年次報告書 2022年 度

東京大学
空間情報科学研究センター

年次報告書

2022
年度

Annual Report 2022
Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo

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

年次報告書

2022
年度

ご挨拶

2018 年度から東京大学空間情報科学研究センターのセンター長を担当している瀬崎 薫です。1998 年のセンターの発足以来、5 代目のセンター長になります。
日本の国立大学では、センターが最小の研究・教育組織になっています。学部、大学院、研究所などと比べると人数が少ない組織です。このため、ほとんどのセンターでは、特定の分野の研究者が集まって特定の課題を集中的に研究しています。一方、当センターは大規模ではないものの、文理にまたがる多様な分野の研究者がいる組織です。具体的には、都市工学、自然地理学、土木工学、情報通信工学、経済学のメンバーが発足以来恒常的におり、さらに人文地理学、環境学、建築学、数理工学といった分野のメンバーが在籍することもあります。この多様性は、空間情報科学の特色を反映しています。空間情報科学は、フィジカル空間・地表で生じる現象を取得し、地理空間情報（デジタル地図データ）と GIS（地理情報システム）を用いて分析することを主な目的としています。このような現象はきわめて多様で、人文・社会科学、
東京大学空間情報科学研究センター
センター長

瀬崎 薫

自然科学、工学の様々な研究分野の対象となるため、必然的に空間情報科学は多彩かつ学際的になりますが、異なる背景をもつ研究者が日常的に連携し、空間情報という明確な方向性の下で融合研究を行い新たな学術分野を創出しているというのが我々の強みでもあります。
しかしながら、このような学際的な研究分野を少人数の当センターが支えることは困難をともないます。幸いなことに、当センターは文部科学省により「空間情報科学研究拠点」（共同利
用・共同研究拠点）に認定されており、全国の研究者と連携して空間情報科学を推進するという公式な使命を持っています。全国的な協力や支援を通じて、多数の成果が生まれています。たとえば、当センターが整備したデータやサービスを用いた共同研究が年々増加しています。民間企業との協働も当センターの特色で、2011 年以降、複数の企業からの寄付金による研究部門が運営されています。さらに、国土地理院などの官庁や海外の研究機関とも積極的に連携してきました。このような状況を維持し、発展させていくためには、今後も全国の皆様のご協力が不可欠です。どうかよろしくお願いいたします。

1

CSIS Annual Report 2022

目次

ご挨拶… ………………………………………………………………………………………… 1
目次………………………………………………………………………………………………… 2

2022年のハイライト… …………………………………………………………… 3
研究者紹介… ……………………………………………………………………………… 3
澁谷遊野 准教授… ……………………………………………………………………
矢澤優理子 特任助教… ………………………………………………………………
西山勇毅 講師… ………………………………………………………………………
吉田崇紘 助教… ………………………………………………………………………

3
4
5
6

主催シンポジウム… …………………………………………………………………… 7
CSIS DAYS 2022……………………………………………………………………… 7
CSISシンポジウム2022… …………………………………………………………… 8

共同利用・共同研究… ………………………………………………………………… 9

優れた研究成果１……………………………………………………………………… 9
優れた研究成果２……………………………………………………………………… 10

空間情報科学研究センターについて… ………………………… 11

センター概要… …………………………………………………………………………… 11
空間情報科学とは……………………………………………………………………… 11
センターの目的… ……………………………………………………………………… 11
歴代のセンター長……………………………………………………………………… 11
沿革… …………………………………………………………………………………… 12
組織… …………………………………………………………………………………… 13
運営委員会・研究協議会…………………………………………………………… 13
メンバー…………………………………………………………………………… 13
研究部門…………………………………………………………………………… 15

予算… …………………………………………………………………………………… 16
研究教育活動…………………………………………………………………………… 16
学術論文、国際・国内会議論文他…………………………………………………… 16
受賞… …………………………………………………………………………… 16
学生… …………………………………………………………………………… 16

