2023 年度研究成果報告書

人間参加型人の流れシミュレーションの構築

研究課題

PDF

研究課題/領域番号	21K14260
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分22050:土木計画学および交通工学関連
研究機関	東京大学
研究代表者	Pang Yanbo 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任助教 (60870178)
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード	人の流れ / エージェントシミュレーション / データ基盤 / 人間参加型機械学習 / 生成系AI / 擬似人流
研究成果の概要	本研究では、シミュレーションモデルと人間の知能を組み合わせ、シミュレーションの再現性と信頼性を向上させました。主な成果は以下の2点です。 1. 全国擬似人流データの作成と提供：エージェントベースモデリングを用いて、全国の典型的な平日の1日の人流を再現するデータセットを作成し提供しました。2. 生成系AIモデル「MobilityGPT」の開発：大規模な移動データを基にした生成系AIモデルを開発し、都市計画や交通管理に貢献しました。これらの成果はデジタルツインやスマートシティの計画に役立ちます。
自由記述の分野	都市情報学
研究成果の学術的意義や社会的意義	学術的意義:本研究は、シミュレーションモデルと人間の知能を融合させた新手法により、エージェントベースモデリングと生成系AIモデルの精度向上を実現した。特に、生成系AIモデル「MobilityGPT」は大規模な移動データに基づき、複雑な人間の行動パターンの再現を可能にし、都市情報学や交通工学に新たな知見を提供した。社会的意義:全国擬似人流データの提供により、詳細な移動パターンの情報が得られ、政策の感度分析や商業施設の配置計画、大規模災害時の避難シミュレーションなどの研究や施策に活用可能となった。デジタルツインやスマートシティにも寄与し、社会全体の持続可能性向上に貢献する。