機械学習による画像とテキストのデータ統合を基盤とする環境価値評価手法の開発

• 研究課題/領域番号: 23K25066
• 補助金の研究課題番号: 22H03812 (2022-2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2022-2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分64060:環境政策および環境配慮型社会関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 栗山 浩一 京都大学, 農学研究科, 教授 (50261334)
• 研究分担者: 藤野 正也 福島大学, 食農学類, 准教授 (00792392) ; 庄子 康 北海道大学, 農学研究院, 教授 (60399988) ; 柘植 隆宏 上智大学, 地球環境学研究科, 教授 (70363778) ; 久保 雄広 国立研究開発法人国立環境研究所, 生物多様性領域, 主任研究員 (80761064)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円); 2024年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2023年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円); 2022年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
• キーワード: 環境価値評価 / 景観 / ビッグデータ / 機械学習

研究開始時の研究の概要

本研究の目的は、画像データとテキストデータを機械学習により分析し、アンケートとビッグデータを統合することで、バイアスを軽減した新たな環境価値評価手法を開発することにある。ビッグデータを活用し、画像やテキストが観光客に及ぼす影響を機械学習によって分析する。そしてアンケート調査で得られた支払意思額のデータとビッグデータを統合することでバイアスを補正するための統計手法を開発する。