２０１７年度

人の流れプロジェクト共同研究まとめ

東京大学

空間情報科学研究センター
平成３０年３月

目次
1.

2017 年度共同研究一覧.................................................................................................................................. 1

2.

共同研究詳細 ................................................................................................................................................ 5

2.1.首都圏における地域モニタリング手法に関する研究
2.2.パーソントリップデータを用いた消費者吸引モデルの検討
2.3.来街地ベース OD パターン一致推定法を用いた都心域における実数ベース OD 移動者数の効率的復元方法の研究
2.4.モバイルネットワークにおける情報伝搬
2.5.ダイナミックデータ統合可能な都市空間情報基盤の研究
2.6.経路の遮蔽を回避する都市地図の自動生成とそのナビゲーションシステムへの応用
2.7.社会階層による居住分化の変遷とそのメカニズムに関する研究
2.8.地理空間情報を用いた避難施設及び避難経路の計画手法に関する研究
2.9.複数の観測地点が及ぼす影響の測定
2.10.組合せ最適化手法に基づくパーソントリップ推定
2.11.大規模人流データを用いた商業地域来訪者の特性分析
2.12.人の流れデータとオープンジオデータを活用した地域課題のマッピングに関する研究
2.13.人の流れデータベースにおける普遍性の考察
2.14.近接情報サービスによる広告・宣伝の効果に関する研究
2.15.移動履歴情報のプライバシー保護手法に関する研究
2.16.高速鉄道が人の流れや居住地選択に与えた影響：疑似実験的な状況を利用して
2.17.人の移動中の犯罪被害リスクの推定
2.18.人流データを利用したタクシー配車効率化に関する研究
2.19.空間ストリームデータ分析に関する研究
2.20.都市観光地における観光地マネジメントの課題解決と再構築に向けた地域・観光動態研究
2.21.集約型都市における土地利用・都市施設・交通網・交通行動の関係性に関する研究
2.22.統合型公共交通サービスの実現可能性に関する研究
2.23.人の流れデータを用いたトリップ特性に関する都市圏比較の研究
2.24.Incorporating population mobility in delineating the zones for geodemographic segmentation in Asian Metropolitans
2.25.マイクロジオデータを活用した空間詳細な都市熱波の解析：東京都区部を対象に
2.26.都市と道路の共発展モデルからみる人口の地理的分布
2.27.東京都市圏における鉄道沿線の TOD に関する研究
2.28.Epidemiological simulation system for population movement suggestion with PFlow data importing.
2.29.生命のコミュニティと人口問題に関する数理地理モデリング2.30.Developing an interoperable platform for facilitating human mobility data utilization for practical applications
2.31.人の流れデータを用いた地域特性の分析 ～神奈川県内市部を対象に～
2.32.道路ネットワークの構造，需要，閉塞確率に基づくリスク分析
2.33.日本における地理的犯罪予測手法の開発
2.34.人の流れデータを用いた交通混雑・渋滞の予測手法に関する検討
2.35.都市間新交通開通が産業立地に与える影響分析
2.36.Understanding human mobility patterns and urban geography
2.37.富士山噴火による首都圏降灰被害評価に関する研究
2.38.首都直下地震発生時における帰宅困難者対策 ～コインパーキングを含む駐車場の活用～
2.39.流動人口統計を用いた帰宅困難者の推定
2.40.The influence of autonomous vehicles and shared mobility services on accessibility levels and future urban form
2.41.東京郊外地域の緑地の周囲に与える影響について
2.42.マイクロジオデータを用いたモビリティ需要シミュレーション
2.43.社会構造変化を考慮した交通ネットワーク評価に基づく域防災機能向上に関する研究
2.44.都市内コミュニケーション便益の推定
2.45.人の流れデータを用いた人対車事故リスク分析

6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
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17
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19
20
21
22
23
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25
26
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32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50

1. 2017 年度共同研究一覧12017 年度は昨年度からの継続利用 29 件（No.1～No.29）に加え，新たに 16 件（No.30～No.45）
が加わり，合計で 45 件の共同研究において人の流れデータが活用された（表 1-1）．2016 年度は新規データセットの追加、既存データセットの更新が少なく 2015 年度よりも共同研究総数は減少していたが，今年度は群馬 PT・熊本 PT・マプト PT・カイロ PT の４データセットを追加し，一昨
年以来の人の流れデータチュートリアルも開催した影響もあり，共同研究数は増加に転じている．
海外からのも５件の利用申請があり，共同研究成果の国際会議等での発表から波及しているものと推測される．引き続き，データセットの更新・追加を行うと共に，チュートリアル開催など利用者へのサポートも検討したい．
これまでと同様に複数都市圏のデータセットを利用される割合が多く（33 件, 70.2%），都市間での分析結果の比較や包括的に適用可能なモデルの検討などに利用されているものと推測する．また，近年の機械学習・深層学習の普及に伴い，属性情報を含む移動データとして人の流れデータが学習データ等に採用される機会が増えていると推測される．データセット単位での利用数（表 1-2）を見ると，東京・京阪神・中京の三大都市圏のデータセットの利用数が空間配分による詳細化の有無によらず多く，大都市を対象とした研究事例が多いことが伺える．また，三大都市圏については
複数年度にまたがったデータを提供しているため，年度間比較にも利用されていると推測される．
なお，本資料では東京大学空間情報科学研究センターの共同研究利用システム（JoRAS：
https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp/）にて公開されている人の流れデータを利用した共同研究についてまとめている．
表 1-1
NO

共同研
究番号

1

2017 年度共同研究一覧（45 件）

題目

代表者名

122

首都圏における地域モニタリング手法に関する研究

柴崎亮介

2

256

鈴木英之

3

287

齋藤 参郎

4

315

パーソントリップデータを用いた消費者吸引モデルの検討
来街地ベースODパターン一致推定法を用いた都心域における実数ベースOD移動者数の効率的復元方法の研究
モバイルネットワークにおける情報伝搬5396

ダイナミックデータ統合可能な都市空間情報基盤の研究

淺原 彰規

6

398

経路の遮蔽を回避する都市地図の自動生成とそのナビゲーション
システムへの応用

高橋 成雄

7

411

社会階層による居住分化の変遷とそのメカニズムに関する研究

浅見泰司

8

433

9

470

地理空間情報を用いた避難施設及び避難経路の計画手法に関する研究
複数の観測地点が及ぼす影響の測定

10

471

組合せ最適化手法に基づくパーソントリップ推定

梅谷 俊治

11

495

大規模人流データを用いた商業地域来訪者の特性分析

秋山 祐樹

12

514

人の流れデータとオープンジオデータを活用した地域課題のマッピングに関する研究

瀬戸 寿一

13

532

人の流れデータベースにおける普遍性の考察

笹木美樹男

14

555

近接情報サービスによる広告・宣伝の効果に関する研究

藤原 明広

15

558

移動履歴情報のプライバシー保護手法に関する研究

山口 利恵

2

藤原 直哉

山田 悟史
山崎 福寿

代表者所属
東京大学空間情報科学研究センター
合同会社ファインアナリシス
福岡大学都市空間情報行動研究所／福岡大学経済学部
東京大学 生産技術研究所
日立製作所 研究開発グル
ープ システムイノベーションセンター
会津大学コンピュータ理工学部コンピュータ理工学科情報システム部門東京大学大学院工学系研究科
立命館大学理工学部 建築
都市デザイン学科
日本大学経済学部
大阪大学 大学院情報科学
研究科 情報数理学専攻
東京大学空間情報科学研究センター
東京大学 空間情報科学研究センター
株式会社デンソー 基礎研究所
千葉工業大学 工学部 情報通信システム工学科
東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャルICT研究
センター

利用
件数
1
7
2
5
7

13
4
2
1
16
2
4
11
18
25

16

596

高速鉄道が人の流れや居住地選択に与えた影響：疑似実験的な状況を利用して

牛島 光一

17

605

人の移動中の犯罪被害リスクの推定

原田 豊

18

610

人流データを利用したタクシー配車効率化に関する研究

木村 耕治

19

614

空間ストリームデータ分析に関する研究

北川 博之

20

675

都市観光地における観光地マネジメントの課題解決と再構築に向けた地域・観光動態研究

杉本 興運

21

677

集約型都市における土地利用・都市施設・交通網・交通行動の関係性に関する研究

鈴木 勉

22

682

統合型公共交通サービスの実現可能性に関する研究

原田昇

23

690

24

692

25

698

26

699

人の流れデータを用いたトリップ特性に関する都市圏比較の研究
Incorporating population mobility in delineating the zones
for geodemographic segmentation in Asian Metropolitans
マイクロジオデータを活用した空間詳細な都市熱波の解析：東京都区部を対象に
都市と道路の共発展モデルからみる人口の地理的分布