共同利用・共同研究… ………………………………………………………………… 17

提供するサービス……………………………………………………………………… 17
共同研究課題…………………………………………………………………………… 26
主催・共催シンポジウム… …………………………………………………………… 26

国際連携… ………………………………………………………………………………… 27
学術国際交流協定… ………………………………………………………………… 27
国際的な研究プロジェクトへの参加状況… ……………………………………… 27

デジタル空間社会連携研究機構………………………………………………… 28
グローバル空間データコモンズ社会展開寄付研究部門………………………… 30

資料……………………………………………………………………………………………… 31
外部資金… ………………………………………………………………………………… 32

科学研究費助成事業（補助金・基金） 研究代表課題…………………… 32
その他外部資金研究課題… ………………………………………………………… 32

研究教育活動……………………………………………………………………………… 34
査読付き論文…………………………………………………………………………… 34
国際会議論文集……………………………………………………………………… 37
国内会議他……………………………………………………………………………… 39
書籍… …………………………………………………………………………………… 41
受賞… …………………………………………………………………………………… 42
修士論文………………………………………………………………………………… 43
博士論文………………………………………………………………………………… 43

共同利用・共同研究… ………………………………………………………………… 44
課題… …………………………………………………………………………………… 44
研究業績………………………………………………………………………………… 48
主なシンポジウム等の開催状況… ………………………………………………… 52

国際連携… ………………………………………………………………………………… 53
学術国際交流協定… ………………………………………………………………… 53
国際的な研究プロジェクトへの参加………………………………………………… 54

客員研究員・協力研究員… ………………………………………………………… 55
CSIS Annual Report 2022

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2022年のハイライト

澁谷遊野 准教授 2022年１月着任

多様性・異質性を考慮し、地域・都市空間のデザインのためにデータを活用する●現在の研究について教えてください

クしながら移動するなどサイバー空間につながりながら行動しているため、サイバー空間での人々の行動や言葉と現

現在取り組んでいる研究はいろいろありますが、まと実空間での行動は相互に影響していると考えられます。こめると、「情報通信技術・データ」「社会経済」「人間行動」のことから、サイバー空間と現実空間の関連性の解析もの３つの視点から、より民主的な参加形態の都市空間をど行っています。

うやって作っていくか、を研究しています。

このように、いろいろな研究に取り組んでいますが、研例えば、移動手段にこれまで車を使っていた人が公共交究の時間が取れないことが最近の課題です。研究している通機関を使うようになった、これまで普通に外出していたときが一番楽しいです！うまくタイムマネジメントをし人々がコロナ禍での自粛要請によって家の中で過ごすようて、研究ができる時間を増やしていきたいと思っています。

になった、など、何かがきっかけで人々のこれまでの行動が変化することがあります。そのような行動変容の定量的な把握や原因の推定を、位置情報をもつ様々なデータ●今の研究に取り組むことになったきっかけを教えてくださいの解析を通して行い、さらに行動変容のモデリングやシ

大学卒業後に仙台で記者をやっており、東日本大震災時

ミュレーションを行っています。その際、“ 典型的な人 ”の取材の中で、被災地ではデータがたくさんあるのにうまだけに焦点を当てると都市全体の変化をうまく説明できまく使いきれておらず、被災地を支援する側では情報が不足

せん。ですので、社会経済的・地理的には不均質であり、しているためにうまく支援できていない、という状況を目“ 多様な人 ” がいることを考慮し、それぞれの人がどのよの当たりにしました。もっと ICT やデジタルの力、デー

うな場所でどのように行動変容が起きたのかということにタの力を使ったら災害への対応や復興がうまくいくのではも着目し、データ解析やモデリングをしています。

ないか、と強く感じました。

多様性・異質性という観点では、市民のための市民によ

その問題意識で、大学院に入り、東京大学大学院情報学

る市民のデータである「シビックデータ」も重要で、それ

府社会情報学コースにて修士号博士号を取得、博士課程教を収集するためのデザインを検討しています。購入できる

育リーディングプログラム GCL を修了しました。前者はような位置情報系のデータはもちろん解析に大変便利で

いわゆる社会科学系のコース、後者は情報理工系が主体と様々なことがわかりますが、それだけではやはり限界があなったプログラムで、博士課程では両方の手法を用いて社るためです。

