| 研究課題/領域番号 |
20H02410
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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 |
小区分25030:防災工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
廣井 悠 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (50456141)
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| 研究分担者 |
関谷 直也 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (30422405)
坂平 文博 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (70578129)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 災害連鎖 / 機械学習 / 被害予測 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，これまでの災害現象から社会現象に至るまでのあらゆる因果や，この対応に関する膨大な経験をデータベース化し，これを根拠にデータサイエンスを用いて災害発生直後に次々と発生する事象を予見し，最適な対応を示唆する方法論の確立を最終的な目的とする．そのなかで，本研究においては膨大な因果データベースから災害の特徴を即時的に予測し，将来に発生する事象を定性的に予見しようとする方法論の確立を行った．結果として，新聞記事からほぼ自動的に精度高く因果ネットワークを作成する技術を確立した．
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| 自由記述の分野 |
都市防災
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の地震被害予測手法は災害発生前の事前対策を評価・意思決定する予防的アプローチとして用いられることが多い．そのため，想定した災害に対する最適解の対応は事前に導き出せるものの，災害直後に「これから何が起きるのか」といった，実際の災害対応の参考となる情報を与えてくれるものでは必ずしもない現状がある．これに対して本研究では，これまでの防災研究の基本スキームを踏襲する従来型の被害想定手法とは全く異なる，将来事象予見型の新しい被害予測技術「リアルタイム物理・社会現象予測AI」の理論部分を開発した．この結果，任意のテキストデータからほぼ自動的に精度高く因果ネットワークを作成する技術が確立可能となった．
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