27

702

東京都市圏における鉄道沿線のTODに関する研究

28

728

29

737

30

747

31

749

32

752

道路ネットワークの構造，需要，閉塞確率に基づくリスク分析

笹部 昌弘

33

756

日本における地理的犯罪予測手法の開発

雨宮 護

34

753

人の流れデータを用いた交通混雑・渋滞の予測手法に関する検討

池田 拓郎

35

765

都市間新交通開通が産業立地に与える影響分析

金本 良嗣

36

766

Understanding human mobility patterns and urban geography

徐梦俏

37

772

富士山噴火による首都圏降灰被害評価に関する研究

藤田英輔

38

775

首都直下地震発生時における帰宅困難者対策 ～コインパーキン
グを含む駐車場の活用～

後藤 寛

39

782

流動人口統計を用いた帰宅困難者の推定

薄井 智貴

40

788

41

Epidemiological simulation system for population movement
suggestion with PFlow data importing.
生命のコミュニティと人口問題に関する数理地理モデリング
Developing an interoperable platform for facilitating human mobility
data utilization for practical applications
人の流れデータを用いた地域特性の分析 ～神奈川県内市部を対
象に～

山田 崇史
溫在弘
山形与志樹
青木 高明
原田昇
王 世傑
村山 聡
新井 亜弓
飯塚 重善

790

The influence of autonomous vehicles and shared mobility services
on accessibility levels and future urban form
東京郊外地域の緑地の周囲に与える影響について

森岡拓郎

42

791

マイクロジオデータを用いたモビリティ需要シミュレーション

河口 信夫

43

795

社会構造変化を考慮した交通ネットワーク評価に基づく地域防災機
能向上に関する研究

倉内 文孝

44

797

都市内コミュニケーション便益の推定

中島賢太郎

45

804

人の流れデータを用いた人対車事故リスク分析

兵頭 知

3

原田昇

筑波大学 システム情報系
社会工学域
科学警察研究所 犯罪行動科学部（株）日立製作所 情報通信
システム社 ＩＴプラットフォー
ム事業本部 サービスイノベーション統括本部 ＩＴ基盤ソリューション本部ＤＢ部
筑波大学 計算科学研究センター
首都大学東京 都市環境学
部 自然・文化ツーリズムコース
筑波大学システム情報系

5
6

5

3
5
7

東京大学大学院工学系研究科 都市工学専攻
近畿大学生物理工学部

10

國立台灣大學 地理系

2

独立行政法人国立環境研究所
香川大学 教育学部
東京大学大学院工学系研究科 都市工学専攻
国立研究開発法人理化学研
究所 計算科学研究機構
香川大学 教育学部
東京大学空間情報科学研究センター
神奈川大学 経営学部
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
筑波大学システム情報系
株式会社 富士通研究所
応用研究センター
政策研究大学院大学
Faculty of Management andEconomics, Dalian Universityof Technology
防災科学技術研究所 火山研究推進センター
横浜市立大学
名古屋大学大学院 経済学研究科
東京大学大学院工学系研究科 都市工学専攻
政策研究大学院大学
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻 教授
岐阜大学工学部社会基盤工学科
一橋大学 イノベーション研
究センター
日本大学 理工学部 交通シ
ステム工学科

2

1
3
3
4
2
1
1
7
6
1
1
7
1
2
1
1
1
1
3
5
3

表 1-2 データセット別利用状況
データセット

件数

データセット

件数

データセット

件数

S63東京

16

H19金沢

3

H27群馬

2

H10東京

14

H13静岡

0

H24熊本

0

H20東京

28

H13宮崎

1

2002ジャカルタ

5

H12京阪神

12

H14旭川

1

1996マニラ

2

H13中京

9

H18郡山

1

2004ハノイ4

H17北部九州

4

H17秋田

1

2009ダッカ

5

H18道央

4

H06岡山県南

1

2012マプト

0

H19松山

2

H13静岡R2

2

2001カイロ

0

H17仙台

2

H10東京R2

13

H19西遠

2

H20東京R2

31

H9高知

2

H12京阪神R2

15

H11富山

3

H13中京R2

6

H13長野

2

H23中京R2

15

H15山口

2

H17北部九州2

4

H18沖縄

3

H16岳南21

4

2. 共同研究詳細

5

2.1. 首都圏における地域モニタリング手法に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

122
5/23/2006
3/31/2018
柴崎亮介
東京大学空間情報科学研究センター
首都圏における地域モニタリング手法に関する研究
都市における空間情報は、従来からの各種調査もしくは商用的な情報提供等の形で整備・蓄積されてきている。近年 GIS 及び Web の発展とともに、それらの情報はそれぞれの使用目的に応じた形式でデジタル化され蓄積されてきている。しかし、それらのデジタルデータの利用形態は多様化しつつあるが、一般的には依然として閲覧などの単一的な目的のために使用されることが多い。一方、デジタル化されたデータは GIS 及び計算機等を用いる
ことにより、空間結合、アドレスマッチング、言語処理等を高速に行うことが可能となるため、都市における複雑化したテナント変遷等の情報を広域的かつ継続的に分析するのに有効である。そこで、本研究においては、ゼンリンデジタルマップ（Zmap）、タウンページ他の既存データを利用し、効率的に都市空間を分析することのできる手法及びツールを開発することを目的とする。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O1

2.2. パーソントリップデータを用いた消費者吸引モデルの検討
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

256
11/1/2009
3/31/2018鈴木英之
合同会社ファインアナリシス
パーソントリップデータを用いた消費者吸引モデルの検討
小売商圏研究において従来、小売引力モデルや類推法等の枠組みが示され商業経営の現場においても活用されてきた。これら商圏概念はセンサスにおける昼夜間人口をその基盤とするため、買い回り消費や遊興行楽消費にかかる消費者行動、特に都市圏商業の実態を充分に説明するものではなかった。そのための実務的対応として、店舗・商圏のクラスタリン
グ手法や層別マネジメントが経験的試行錯誤のうえ繰り返されてきたが、理論的解釈や実証的評価は未だ充分にはなされてはいない。本研究では、商圏研究における消費者吸引モデルの基盤となる母数として居住地顧客、就業地顧客に加えパーソントリップデータを加工することによって得られた通過客指数を需要の 3 番目の説明変数とする消費者吸引モデルを検討する。具体的には地理加重回帰モデル（ＧＷＲ）を用いて各消費者母数の需要に対するパラメタをメッシュ別に推定し、吸引パターン別クラスタリングを行う。小売業種・業態別ポ
イントデータとの比較により、当モデルの有用性についても検証してみる。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O
OOO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
O
O
7

2.3. 来街地ベース OD パターン一致推定法を用いた都心域における実数ベース OD 移動者数の効率的復元方法の研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

287
8/12/2010
3/31/2018
齋藤 参郎
福岡大学都市空間情報行動研究所／福岡大学経済学部
来街地ベース OD パターン一致推定法を用いた都心域における実数ベース OD 移動者数の効率的復元方法の研究
これから都市計画の課題、とくに中心市街地の活性化問題などの解決には、ハードな施設
づくりのみではなく、集客力を高めるとともに、回遊性の高い、にぎわいのある都心空間を創
出し、中心市街地の活性化を図るなど、マーケット志向、消費者志向の活性化計画の発想が必要とされている。そのためには、消費者の都市空間での行動履歴データが是非とも必要であり、人の流れを捕捉する旧来の方法に対し、これを理論的に拡張した、より低コスト
で、より精度の高い、ICT 時代に即応した、実用性の高い新しい方法が求められている。福
岡大学都市空間情報行動研究所では、都市計画、とくに中心市街地活性化計画の策定に資するため、福岡都心部を中心に 10 数年にわたり毎年都心部消費者回遊行動調査を実施してきた。回遊行動調査とは、回遊行動を都心部内での渡り歩き行動と定義し、都心部にいくつかのサンプリング地点を設け、そこでのランダムサンプリングによって被験者を抽出し、被験者となった来街者に約 15 分程度の聞き取りアンケート調査をおこない、当日の回遊行
動を、立寄り先、そこでの目的、支出額の 3 つの組の連鎖として、生起順に記録する調査である。回遊行動調査は、行動目的として買物レジャー食事の自由目的を主な対象としているが、採取する立寄り先の連鎖はトリップチェインであるから、いわば、既存の居住地ベースのパーソントリップ調査に対して、来街地ベースでトリップチェインデータを収集する、来街地ベースのパーソントリップ調査とみることができる。斎藤ら[2001,2003]は、複数のサンプリング
地点での来街地ベース回遊行動調査によって得られたトリップチェインデータの集計にまつわる Choice-based Sampling Bias を取り除く一致推定法を開発した。その方法を用いると一か所の実数ベースの移動者数のカウントデータを用いて拡大することで、全移動者数を推計できる。本研究の目的は、居住地ベース調査である北部九州圏のパーソントリップデー
タを用いて、来街地ベースサンプリングを仮想的に行い、一致推定法を適用することで、どの程度、効率的に実数ベースの OD 移動者数を復元できるかを検証するとともに、リアルタ
イムでの復元を可能にするアルゴリズムの開発をおこなって、都心域での実数ベースの OD
移動者数の推移をリアルタイムで推計する効率的かつ実用的な方法を構築することであり、人の流れを捕捉する新たな方法を提案することをねらいとしている。
S63 東京H18 郡山
H10 東京H17 秋田
H20 東京O
H06 岡山県南H12 京阪神
H13 静岡(空間配分)
H13 中京H10 東京(空間配分)
H17 北部九州O
H20 東京(空間配分)
H18 道央H12 京阪神(空間配分)
H19 松山
H13 中京(空間配分)
H17 仙台H23 中京(空間配分)
H19 西遠H17 北部九州(空間配分)
H9 高知
H16 岳南(空間配分)
H11 富山H27 群馬（空間配分）
H13 長野H24 熊本（空間配分）
H15 山口
2002 ジャカルタ(空間配分)
H18 沖縄1996 マニラ(空間配分)
H19 金沢
2004 ハノイ(空間配分)
H13 静岡2009 ダッカ(空間配分)
H13 宮崎2012 マプト（空間配分）
H14 旭川2001 カイロ（空間配分）2