会経済的復興活動の検知にソーシャルメディアデータが利

また、現実空間の人々はスマートフォンで地図をチェッ用できるかどうかについて研究を行いました。
その過程で、
ビッグデータを解析したのですが、それがすごくおもしろ
かったんです。SNS 等の膨大なデータを分析していく中
で、いろんなことがわかるけれども万能じゃなく、バイアスがあったり、見落としているものがあったりして、データを批判的にみることや多様性を考慮することの大切さを感じ、このままこういったデータを使い続けていくとどうなるのかといったことも検討したいという次の課題が生まれ、多様性・異質性を考慮したデータ活用という現在の研究につながっています。今後もデータの限界や特性を見極めながら解析し、地域・都市空間のデザインを検討していきたいと思います。

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CSIS Annual Report 2022

研究者紹介矢澤優理子 特任助教 2022年１月着任

自然と人とのかかわりを見つめ、
自然と共生する仕組みを考える●現在の研究について教えてください
日本にある自然環境の大部分は、人が利用したり維持するために管理してきた「二次的自然環境」です。この二次的自然環境と人の関わり方に興味があり、現在は、森林と人の関わりを時間的・空間的な分析によって明らかにする研究をしています。特に、都市や台地上の人とのかかわりの強い平地林の変化に着目し、日本中の平地林のデータを収集しているところです。地理情報システム（GIS）を用
いてメッシュごとに森林の変化を定量的に把握します。さらに、その中でも特徴的な変化をしているエリアについて景も含めて明らかにし、現在の社会的な状況にマッチするは、現地に赴き、実際に自分の目で現地を確認し、土地所

自然との共生の仕組みを考え、どんな国や地域でも援用で有者に森林の変化に関わる話を聞いたりするなどのフィー

きるしくみとしてシステム化することが私の研究の大きなルドワークも行います。GIS を用いた定量的な土地利用のテーマです。

把握と、フィールドワーク等で得られる様々な情報を総合

具体的に研究の対象とする自然環境として、人が恩恵を的に検討し、対象地についての人のかかわりを明らかにし受け、影響を及ぼしてきた川、森、湖や海について、人とていきます。

の関わり方を検討したいと思っており、千葉大学大学院園

ちなみに、フィールドワークはとてもおもしろいで

芸学研究科での修士博士課程時代には、堤外地（河川敷）す。現地を見ることで初めてわかることもたくさんあり、がどのように利用されてきたのかを解析し、明らかにしまフィールドワークにはどんどん行きたいです！ CSIS は個した。堤外地は、出水被害をいちばん最初に受ける空間で人の事情に合わせて働きやすい環境なのですが、現在、子すが、河川がもたらす肥沃な土壌があり、現在も農地とし育てと仕事の両立で試行錯誤中でなかなか現地に行く研究て使われています。また、過去には集落が存在していたとができていないので時間を捻出する工夫をしていきたいところも多く、人と自然が非常に深くかかわってきた空間で思っています。

す。しかし、これまで堤外地の土地利用を時系列的に定量●今の研究に取り組むことになったきっかけを教えてください的に明らかにし、その背景にある人とのかかわり方まで考察した研究は行われてきていませんでした。この一環で行った研究の一つでは、人が関わることで初めて形成され生き物が大好きで自然が好きなのですが、人による開発

