でき、研究全体としての進捗を早めることが期待できる。
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