2.4. モバイルネットワークにおける情報伝搬
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数315
12/17/2010
3/31/2018藤原 直哉
東京大学 生産技術研究所
モバイルネットワークにおける情報伝搬
近年、多くのネットワークが系の詳細によらず共通の性質を持つことが明らかになり、「複雑ネットワーク科学」として盛んに研究されている。複雑ネットワークの中に、エージェントが移動しながら他のエージェントと相互作用する系(モバイルネットワーク)がある。情報通信におけるモバイルアドホックネットワークや、人の移動を介した伝染病拡散などがその例で、一見全く異なる系を同一の枠組みで捉えることが可能であり、効率的な通信プロトコルや伝染病の拡散を遅らせる戦略の提案などの応用が期待される。近年、我々はモバイルネットワーク
における情報伝搬時間の、エージェントの空間分布、移動速度、相互作用に対する依存性を理論的に予言した。エージェントの行動パターンとしてパーソントリップデータを用い、モバ
イルネットワークにおける情報伝搬を解析することが、本研究の目的である。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川OOO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）OO5

2.5. ダイナミックデータ統合可能な都市空間情報基盤の研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

396
2/6/2012
3/31/2018淺原 彰規
日立製作所 研究開発グループ システムイノベーションセンター
ダイナミックデータ統合可能な都市空間情報基盤の研究
・都市空間に関わるダイナミックデータである実シミュレーション（津波予測や洪水など）デー
タ、及び、人の移動データを複数 GIS 基盤間で交換するための I/F 仕様を検討する・上記
I/F 仕様を検討するために、人の移動データとして「人の流れデータ」を利用し、GIS 基盤への格納、フィルタリングなどの実験を行う

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O
O
O
O
O
-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

OO7

2.6. 経路の遮蔽を回避する都市地図の自動生成とそのナビゲーションシステムへの応用
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

398
2/24/2012
3/31/2018高橋 成雄
会津大学コンピュータ理工学部コンピュータ理工学科情報システム部門
経路の遮蔽を回避する都市地図の自動生成とそのナビゲーションシステムへの応用
都市地図の可視化は，比較的高い建物が建ち並ぶため，その経路情報が遮蔽されることが多く，実際の地図として用いるためには，何かしらの変形を行なう必要がある．本研究は，道路と建物のデータを入力に取り，自動的に経路の遮蔽を回避する都市地図の変形を計算す
るアルゴリズムの構築を目指す．さらに，そのアルゴリズムを視点移動がある場合に応用できるように拡張を図り，常に経路の遮蔽が回避できるようなナビゲーションシステムの構築も
行なう．

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O
O
O
O
O
-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
O
O
O
O
O
O
O
13

2.7. 社会階層による居住分化の変遷とそのメカニズムに関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

411
5/17/2012
3/31/2018浅見泰司
東京大学大学院工学系研究科
社会階層による居住分化の変遷とそのメカニズムに関する研究
本研究は、今後都心居住が進展し密度も高まっていくと考えられる東京区部を対象地域として、複数年次の地域内での社会階層による居住分化の実態や変化要因を把握し、その形
成メカニズムを明らかにすることを目的とする。そのためにまず、政府統計の個票データや国勢調査の小地域集計等、その他空間データを活用して、より詳細な空間単位（町字以下）での所得分布を始めとした社会階層の空間分布の推定をおこなう。また推定モデルより、要因分析や年次による要因の差異についての分析を行う。また、空間スケールごとに居住分化と混在化のメリット・デメリットおよび居住者属性を誘導する手法等について整理し、推計された空間分布の結果を用いて、年齢分布だけでなく所得階層や世帯・住宅タイプ等のバラ
ンスの視点からコミュニティの持続可能性についても検討する。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川OOO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O4

2.8. 地理空間情報を用いた避難施設及び避難経路の計画手法に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

433
8/15/2012
3/31/2018
山田 悟史
立命館大学理工学部 建築都市デザイン学科
地理空間情報を用いた避難施設及び避難経路の計画手法に関する研究
本研究は、GIS を用いた避難施設及び避難経路の計画支援手法について検討するものである。 現在、避難計画には計画の妥当性とその計画に対する住民の認知度が要請されている。配置や経路の数値解析が可能な GIS は妥当性の担保として計画に寄与する一方で、地理空間情報として掲載する事が困難な要素により実際の被災時に障害を及ぼす可能性を含む側面があると考えられる。認知度については、策定過程を認知度を高めるため一部としてとらえる試みや、施設・経路を周知するための媒体の再考が行われている。 そこで本研究では、まず経路距離や人の流入量などの数値解析を用いてマクロ的に避難計画を作成する。次に、その計画を用いて現地ワークショップを開催し、議論を通じて住民の認知度の向上させるとともに、道路閉塞要素などのローカル情報を反映した避難計画を作成する。
また、同時にその計画を一般の方にも理解しやすい情報として周知する方法を検討する。以上をおいらせ町を事例に実施・検討することで、GIS を用いた避難施設及び避難経路の計
画支援手法の構築を行う。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O2

2.9. 複数の観測地点が及ぼす影響の測定
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

470
2/3/2013
3/31/2018山崎 福寿
日本大学経済学部
複数の観測地点が及ぼす影響の測定
本プロジェクトでは、複数の観測地点が空間上の任意地点に及ぼす影響及び外部性の推計方法を構築し、実際のデータを用いた住宅の立地・価格の分析を行う。例えば、従来のヘドニック分析では一般的に、最寄り駅からの距離を説明変数のひとつとして住宅価格を推計してきたが、東京都心部のように駅が密集している地域では、最寄り駅だけでなく周囲の駅が及ぼす影響をも考慮した推計方法を提案したい。そして、その手法をさまざまな住宅の問
題に応用することを目的とする。

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）12.10. 組合せ最適化手法に基づくパーソントリップ推定
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

471
2/13/2013
3/31/2018梅谷 俊治
大阪大学 大学院情報科学研究科 情報数理学専攻
組合せ最適化手法に基づくパーソントリップ推定
近年，多くの自治体によって大規模なパーソントリップ調査が実施されており，大学を始めとする多くの研究機関では，これらのパーソントリップデータや Pasmo や PiTaPa などの IC 形
式の乗車券の履歴データなどを利用して交通実態を様々な視点から解析している．しかし，これらのパーソントリップデータは個人の 1 日の移動状況を表す個票データから構成される
ため，商用・非商用を含む様々なサービスにパーソントリップデータを利用することは非常に困難である．一方で，これらのサービスではパーソントリップの正確な履歴データよりも，むしろ環境や状況に変化に対するパーソントリップの予測データを必要とする場合が多い．そこで，本研究では，駅や施設などの各時刻における入退場者数や少数のサンプリングデータなど少量の限られたデータからパーソントリップの全個票データを推定する問題を，時空間
ネットワーク上においてパスの組み合わせを求める大規模な組合せ最適化問題として定式化して効率的な近似解法を開発する．

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）16

2.11. 大規模人流データを用いた商業地域来訪者の特性分析
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

495
8/28/2013
3/31/2018秋山 祐樹
東京大学空間情報科学研究センター
大規模人流データを用いた商業地域来訪者の特性分析
商業地域の実態把握において来訪者数の把握は重要である。近年 GPS を搭載した携帯電話の普及により、人の移動に関する情報が日々蓄積されつつある。こうしたデータを用いる
ことで、膨大な数の人々の流動と滞留の様子を時系列的に把握することが出来る。そこで本研究では携帯電話から得られる大量の GPS ログデータを解析し、ユーザー1 人 1 人の自宅、勤務地、滞留地点を推定・抽出する。更に長期的な行動履歴と、居住者の特性から
GPS データのタイプ分類を行い、ユーザーのタイプ（就業者・学生・主婦等）を推定する手法を開発する。続いて商業集積統計と以上の結果を組み合わせることにより、商業地域ごとの
時間帯別・日別・季節別等の時系列的な来訪者数の変化や、それらの特性を分析・集計し、商業地域ごとの来訪者特性を明らかにする。更にこれらに商業集積統計から得られる業種
別店舗数や、Web から収集できる店舗等の情報、商店街の画像情報等を組み合わせていく
ことで、最終的には商業地域の実態を即時性を持って多面的に評価出来る手法の実現を目指す。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O2