る二次的な植生に焦点を当て、歴史的な地図を GIS デー

等で自然が大きく変わっていく状況を見て、そこに住む生

タ化することで植生の変化を分析しました。堤外地はある

き物たちはどこへいくんだろうと幼いころから感じていた

一つの土地利用ではなく、いわゆる草地や森林、農地、集のが発端だと思います。一方で、大学生になってから授業

落など様々な利用がモザイク状に配置されてきたことがわやゼミでいろいろな地域に赴いたことで、人と自然が（おかりました。また、人による自然環境の利用や管理が行わ

互いにうまく折り合いをつけながら）共生できる方法は確れなくなったり、河川改修によって河道が変化するなどと実に存在していると確信しました。近年では、これまで人いった人のかかわり方の変化が堤外地ランドスケープの大が適切に利用することで維持されてきた里地里山などがメ

きな変化要因のひとつであることもわかりました。これまディアなどによく取り上げられますが、そのような人と自での研究で河畔林についても検討したのがきっかけとな然が共生する方法を、歴史や文化といった人文科学的な背り、現在は森林を対象にした研究をするに至っています。
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2022年のハイライト

西山勇毅 講師 2022年4月着任

日常生活のすべての活動情報を検知・蓄積・活用し、人・集団のWell-beingの向上を目指す●現在の研究について教えてください

検出を行い、育児行動を数値化し見える化する研究を行って研究の専門分野はいます。育児における様々な行動（抱っこする、おむつを替

ユビキタスコンピュー

える、散歩に出かけるなど）にかかる時間等はこれまで客観

ティングです。ユビ

的には把握されていないので、まずは数値化できることが大キタスコンピューティ

変重要です。同じテーマでは、スマートフォンのログなど自動ングとは、人々の周的に収集できる情報から産後鬱を検出する方法についても研りに散らばっている究を開始しました。

小さなコンピューター
が人々の状態を認識し、生活をサポート

5

た育児支援というテーマで、スマートウォッチを用いて行動の●今の研究に取り組むことになったきっかけを教えてくださいしてくれる環境のこと

大学まで体育会の野球部に所属し野球に打ち込んでいたです。現在の研究でのですが、怪我が多い選手でした。自分がすでに十分練習は、ユビキタスコン

した後でも、他の部員が練習しているのを見るとつい練習をピューティングを実現するための３つの要素技術、すなわち、続けてしまい、オーバーワークになってしまっていたのです。

①人々の行動を検知・収集する技術、②収集された行動デー

この経験から、人の行動変容、つまり人の行動の変化とそのタを蓄積・分析する技術、③分析された結果を人に活用・要因（情報の見せ方）に興味がわき、博士課程では個人・還元する技術の開発を目指しています。①検知・収集する技集団に対して、どういう情報をどのように共有すると集団の行術としては、例えば、スマートフォンやウェアラブルデバイス

動が変化するのか、という情報の共有を用いた行動変容促進による検知・収集があります。これらのデバイスにはマイクやの研究を行いました。例えば、情報を競争的に示した方がい

GPS、加速度計などのセンサ類がついているので、人々が日いのか、協力を促すように示した方がよいのか、などを分析

常生活でデバイスを使用する際にセンサ類がなんらかの行動

し、集団の性質やタイミングを考慮した情報の適切な提示方に関する情報を検知し収集することができます。②蓄積・分法について検討しました。上記の③活用・還元にあたる研究

析する技術とは、具体的には、行動を理解するために、収です。そして、③の研究をよりエビデンスベースで大規模・集したデータを分析する方法と、収集した膨大なデータの保長期的に実施するために必要な①行動データの検知・収集

存場所や保存方法です。③活用・還元する技術とは、分析や、②分析・蓄積技術の研究へと研究分野が広がっていきま

結果を人に示す際の効果的な示し方やタイミング等のことで、した。また、①②に関してですが、アメリカのカーネギーメロ

個人や集団など対象の規模によって効果的な方法が異なるとン大学やフィンランドのオウル大学に留学したことがきっかけいう点についても研究しています。

で、AWARE Framework というオープンソースのモバイルセ

最近の研究では、ヘルメットに装着したモーションセンサ

ンシングフレームワークに開発時から携わっています。このフ

データの特徴から自転車運転者の行動（例：3 秒後に右折

レームワークは現在でも国内外の多くの研究機関で活用されする）を予測する手法を開発しました。これによって、自転ており、私の大きな仕事の一つです。

車の動きについて事前に車側に知らせることが可能になり、大学は様々なことに挑戦できる環境だと思います。今後も安全性を高めることができます。また、スマートウォッチで会①人々の行動の検知・収集、②収集された行動データの蓄積・話を検出し、一日の会話の回数等をカウントすることのできる

分析、③分析された結果の活用・還元を軸に、新しいことにシステムをプロトタイプで作成しており、これを用いて鬱状態

チャレンジし、人々の Well-being 向上につながるような研究

推定につながる可能性があります。他には、情報技術を用いをしていきたいです。

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研究者紹介吉田崇紘 助教 2022年9月着任

地理情報システムを礎に、様々な地理空間現象を取り扱う解析枠組みを考える●現在の研究について教えてください
現在取り組んでいる研究テーマは大きく分けて二つあります。
「①空間データ
解析」と「②都市に自分事として評価できるようになりますし、経年で評価すると脱炭素に向けた努力や取り組みの成果を可視化できます。こうした、GIS の技術を気候変動分野に応用する研究を行っています。

●今の研究に取り組むことになったきっかけを教えてください

おける気候変動影響

GIS を使った研究をしているのは、後付け的ですが学生評価」です。共通す時代に登山をしていたのが影響しているかもしれません。

るのは、地理情報シ

登山の道具がアナログからデジタルに切り替わっていく最ステム（GIS）を礎

後くらいの頃です。つくばで学生をしていたので、自転車とする点です。①はで国土地理院に行って地形図を買い、磁北線を引いて登山

位置情報を持つ地理

ルートを書き込んで…、という地図の上に情報を加えてわ

空間情報の分析に広かりやすい図を作ることをしていました。それが登山そのく適用可能な手法構築を目指す研究です。特に、組成デーもの以上に好きだったんですね。いまは手作業から PC で

タ解析という岩石の化学組成などを扱う地質学分野で発展

GIS を使う作業に代わりましたが、地図をベースとする図してきた考え方を援用した手法開発の検討を行っていまをつくることはほとんど趣味で、幸せな時間です。この気す。一見すると、組成データというのは聞きなれないかも持ちが根っこにある気がします。その上で、①の研究は、しれないのですが、政党別の得票率や土地利用別の面積割

現在の目に見える状態を地図に表現しているツールはすで合などありふれたデータの形式です。要素の値を足すと百にたくさんあるので、なんらかの分析した結果を地図で表

分率なら 100 や割合なら 1 と和が定数になる制約を持っ現しないと再現だけになってしまうという認識から、空間たデータなため、扱う際に統計的な工夫が必要な点が面白的なデータを用いた分析方法自体に関心を持ったのだと思いところです。既存の手法を拡張したり洗練したりするいます。②の研究は、博士課程修了後に国立環境研究所でのではなく、そうしたことがなされる手法を考えること

ポスドクをしていたことが直接的なきっかけですが、様々を最近は意識して取り組んでいます。②は、“都市におけな分野のデータを扱い組み合わせる面白さがあります。都る”というのがポイントです。多くの人が集まり、社会経

市計画、建築環境工学、交通工学、リモートセンシングな済活動が盛んな都市は、気候変動の原因である二酸化炭素

どの関連分野を行き来し勉強しながら、GIS 上でデータを（CO2）排出量が多く、また、
気候変動の影響である激甚化・統合し分析します。GIS を礎とすることで、様々な分野の多発化する暑熱や水害被害が大きいことから、その緩和と先生とお話ができることが楽しいですね。二つの研究はそ適応が重要です。気候変動と聞くと全球的な課題のイメー