2.12. 人の流れデータとオープンジオデータを活用した地域課題のマッピングに関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

514
11/29/2013
3/31/2018瀬戸 寿一
東京大学 空間情報科学研究センター
人の流れデータとオープンジオデータを活用した地域課題のマッピングに関する研究
本研究は「電子行政オープンデータ戦略」を背景に、国や首都圏を中心とする地方自治体が公開・提供している各種の地理空間情報（例えば、施設や道路、交通網に関する情報）と東
京都市圏の人の流れデータセットを活用した、地域課題解決にむけた視覚化やアプリケー
ション開発を試行するものである。本研究プロジェクトに参画する研究者らは、地域課題の解決に向けた地理空間情報の流通や活用を目的とした「アーバンデータチャレンジ東京2013」に関わって 20 を超える自治体からの賛同を受け、多くの地方自治体保有データを預かっている。これらのデータと人の流れデータセットを組み合わせることにより、地域に潜在する種々の課題解決に効果的な視覚化や、人の流れデータの政策意思決定現場における活用方法を検討することは、オープンデータ単体での取り組みと比して、より具体的な活用につながることが期待される。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
O
O
4

2.13. 人の流れデータベースにおける普遍性の考察
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数532
4/9/2014
3/31/2018
笹木 美樹男
株式会社デンソー 基礎研究所
人の流れデータベースにおける普遍性の考察
近年、人の流れデータベースが全国や海外に展開し、ますます大規模に利用できるようになった。一方で、携帯・スマフォ・プローブとの同化も実時間予測において考えていく必要がある。過去の人の流れも自然や社会との共生における人間の空間移動の結果であり、交通網
や道路網を適宜変換することで時代を超えた普遍性と特殊性を有すると考えられる。本稿では人の流れの普遍的成分を行動、交通、地理環境、施設、ライフスタイルと関連づけ、パラメータ表現を試みる。そして時空間軌道の数量的学習・予測手法に Generator-Attractor モ
デルと人間環境属性ベースの sparse sampling を導入し、データ同化を駆動できる構成を検討する。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O
O
O
O
O
-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
O
O
O
O
O
11

2.14. 近接情報サービスによる広告・宣伝の効果に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

555
8/24/2014
3/31/2018藤原 明広
千葉工業大学 工学部 情報通信システム工学科
近接情報サービスによる広告・宣伝の効果に関する研究
背景:近年のスマートフォン普及に伴い，人と共に移動する端末との近距離無線通信を利用
して情報を配信する近接情報サービスが提案された．例えば，Bluetooth Low Energy を利用した iBeacon による広告・宣伝のためのプラットフォームや，より長距離通信が可能なLTE を利用した LTE Direct が挙げられる．目的:これらの宣伝・広告への効果を見積もるには，人の移動・遭遇特性について理解する必要がある．そこで人流データベースを利用して，様々な都市における iBeacon や LTE Direct を利用したサービスを数理モデル化し，その性能評価を行う．明らかにすること:近接情報サービスに関わるスマートフォン数と宣伝・広告の伝搬や情報収集特性について明らかにする．また Bluetooth と LTE の違いとして通信半径が挙げられるが，これらの違いが宣伝・広告効果に与える影響についても検証する．
期待される効果:現時点では，近接情報サービスの利用者は少数であり，その性能については未知な部分が多い．本プロジェクトを通じて，具体的にその効果を見積もることで，サービスが効果的な場合の判断材料を与えることが可能となる．これにより，効果的な導入が期待できる．

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O
O
O
O
O
O
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O
-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
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O
O
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O
O
18

2.15. 移動履歴情報のプライバシー保護手法に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数558
10/1/2014
3/31/2018山口 利恵
東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャル ICT 研究センター
移動履歴情報のプライバシー保護手法に関する研究
本研究では、移動履歴情報のプライバシー保護手法に関する研究を行う。近年、携帯端末の普及と、それらの端末に搭載された位置情報センサーの精度向上により、移動履歴情報など個人の行動から得られるデータの収集が容易になっている。これらのデータを活用した研究が盛んに行われており、その有用性が示されている。一方で、移動履歴情報は従来の履歴情報と異なり、ユーザ個人を特定できる可能性が高まるために、これまで以上にプライ
バシーの問題を考慮する必要性がある。本研究では、データ活用における有用性を維持した上で、収集された情報から個人の行動が追跡できないようにするための、移動履歴情報の特性に合わせたプライバシー保護手法の検討を行う。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O
O
O
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O
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O
O
O

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
O
O
O
O
O
O
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O
O
O
O
25

2.16. 高速鉄道が人の流れや居住地選択に与えた影響：疑似実験的な状況を利用して共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数596
3/20/2015
3/31/2018牛島 光一
筑波大学 システム情報系 社会工学域
高速鉄道が人の流れや居住地選択に与えた影響：疑似実験的な状況を利用して本研究プロジェクトの目的は、高速鉄道の整備が人の流れや人々の居住地選択に与えた影響を測ることである。高速鉄道は鉄道会社に利益をもたらすだけでなく、社会に広く正の外部効果をもたらす可能性がある。ところが現実には、リニア中央新幹線の整備（東京～名古屋間）にあたっては 5 兆円以上の設備投資費用が掛かるにもかかわらず、全額を東海旅客鉄道が負担することになっている。このことはすなわち、投資に見合うだけの外部効果はないと国および地方自治体が判断したと解釈することが出来る。この判断は妥当なのだろうか。そこで、我が国における高速鉄道はどの程度の外部効果をもたらしてきたのかを測る。
本研究課題は大規模インフラのインパクト評価に関する研究の文脈に位置づけることが出来るが、大規模インフラの影響を厳密に評価することが容易ではないことは良く知られている。大きな理由の一つはインフラを整備する位置の内生性の問題である。例えば、通常は、効果が大きくなるところに優先的にインフラを整備するため、観察される効果は平均的処置効果にくらべて過大に評価されるという問題である。過大評価された値では他の場所にインフラを整備する際に効果の証拠として用いることができない。本研究は内生性の問題を解決するために、疑似実験的な状況を利用することで厳密な評価を行う。
S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川OOO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）OO5

2.17. 人の移動中の犯罪被害リスクの推定
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数605
5/15/2015
3/31/2018原田 豊
科学警察研究所 犯罪行動科学部
人の移動中の犯罪被害リスクの推定
公共空間を移動中の人を対象とするひったくりやわいせつ行為などの犯罪は、一般的な夜
間人口や昼間人口などを分母とした「発生率」の計算ができないため、被害のリスクを推定することがこれまできわめて困難であった。本研究では、CSIS の「人の流れ」プロジェクトのデータに代表される、人々の移動に関する時空間情報を参照することにより、さまざまな地
区・時間帯における at risk の人々の数を分母とした被害リスクの推定を行う手法について検討する。本研究により、どのような場所や時間帯で、どのような犯罪の被害のリスクがどれほど大きいのかを明らかにすることができ、狙いを絞った効果的な防犯対策を科学的根拠に基づいて実施することが可能になると考えられる。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
O
O
O
O
6

2.18. 人流データを利用したタクシー配車効率化に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数610
9/1/2015
3/31/2018
木村 耕治（株）日立製作所 情報通信システム社 ＩＴプラットフォーム事業本部 サービスイノベーション
統括本部 ＩＴ基盤ソリューション本部 ＤＢ部
人流データを利用したタクシー配車効率化に関する研究
本研究の目的は、人流データを用いた交通需要予測によるタクシー配車の効率化である。
一般的に、タクシーの需要は曜日、時間帯、季節によって規則的な増減の傾向が存在する。しかし、大規模なイベントが開催される場合や事故による電車の運休といった原因により、当該地域のタクシーの需要が通常の場合と比較して一時的に急増することがある。このような場合、当該地域に存在するタクシーだけでは急増した全ての需要に対応することができず、機会損失が発生する。また、タクシー利用者の観点では、タクシーの待ち時間が非常に長くなることや、最悪の場合は帰宅が不可能となることも想定される。これらの問題に対して、人流データを利用したタクシーの需要予測を行い、タクシーの配車を効率的に行うこと
で、需要急増時であっても、全ての人がタクシーを利用できるような仕組みの開発を目指す。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川OOO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）OO
5

2.19. 空間ストリームデータ分析に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数614
8/7/2015
3/31/2018北川 博之
筑波大学 計算科学研究センター
空間ストリームデータ分析に関する研究
ＣＳＩＳ共同研究「空間ストリーム情報統合に関する研究」（実施期間：2013-07-06 ～ 201503-31）を発展させ，空間情報ストリームの分析手法について研究する．具体的には，各種
空間ストリームデータの多次元分析を実現するための手法について研究を行う．研究者らは，これまでストリーム処理エンジンに関する研究を長年行い，独自エンジンの開発を行ってきた．近年では，ストリーム処理エンジンと多次元分析エンジンを組み合わせた多次元ス
トリーム分析のためのシステムアーキテクチャを提案し，そのプロトタイプシステムを現在構築中である．本共同研究では，具体的な大規模空間ストリームデータを用いて，その有効性や問題点の検証等を行う．