れぞれ面白いのですが、一方の研究に偏らないよう時間配

ジがありますが、都市における気候変動影響の分析をする

分に注意して、相乗効果が高まるように取り組んでいきた

際には、個別の建物や道路、人の動きなどの時空間的に詳

いと思います。

細な GIS データが不可欠です。例えば、そうしたデータを組み合わせて、目に見えないので意識しづらい CO2 排
出量を建物単位・道路単位、30 分単位で推計し、時空間的な傾向を可視化すると、いつも使う道路や建物の CO2
排出量が周りと比べてどれくらい違うのかといったことをCSIS Annual Report 2022

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2022年のハイライト

CSIS DAYS 2022
2022年11月18日（金）
オンライン開催

11月19日（土）
東京大学柏キャンパス・総合研究棟6階 633大会議室〈一部オンライン配信〉

CSIS DAYS では、一般公募による研究発表と、当センターと共同研究を進めている研究者の方々による発表が行われてYoshihide Sekimoto (CSIS)

います。当センターは開所時から年次シンポジウムを行ってま「Deep Learning Land Price Estimation Based on

いりましたが、その名称を 2005 年に CSIS DAYS に変更しStreet View Images」てから、今回で 18 回目の開催となりました。

C-02 堤田成政（埼玉大），Joseph Percival（京都大），吉

過去 2 年は新型コロナウイルスの影響のためオンライン開田崇紘（CSIS），
村上大輔（統計数理研究所），
中谷友樹（東催でしたが、2022 年は初のハイブリッド開催となり、会期中

北大）のべ 266 名の方にご参加いただきました。初日は、瀬崎薫セ「探索的空間データ解析のためのインタラクティブ空間相関

ンター長の挨拶のあと、「自然・防災」「センシングとモビリティ」

マッピング」「都市・地域分析」のサブセッションでオンライン発表が行

D-12 嚴先鏞（筑波大），長谷川大輔（東京大）われました。各発表者は、5 分間の口頭発表の後、45 分間「施設の集約と長期的な人口変動を考慮した拠点計画手法」のポスター発表を行いました。二日目は、
柏キャンパスにて「現

また、当センターとの共同研究の有無にかかわらず、空間

地発表セッション」として、初日と同様に口頭発表およびポス

情報科学分野に対する重要度や研究の先進性の観点で優れター発表が行われ、同時にオンラインでも配信されました。二た研究に対して研究奨励賞を授与しています。本年は以下の日間で計 59 件の発表がありました。

発表が受賞しました。

当センターが提供する空間データ等を活用した共同研究のD-16 沖拓弥（東京工業大），小川芳樹，趙琛渤（東京大），

成果発表の中から特に優れたものを各セッションから 1 件選

今出川祐亮（東京工業大），清水千弘（一橋大）

出し、優秀共同研究発表賞としています。今回は、以下の 4「街路全方位画像ビッグデータを用いた街路景観の主観的印件が受賞しました。

象評価に見られる属性別傾向」

A-10 佐藤拓人，日下博幸，中村祐輔（筑波大）

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Tokyo)，Takuya Oki (Tokyo Institute of Technology)，

CSIS DAYS は、空間情報科学に関する最新の学術研究「建物データの精度が LES モデルによる暑熱環境評価の精動向を多くの参加者と共有できる貴重な機会であり、研究者・度に及ぼす影響の調査」

実務家をつなぐネットワークを作る場として機能してきました。

B-14  Chenbo Zhao (The University of Tokyo)，Yoshiki

今後も、このシンポジウムがさらに発展し、空間情報科学のコ

Ogawa (CSIS)，Shenglong Chen (The University of

ミュニティの繁栄につながることを期待しています。

CSIS Annual Report 2022

主催シンポジウム

CSISシンポジウム2022「Livable Cities（住みやすい都市）: 空間情報科学からのアプローチ」
2022 年12月9日(金) 9:00-12:05 オンライン開催