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川OOO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）32.20. 都市観光地における観光地マネジメントの課題解決と再構築に向けた地域・観光動態研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

675
4/30/2016
3/31/2018
杉本 興運
首都大学東京 都市環境学部 自然・文化ツーリズムコース
都市観光地における観光地マネジメントの課題解決と再構築に向けた地域・観光動態研究
大都市内部に立地する都市観光地は、都市住民という巨大市場を背景に、その需要に対応することで安定した観光地経営の基盤を築いてきた。しかし、都市開発、住民の世帯交代、訪日外国人増加などの諸要因による都市構造の変化に伴い,都市観光地としての様相や求められる魅力が刻々と変化し、様々な課題が浮上しているのもまた事実である。本研究プロ
ジェクトでは、東京都市圏にある都市観光地において現在の観光地マネジメントの課題解決
や今後の再構築を進める上での戦略立案に必要な地域・観光動態に関する総合的研究を実施する。そのための重要な調査として、地理情報システムを応用した対象地の社会、経済、自然・都市環境および観光客の行動動態の時空間分析や地理的視覚化を実施する。それらに加え、フィールドワークでの緻密な地域調査や組織調査を実施し、多角的な側面から
観光地マネジメントの望ましいあり方を検討していく。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川OOO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）OO
5

2.21. 集約型都市における土地利用・都市施設・交通網・交通行動の関係性に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

677
5/10/2016
3/31/2018鈴木 勉
筑波大学システム情報系
集約型都市における土地利用・都市施設・交通網・交通行動の関係性に関する研究
持続可能な都市形成のため，集約型都市を目標とした都市計画を政府や地方自治体が進めている．特に，予算と資源を効率的に活用し，最適な施設配置とそれらを結ぶ交通ネット
ワークの構築が必要である．しかし，各自治体で経済・社会・物理的な状況が異なり，複数の要素を勘案した上で，各都市に即した計画の立案が求められるため，土地利用・施設配
置・交通網・交通行動の関係性について，GIS による可視化を通じて把握することが重要である．そこで本研究では，第一に，全国の都市を対象に土地利用区分や商業施設，公共施設の配置等の地理的分布特性を関連するデータから把握し，GIS を用いて分布密度，配置パターンの対応関係の分析を行う．特に三大都市圏については Zmap townⅡを用いた家屋レベルでの地理的分布特性を分析する．第二に，道路網，鉄道網，バスやデマンドタクシー
といった地域交通網の整備状況，変遷を表現し，自動車交通・公共交通の両面から利便性の空間的可視化を行う．また，気候と交通行動の空間的な関係性についての分析を行う．
第三に，これらのデータを同時に GIS 上で表現することで，人口分布や人の流れとの対応関係にも注意しながら，両者の対応関係を分析し，単独のデータでは把握できない新たな知見を得る．以上の結果から，土地利用・施設密度・交通網の観点から現状の都市の在り方，
集約型都市実現のための施策について考察する．
S63 東京O
H18 郡山
H10 東京O
H17 秋田
H20 東京O
H06 岡山県南H12 京阪神
O
H13 静岡(空間配分)
H13 中京O
H10 東京(空間配分)
H17 北部九州
H20 東京(空間配分)
O
H18 道央H12 京阪神(空間配分)
H19 松山
H13 中京(空間配分)
H17 仙台H23 中京(空間配分)
O
H19 西遠H17 北部九州(空間配分)
H9 高知
H16 岳南(空間配分)
H11 富山H27 群馬（空間配分）
H13 長野H24 熊本（空間配分）
H15 山口
2002 ジャカルタ(空間配分)
H18 沖縄1996 マニラ(空間配分)
H19 金沢
2004 ハノイ(空間配分)
H13 静岡2009 ダッカ(空間配分)
H13 宮崎2012 マプト（空間配分）
H14 旭川2001 カイロ（空間配分）7

2.22. 統合型公共交通サービスの実現可能性に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数682
6/13/2016
3/31/2018原田昇
東京大学大学院工学系研究科 都市工学専攻
統合型公共交通サービスの実現可能性に関する研究
高齢化の進展による運転が困難な人の増加などにより、自家用車を保有・運転しなくても自由度の高い移動が可能なサービスのニーズが高まっている。一方、ドア to ドアの輸送サービスを提供しつつ乗合による効率的な運行を可能にする配車システムの研究が進んでおり、そのようなシステムを含む公共交通の再編と、適切なサービス設計により、公共交通の利便性を大幅に向上できる可能性がある。本研究では、完全自動配車が可能な配車システ
ム Smart Access Vehicle System (SAVS)を活用した統合型公共交通サービスの採算性を評価する。研究ではまず、申請者らが以前実施した調査結果をもとにした利用率推定モデ
ルと「人の流れデータ」を組み合わせ、仮想的な移動需要を生成する。その上で、シミュレー
ションを実施し、特定の待ち時間以内での到着を可能にするための必要な車両数を推定する。これらをもとに、提示する待ち時間および料金ごとのサービスの収支を推計して採算性を評価するとともに、最適な料金や車両数・他の公共交通との連携方法について考察する。
中京都市圏パーソントリップ調査の対象地域に含まれる多治見市での分析を最初に実施
し、多治見市の交通事業者等に結果を発表して意見交換を行う予定である。また、地域特性を考慮した比較分析のため東京都市圏での分析実施を検討している。
S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）OO2

2.23. 人の流れデータを用いたトリップ特性に関する都市圏比較の研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数690
7/7/2016
3/31/2018
山田 崇史
近畿大学生物理工学部
人の流れデータを用いたトリップ特性に関する都市圏比較の研究
パーソントリップ調査では、各都市圏において基礎的集計が行われ、過去の調査結果との比較が行われている。しかし、他都市圏と比較した結果については、交通手段やトリップ目
的の集計等といった調査結果の一部を単純集計した比較（※1）はあるが、より詳細な都市圏比較に関する内容は事例が少ない。本研究では、移動時間と滞在時間に着目して都市圏の間で比較を行い、都市圏の間における共通点および相違点を明らかにする。各都市圏のトリップ特性を比較することにより、これまで明らかになっていない都市に存在する特徴を明らかにすることができると考える。各都市圏における人の流れデータの分析を通じて、今後の街づくりを行うための基礎材料を見出すことを目的とする。さらに得られた結果が各都市圏の空間構造とどう関係しているのか考察する。参考文献※1：中京都市圏総合都市交通
計画協議会、第５回中京都市圏パーソントリップ調査結果の概要、平成 26 年 7 月 16 日

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O
O
O
O
O
O
-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
O
O
O
10

2.24. Incorporating population mobility in delineating the zones for

geodemographic segmentation in Asian

Metropolitans
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数692
7/17/2016
3/31/2018溫在弘
國立台灣大學 地理系
Incorporating population mobility in delineating the zones for geodemographic
segmentation in Asian Metropolitans
Geodemographics analyzes the socio-economic and behaviors of people based onwhere they live. Understanding the process of people's lives would help uncovering how
the places are formed. Moving is one of the important human activities that connect
different places. While trying to understand the relationships between human activities
and the spaces, the travel accessibility and travel use, like where they reside, and how
they move, is an important issue. Travel-based geodemographic classifications canshow how transport provision and usage varies across the country. The University ofTokyo (UTokyo) have constructed detailedhuman mobility data in major metropolitan
areas of Japan, and National TaiwanUniversity (NTU) also collected high spatialtemporal resolution traffic volumes of different transport modes in Taipei City from Open
Data Platform. With wide-spread use of mobility data, geodemographic classifications
can be built to explore more accurate geospatial patterns. Therefore, the objective of
the study is to incorporate human movement into the framework for geodemographic
segmentation. It will be a good opportunity to compare the spatial structures of humanmobility network in East Asian metropolitans and use the network clustering algorithms
to measure thedifferent neighborhood characteristics of geodemographic segmentationinduced byhuman mobility between different Asian Metropolitans in Japan and Taiwan.
S63 東京H18 郡山
H10 東京H17 秋田
H20 東京H06 岡山県南H12 京阪神
H13 静岡(空間配分)
H13 中京H10 東京(空間配分)
H17 北部九州
H20 東京(空間配分)
O
H18 道央H12 京阪神(空間配分)
H19 松山
H13 中京(空間配分)
H17 仙台H23 中京(空間配分)
O
H19 西遠H17 北部九州(空間配分)
H9 高知
H16 岳南(空間配分)
H11 富山H27 群馬（空間配分）
H13 長野H24 熊本（空間配分）
H15 山口
2002 ジャカルタ(空間配分)
H18 沖縄1996 マニラ(空間配分)
H19 金沢
2004 ハノイ(空間配分)
H13 静岡2009 ダッカ(空間配分)
H13 宮崎2012 マプト（空間配分）
H14 旭川2001 カイロ（空間配分）22.25. マイクロジオデータを活用した空間詳細な都市熱波の解析：東京都区部を対象に共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

698
8/24/2016
3/31/2018山形与志樹
独立行政法人国立環境研究所
マイクロジオデータを活用した空間詳細な都市熱波の解析：東京都区部を対象に地球温暖化の進展に伴うヒートアイランド現象の激化は著しく、特に 2020 年にオリンピックを控える東京において熱波対策は喫緊の課題となっている。本研究の目的は、(i)東京都区部を対象に、暑熱環境（気温、地表面温度など）と関連する要因（CO2 排出、快適性など）を
空間詳細な単位ごとに解析・推計すること、及び(ii)この解析結果をもとに効果的な熱波対策を検討することである。(i)での同解析には個別建物データや人流データ、高解像度リモートセンシングデータといったマイクロな（時）空間データを活用する。また、時空間動的な熱波
状況の変容をモデル化するために時空間統計モデルを活用する。(ii)熱波対策の検討は、複数の将来（社会経済・気候）シナリオの下で、各対策がどの程度の効果を持ちうるかを定量的に評価することで実施する。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O1

2.26. 都市と道路の共発展モデルからみる人口の地理的分布
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数699
9/2/2016
3/31/2018青木 高明
香川大学 教育学部
都市と道路の共発展モデルからみる人口の地理的分布
ヒトの集住について従来，歴史・地理学の視点から地勢や気候(自然環境要因)や，交通・交
易の立地条件や権力・支配構造(社会・経済的要因）から議論されてきた．しかしこれらの議論は，既に存在する都市の利点を後追い的に説明する形となっており，逆に諸要因を集住の基本原理として規定し，演繹的に現実の都市やその分布を説明することをしてこなかった．本課題では，特に基本原理として，人の集住と交易路との循環的な因果関係に注目する．交易路は集住地を繋ぎ発達する一方，交易路を介した交易の流れに応じて集住が変化する．このような循環的因果関係を集住の基本原理と仮定して，実際の地形条件下において集住の位置と規模を再現できるか検証する．

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
O
O
3

2.27. 東京都市圏における鉄道沿線の TOD に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数702
9/16/2016
3/31/2018原田昇
東京大学大学院工学系研究科 都市工学専攻
東京都市圏における鉄道沿線の TOD に関する研究
東京都市圏は、古くから都心から郊外へ放射状に延びる鉄道網を軸とした TOD が形成されてきたが、通勤混雑や、近年では郊外を中心に人口減少や高齢化などの問題が生じるようになった。その問題へ対処するためには、従来の TOD を再構築する必要があると考えられる。TOD の再構築を検討するにあたって、まず、１つの鉄道路線を対象として、その沿線における旅客流動と駅周辺の土地利用の関係を、人の流れデータや電話帳データなどを用いて定量的に分析する。次に、そこで得られた結果から土地利用に関するデータなどを変数としたシナリオをいくつか作成し、それぞれを鉄道利用者、鉄道事業者など複数の主体の視点から評価することにより、理想的な TOD の形を提案する。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）OO
3

2.28. Epidemiological simulation system for population movement suggestion with PFlow data importing.
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

728
12/23/2016
3/31/2018
王 世傑
国立研究開発法人理化学研究所 計算科学研究機構
Epidemiological simulation system for population movement suggestion with PFlow
data importing.
From our three foundlings in our epidemic simulation study, this collaboration projectrequires population movement data in PFlow project to import in. Our goal of epidemic
project is to construct a real-time population moving policy suggesting system for
purpose of epidemic migrations. In this project, we consider epidemic-mobility crossheterogeneities. The core part has been established as an agent-based simulator withthe following results and founding:(A) Under the position-averaged risk conservation,some specific places rise the risk of infection, the reason is not only because of thegeography position, but also because of the coherent between commuting time andtime-to-maximal-infection. (B), In the existed sir-agent model, the infection risk will be
under estimation because of the stochastic infection in limited-realization-number
simulations.(C),The stochastic mobility rises the infection risk.The infection risk
threshold reduces with a increasing mobility in the power of 1/2. Result (A) indicatesthe accurate epidemic parameters and commuting data for an epidemic simulator are
urgent for this period of developing simulator. The integrated supercomputing power
and the data-mining techniques are ready for our next step, they will let us to overcome
the difficulties of the non-accessibility of the priori epidemic data and of the individuallevel commuting data. The new established epidemic agent model, pathogenic dynamic
model (PD) building to solve the problem in result (B) is our advantage. The
deterministic model makes the higher computing performance and the accuracy
simulation outcome then SIR-agent model.
S63 東京H18 郡山
H10 東京H17 秋田
H20 東京O
H06 岡山県南H12 京阪神
O
H13 静岡(空間配分)
H13 中京H10 東京(空間配分)
H17 北部九州
H20 東京(空間配分)
O
H18 道央H12 京阪神(空間配分)
O
H19 松山
H13 中京(空間配分)
H17 仙台H23 中京(空間配分)
H19 西遠H17 北部九州(空間配分)
H9 高知
H16 岳南(空間配分)
H11 富山H27 群馬（空間配分）
H13 長野H24 熊本（空間配分）
H15 山口
2002 ジャカルタ(空間配分)
H18 沖縄1996 マニラ(空間配分)
H19 金沢
2004 ハノイ(空間配分)
H13 静岡2009 ダッカ(空間配分)
H13 宮崎2012 マプト（空間配分）
H14 旭川2001 カイロ（空間配分）4

2.29. 生命のコミュニティと人口問題に関する数理地理モデリング共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

737
1/29/2017
3/31/2018村山 聡
香川大学 教育学部
生命のコミュニティと人口問題に関する数理地理モデリング
本研究では、ヒトがどこに住むか？（Living Spaces）という環境問題に関する意志決定に関して、政治的な意志決定あるいは科学的な決議論ではなく、ヒトや動植物が居住する空間におけるヒトの重さ問題という広い意味での人口問題に焦点を絞る。これまでの歴史人口学、
経済史、社会学的な家族研究の成果を踏まえて、前近代の極めて多様性のある Living
Spaces あるいは生命のコミュニティから生産と消費が分離された斉一な近代への転換、そしてさらに現代における地球上のあらゆる空間レベルでの生態系の急激な変容と巨大都市への人口集中問題を、グラフクラスタリングなどの数理地理モデリングの方法によって情報化し、地球レベルでの環境問題に関する地方および地域レベルでの解決に向けた指針の作成のための素材の提供を課題とする。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）OO
2

2.30. Developing an interoperable platform for facilitating human mobility data utilization for practical applications
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

747
4/28/2017
3/31/2018
新井 亜弓
東京大学空間情報科学研究センター
Developing an interoperable platform for facilitating human mobility data utilization forpractical applications
Understanding human activity through their spatiotemporal aspects is vital fordeveloping projects and businesses because human activity is often associated withhuman mobility, e.g. transportation, urban planning, public health. However, use cases
in practical application are still limited while studies using such data have been drawing
attention. This is partly because such data are generally mass in their size and not easily
manageable without specific skills or technologies. This limits the opportunities fordeveloping various use cases for those who potentially know actual needs in practice invarious fields. To address this situation, we aim to develop a platform, which isinteroperable and enables users to test the potential use cases for various practicalapplications. We would like to use the data provided through JoRAS for testing thefunctionality of the platform and for examining the usability of human mobility data forpractices.

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O1

2.31. 人の流れデータを用いた地域特性の分析 ～神奈川県内市部を対象に～共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数749
5/16/2017
3/31/2018飯塚 重善
神奈川大学 経営学部
人の流れデータを用いた地域特性の分析 ～神奈川県内市部を対象に～過疎化や高齢化が進み、地域の活力が急速に失われつつある地方圏と比べると、産業基盤が整っており、人口も増勢を保っている神奈川県の経済は、それほど深刻な状態ではない。しかし、今後減少する人口に見合う施策の展開が求められており、さらなる地域社会の発展を目指し、地域に密着した産業振興、地域コミュニティの活性化などが課題となっている。県東部が大都市・工業地帯、県中部は近隣大都市のベッドタウンとしての色彩を強め、県西部や南部には観光やレジャーの名所が多数存在しているように、神奈川県は、エリアによって特徴がある。そこで、神奈川県内の複数の市部において、その賑わいの中心地であり商業を中心とした都市機能の集積場所である中心市街地を対象にして、人の流れデータを用いて、公共交通の利用動向や住宅地から中心市街地までの移動の特徴、公共交通とその地域・中心市街地の関係について詳細かつ定量的に分析する。そして、そこで得られた結果から、それぞれの市部内の事業者など複数の主体の視点を踏まえながら、活性化に向けた基礎資料を導出する。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O1

2.32. 道路ネットワークの構造，需要，閉塞確率に基づくリスク分析
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数752
5/19/2017
3/31/2018
笹部 昌弘
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
道路ネットワークの構造，需要，閉塞確率に基づくリスク分析
防災の観点から道路ネットワークのリスク分析は重要な課題である．例えば，道路ネットワークの構造に着目した媒介中心性を分析することで，移動距離の観点から利用頻度が高くなることが期待される道路を抽出することができる．ただし，媒介中心性はある道路が任意の 2 点間の最短経路に含まれる割合であるの対し，実際の人の移動は必ずしも最短経路のみに従うとは限らない．実データに基づく人の流れデータを用いることで，平常時における時
間帯毎，道路毎の需要を分析することが可能となる．また，名古屋市など一部の自治体では，地震発生時に建物倒壊等により道路が閉塞される確率（道路閉塞確率）のデータを分析・公開している．この道路閉塞確率は各道路の危険性を表す情報として利用することができる．本研究では，こうした道路ネットワークの構造，需要，閉塞確率の情報を組み合わせることで，道路ネットワークのリスクを定量的に分析する．

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川OOO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
O
O
O
7

2.33. 日本における地理的犯罪予測手法の開発
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数756
6/3/2017
3/31/2018
雨宮 護
筑波大学システム情報系
日本における地理的犯罪予測手法の開発
都市内の比較的狭い領域における将来の犯罪発生リスクを予測し，警察活動などに役立てることを目的とした「地理的犯罪予測」に関する試みが，近年欧米を中心にさかんになっている．こうした予測手法，およびシステムの研究開発が行われる中，日本でも昨年，京都府警
により同種のシステムの試験運用が開始され，今後わが国でもこうした取り組みに対する関心が高まるものと思われる．しかしながら，日本の犯罪発生水準は，諸外国に比して著しく低いことが知られており，欧米で生み出された予測手法が，わが国において有効に機能す
るかは，定かではない．申請者らは，既存の予測手法を国内のデータに適用した上で，予測精度の評価等を行ってきたが，今後はその結果をふまえ，日本の状況に特化した手法の開発が望まれる．本研究は，これまでの検討の結果，日本において，ある程度の予測精度が見込まれる手法をカスタマイズし，より説明力の高い予測モデルの構築を目指すものである．そのために，既存研究では考慮されていない時空間的に詳細な地理空間情報（人の移動に関するもの等）を用いる．

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川OOO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）

O
O
O
6

2.34. 人の流れデータを用いた交通混雑・渋滞の予測手法に関する検討
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数753
6/1/2017
3/31/2018池田 拓郎
株式会社 富士通研究所 応用研究センター
人の流れデータを用いた交通混雑・渋滞の予測手法に関する検討
世界的に都市部への人口集中が進み、2050 年までに 70％に達すると見込まれている。都
市部では人口過密による交通混雑・渋滞が社会問題となっており、今後ますます深刻になっていくと予想される。交通混雑・渋滞を緩和するには、交通インフラの拡張だけでなく、交通
混雑・渋滞の予測に基づき、適切な情報提供を行うことで移動者の行動の変化をもたらすことが必要である。また、災害時に発生する交通混雑・渋滞を事前に把握することで被害の拡大を防ぐことも重要である。しかしながら、交通混雑・渋滞の予測に使える観測データは必ずしも豊富であるとは限らない。本研究では、利用可能な観測データが限られた場合での交通
混雑・渋滞の予測の実現可能性について検討する。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）12.35. 都市間新交通開通が産業立地に与える影響分析
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数765
6/21/2017
3/31/2018
金本 良嗣
政策研究大学院大学
都市間新交通開通が産業立地に与える影響分析
新交通開通とストロー効果の発生原因についての分析を行う。まず文献によって異なるスト
ロー効果の定義としては、商圏の変化、小売販売額の変化、人口の変化、通勤圏の変化、などが挙げられる。これらの視点に基づき、新幹線や高速道路を中心とした日本における交通発達の歴史から、新交通開通前後で上記のストロー効果の発生が疑える時期・地域を絞り、モデルの妥当性について分析を行う。既存のストロー効果の研究では、対象や方法にば
らつきがあったが、今回の研究では複数の地域を対象に複数の分析を行うことで、選択モデ
ルの妥当性自体も検討することが可能となる。特に新幹線が開通して日の浅い東北や九州
では、研究自体が新規性のあるものであることに加えて、東京をはじめとする三大都市圏に比べ人口の移動インセンティブが単純であることから、新交通開通自体の影響を取り出して分析することが可能である。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O1

2.36. Understanding human mobility patterns and urban geography
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数766
7/6/2017
3/31/2018徐梦俏
Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology
Understanding human mobility patterns and urban geography
Understanding the dynamics of the individuals’ daily mobility patterns has long been afundamental issue for urban planning and management, and tremendous efforts havebeen made to reveal the possible universal laws governing human urban mobilities.
Given the diversity of world cities in terms of both geographical space and socioeconomic aspects, however, it remains a challenging task to set forth a unified
framework towards clearly uncovering the factors driving human urban mobilities andthe influence of these factors on the structural stability and evolution of urban systems.
This project aims to better understand the dynamic interplay between human mobility
and urban space, by looking into the empirical daily travel trajectories of individual
citizens. Our main research focus are twofold. First, we will investigate the spatial andtemporal patterns of human urban activities over a variety of cities, and examine how
the geography of a city, i.e. the geographical distribution of its settlements, impacts
human mobility patterns. Second, we will further explore how human urban activities
affect urban space, e.g. the evolution processes of urban land-use patterns and urban
spatial segregation. Outcomes of this research project may deepen our understandingof various phenomena driven by human urban mobility, from epidemic prevention,transportation system efficiency to land use sustainability, thus contributing to urban
planning to achieve a permanent goal of “better city”.
S63 東京O
H18 郡山
H10 東京H17 秋田
H20 東京O
H06 岡山県南H12 京阪神
H13 静岡(空間配分)
H13 中京H10 東京(空間配分)
O
H17 北部九州
H20 東京(空間配分)
O
H18 道央H12 京阪神(空間配分)
O
H19 松山
H13 中京(空間配分)
O
H17 仙台H23 中京(空間配分)
O
H19 西遠H17 北部九州(空間配分)
H9 高知
H16 岳南(空間配分)
H11 富山H27 群馬（空間配分）
H13 長野H24 熊本（空間配分）
H15 山口
2002 ジャカルタ(空間配分)
H18 沖縄1996 マニラ(空間配分)
H19 金沢
2004 ハノイ(空間配分)
H13 静岡2009 ダッカ(空間配分)
H13 宮崎2012 マプト（空間配分）
H14 旭川2001 カイロ（空間配分）7

2.37. 富士山噴火による首都圏降灰被害評価に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数772
9/1/2017
3/31/2018藤田英輔
防災科学技術研究所 火山研究推進センター
富士山噴火による首都圏降灰被害評価に関する研究
富士山噴火により、東京都をはじめとする首都圏においてどのような降灰被害が発生するかについてハザード評価を実施する。富士山噴火は 1707 年宝永噴火の規模(VEI5)を想定した数値シミュレーションを実施し、富士山火口周辺での噴煙のダイナミクスを計算する。放出された火山灰等の火山噴出物は、富士山周辺および首都圏の気象場の影響を受け拡散
し、首都圏の各地点での降灰厚などの推定値が得られる。この推定値と空間情報にて提供される建物分布や人の流れデータと関連付けを行い、ハザード評価を社会的・定量的なデータとして提供することが可能となる。気象場は季節などに依存するため、複数シナリオを実施することにより、各地点での降灰および被害の確率評価を行うための手法を開発する。なお、数値シミュレーションコードは、気象研で開発されている降灰シミュレーションのための領域移流拡散モデル(JMA-RATM)を用いて実施する。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O1

2.38. 首都直下地震発生時における帰宅困難者対策
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数～コインパーキングを含む駐車場の活用～

775
8/21/2017
3/31/2018後藤 寛
横浜市立大学首都直下地震発生時における帰宅困難者対策 ～コインパーキングを含む駐車場の活用～
本研究の目的は、今後起こりうる首都直下地震発生時において発生する帰宅困難者対策として GIS による地図情報をベースとしたコインパーキングを活用した対策を考察することである。本研究の背景は大きく二つある。一つ目は東日本大震災時に帰宅困難者が多く発生したため、今後首都直下地震が発生した場合、それ以上の帰宅困難者が発生し一時滞在
施設の不足が予想されること。二つ目は車中泊者対策である。熊本地震で多く見られた車
中泊者は東京においても発生する可能性がある。この二つの問題の対策としてコインパー
キングを含む駐車場の活用方法を考える。 帰宅困難者の通勤・通学地から自宅までの帰路において都心部・密集地・住宅地の 3 地点においてそれぞれ帰宅困難者の需要は異なり必要な対策もそれに伴い異なることを明らかにする。 分析方法としては東京都が指定している帰宅困難者対策として帰宅支援対象道路を指定している道路のうち上記した 3 地点が含まれる道路を指定しバッファをかけ一定範囲内の駐車場数を探し出す。次に接道条件や昼間人口と夜間人口の違いやターミナル駅との関係性などから支援に適する場所を指定し
上記の 3 地区ごとに適した対策方法を考えその対策を施した場合の結果をデータで表示する。
S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O2

2.39. 流動人口統計を用いた帰宅困難者の推定
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

782
10/20/2017
3/31/2018
薄井 智貴
名古屋大学大学院 経済学研究科
流動人口統計を用いた帰宅困難者の推定
災害発生時の帰宅困難者数の推定には，10 年に一度，秋の数日に実施されるパーソントリ
ップ調査データ（以降，PT データ）から各地域の流入出量を算出し，時間帯別・平休日別に集計する手法を主に用いている．しかし，PT データでは把握できない，日々の流動や季節
動向，通過人口，観光客，訪日外国人などの流動性の高い人口も加味した，より現実に即した帰宅困難者数により対策を講じる必要がある．さらに，PT データは限られた都市圏のみのデータであり，調査対象外の地域における帰宅困難者推定も考慮する必要がある．そこで本研究では，全国 99%のカバー率を誇る携帯電話基地局データから滞留人口を時間帯毎に推計した“流動人口統計”の数日分のデータから，状態空間モデルにより，人々の定常流動を推定し，“人の流れデータ”および国勢調査等の静的データと同化させることで交通手段を考慮した帰宅困難者数の推計を試みる．

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O1

2.40. The influence of autonomous vehicles and shared mobility services on accessibility levels and future urban form
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

788
11/17/2017
3/31/2018原田昇
東京大学大学院工学系研究科 都市工学専攻
The influence of autonomous vehicles and shared mobility services on accessibility
levels and future urban form
近年都市部を中心としてシェアードモビリティの普及が進み、環境負荷の低減や自動車保持にかかる費用の緩和、交通手段の最適な配分などの効果を生んでいる。また来る将来、自動運転技術の導入によってこれまで公共交通空白地に住む自動車を保有していない高齢者等のいわゆる交通弱者の移動で手段が確保され、従来のサービスでは不可能であった
新たな移動が発生することが予想される。こうしたサービスの実現に向けた取り組みが行われている一方、それらが及ぼす影響について国内の都市をモデルとして評価した研究は少ない。本研究ではこのような新しい交通サービスが普及した将来の都市において、人々の交通行動への影響とそれに伴う都市構造の変化についてエージェントベースで評価するものである。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O1

2.41. 東京郊外地域の緑地の周囲に与える影響について
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

790
11/23/2017
3/31/2018
森岡拓郎
政策研究大学院大学
東京郊外地域の緑地の周囲に与える影響について
各自治体では、公共の緑地を所有し、緑地の減少の速度を緩やかにするための条例等による補助や規制などの行政の介入を行っている。首都圏の通勤圏は、ベットタウンとして都市開発が進み、緑は次第に減少傾向にある。そのため、下記のような問題意識を持ち、ヘドニ
ックアプローチにより東京から 30～50ｋｍ圏内（東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県）の緑地周辺の地価について分析する。【問題意識】①
緑地は市民生活の良好な都市環境に寄与するなど正の外部性が存在する一方で、落木や落ち葉により、家や道路が汚れたり破損したりするような負の外部性が存在する。市民からの緑地の評価はどうなのか。②
開発が進めば緑地は減少し、緑地と開発はトレードオフの関係にある。更に都市開発が進んでいった場合、周辺の土地利用の状況によって、開発する前と後では市民からの緑地の評価は変化するのではないか。③
今後開発が見込まれるような通勤圏内の地域ではどんな緑地に対する政策が望ましいか。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O1

2.42. マイクロジオデータを用いたモビリティ需要シミュレーション
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数791
12/6/2017
3/31/2018
河口 信夫
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻 教授
マイクロジオデータを用いたモビリティ需要シミュレーション
我々は、モビリティを活用したサービスとして、人の移動やモノの移動、サービスの移動、さらに実世界データの取得を同時に行う「Synergic Mobility」を提案している。多様なモビリティサービスを統合的に、シナジー効果を生み出して利用するためには、それぞれのサービスの需要がどの程度、どこに発生しうるか、の想定が重要である。本研究では、デマンドバス
やデマンドタクシー、自動運転車両のデマンドを推定するため、可能な限り詳細なマイクロジ
オデータを用いて、モビリティ需要のシミュレーションを行う。人口分布、年齢分布や就業・就学人数なども考慮し、また、店舗・事業所情報も活用して、人やモノの動態や需要のシミュレ
ーションを構築する。これにより、どのようにデマンドバスや自動運転サービス車両を配置
し、どのようにサービスを組み合わせれば、各サービスの「シナジー」を生み出せるのかを検証することが可能になる。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

-H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O1

2.43. 社会構造変化を考慮した交通ネットワーク評価に基づく地域防災機能向上に関する研究
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

795
1/1/2018
3/31/2018
倉内 文孝
岐阜大学工学部社会基盤工学科
社会構造変化を考慮した交通ネットワーク評価に基づく地域防災機能向上に関する研究幾度となく自然災害に見舞われる我が国において，災害時に深刻な機能不全に陥らない持続可能性の高い社会の実現が必要である．本研究では，市町村合併や社会システムの効
率化等の平常時の社会の持続可能性を高める取り組みによって交通ネットワークへの依存が高まり，かえって災害時の社会脆弱性を高める可能性について提起したい．そのため，社会構造の経時的な変化を考慮した新たな交通ネットワーク評価手法を構築する．具体的には，実際のデータより複数時点での土地利用・人口分布，施設立地状況，交通システムの変化の関係性を分析することで，社会構造変化と交通システムの変化の関係を明らかにし，これら土地利用・施設立地・交通システムの相互関係を 1 つのネットワークとして表現するマルチレイヤネットワークの構築をおこなう．立地選択や施設選択の意思決定による動的な社会構造の変化を 1 つの構造体として示すマルチレイヤネットワークを構築し，複雑ネット
ワーク理論を活用することで，ネットワーク形状論からの総合的な評価を可能とする．これにより，大規模ネットワークに適用可能かつ動的な社会構造変化に対応した実用性を兼ね備えた防災機能評価をおこなう．

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川

O-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）OO
3

2.44. 都市内コミュニケーション便益の推定
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

797
12/20/2017
3/31/2018中島 賢太郎
一橋大学 イノベーション研究センター
都市内コミュニケーション便益の推定
本研究の目的は、都市内における企業間コミュニケーション便益を推定することである。取引関係の構築・維持、あるいは共同研究など、企業の業務において他企業とのコミュニケー
ションは必要不可欠である。近年の ICT の発達により、コミュニケーションは円滑になったとはいえ、やはり顔をつきあわせたコミュニケーションは未だ重要な役割をはたしており、これは都市集積の大きな要因の一つであると考えられる。本研究は、人の流れデータを用いて、重力モデルによって業務目的トリップの距離弾力性を測定することで、この face-to-face コミュニケーションの便益を計測することを目的とする。また、このコミュニケーションコストを通じた集積の経済について、不動産価格情報を用いた推定を行う。

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川OOO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）OO
5

2.45. 人の流れデータを用いた人対車事故リスク分析
共同研究番号
研究開始日
研究終了日
研究代表者
研究代表者所属
研究題目

研究概要

データセット
利用状況

データセット利用数

804
1/25/2018
3/31/2018
兵頭 知
日本大学 理工学部 交通システム工学科
人の流れデータを用いた人対車事故リスク分析
人対車事故においては，自動車交通量などの一般的な事故要因に加え，時空間内における多様な人の滞留・移動量が深く関わっていると考えられる．このため，若者から高齢者の交通行動実態やトリップ特性を分析し，それらの交通特性と人対車事故の起こりやすさ，すなわち事故リスクとの関係性を把握することが重要である．しかしながら，これまでの交通センサスに代表される調査データ等では，観測範囲やデータの種類，取得頻度や期間等に制約があるため，任意時空間内における人の滞留・移動量と人対車事故リスクとの関係性については未だ不明確である．一方で，人の流れデータを活用することで，多様・多頻度かつ長期間のデータによる，任意時空間の人の滞留・移動量に対してより正確な分析が期待される．そこで，本研究では，個人属性別の交通行動実態やトリップ特性などの交通特性に着目して，交通事故データ，交通センサスデータおよび人の流れデータを統合することで，人対車事故リスクの時間的・空間的傾向について分析する．

S63 東京H10 東京H20 東京H12 京阪神
H13 中京H17 北部九州
H18 道央H19 松山H17 仙台H19 西遠
H9 高知
H11 富山
H13 長野H15 山口
H18 沖縄H19 金沢
H13 静岡
H13 宮崎H14 旭川OO-

H18 郡山H17 秋田
H06 岡山県南H13 静岡(空間配分)
H10 東京(空間配分)
H20 東京(空間配分)
H12 京阪神(空間配分)
H13 中京(空間配分)
H23 中京(空間配分)
H17 北部九州(空間配分)
H16 岳南(空間配分)
H27 群馬（空間配分）
H24 熊本（空間配分）
2002 ジャカルタ(空間配分)
1996 マニラ(空間配分)
2004 ハノイ(空間配分)
2009 ダッカ(空間配分)
2012 マプト（空間配分）
2001 カイロ（空間配分）O3