CSIS シンポジウムは、当研究センターおよび国内外で開会の挨拶 瀬崎薫（CSIS）

行われている空間情報科学に係わる多くの研究事例を通じ開催の主旨 山田育穂（CSIS）て、今後の空間情報科学研究のあり方について広く論じ発表

ることを目的としています。今年度のテーマは「Livable空 間情報技術を用いた防災・減災対策による Livable

Cities（住みやすい都市）」でした。

Cities の実現 山本佳世子（電気通信大学）

Livable Cities とは、住民が心豊かに、快適に、安心し地 理空間ビッグデータ時代の犯罪分析 雨宮譲（筑波大て住み続けることのできる都市を表す概念です。経済成長

学）

や利便性のみで都市を評価するのではなく、そこに生活空 間情報を活用した都市における気候変動緩和・適応策する人々の生活の質（QOL）、暮らしやすさから都市のあ吉田崇紘（CSIS）

るべき姿を考えようというこの概念は、近年、都市計画の空
 間情報を用いた街路景観における印象とその可視化の分野で重要度を増しています。当日は、以下のプログラ

試み 西尾尚子（信州大学）

ムで安心安全、地域環境、健康など、都市の住みやすさ

空 間情報を活用した人々の買い物「不便」の解明 関口（Livability）のさまざまな側面に空間情報科学の視点から

達也（京都府立大学）

アプローチした発表が行われ、約 120 名の方々にご参加

身 体活動を促すまちづくり 樋野公宏（東京大学）

いただきました。様々なリスクへの備えからより快適な暮

閉会の挨拶 関本義秀（CSIS）

らしに向けた取り組みまで、幅広い視点で住みやすさを考える機会となりました。

司会： 山田育穂（CSIS）

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2022年のハイライト
優れた研究成果 １

水と硝酸塩の安定同位体を用いたマレーシア半島における土地利用変化(森林からアブラヤシプランテーション)への河川水質変化の評価
M. Itoh, K. Osaka, K. Iizuka, Y. Kosugi, M. Lion, S. Shiodera (2022) Assessing the changes in river water quality
across a land-use change (forest to oil palm plantation) in peninsular Malaysia using the stable isotopes of waterand nitrate. Science of The Total Environment, 859(2), 160319.

【概要】
本研究は、東南アジアにおける天然林から油ヤシプラン

す影響を調査するため、半島マレーシアの山岳地帯の森林

テーションへの土地利用変化が河川や渓流水質に及ぼす影から主要な二つの河川の中流域までの水中の主要な溶存イ

響を評価した。
半島マレーシアの河川水をサンプリングし、オンや水の酸素水素安定同位体比、硝酸イオンの窒素酸素

水中の主要な溶存イオンや硝酸の安定同位体比を測定し安定同位体比を測定した。その結果、アブラヤシ影響地域た。結果から、プランテーションへの土地利用変化は、施では、全溶存窒素や溶存有機炭素の濃度が高く、全溶存窒

肥や pH 調整の石灰散布などを通じて溶存窒素など水質を素の増加は主に施肥が要因と考えられた。一方、アブラヤ

変化させることが示された。この成果は、熱帯域の水資源

シ地域では硝酸濃度が低く、植物による効率的な吸収と共の保全に貢献するとともに、環境科学や土地利用政策に関に脱窒が進行していることを示唆した。脱窒は一酸化二窒

心のある人々に有益な情報を提供できるものである。

素（温室効果ガス）の放出にも繋がる可能性がある。

【具体的な成果・効果】
本研究は環境学において複数のカテゴリで Q1 にランクされている国際雑誌「Science of the Total Environment」（IF:10.754）に掲載された。

【イメージ図】

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森林からアブラヤシへの土地利用変化が河川水質に及ぼCSIS Annual Report 2022

本研究は水資源の持続可能性を維持する土地利用方法を検討するための事例として役立つ。環境保全を考慮した農業の技術支援など、プランテーションにおける水質管理の課題を考慮する上で有益な情報となる。

共同利用・共同研究
優れた研究成果 2

エッジデバイス上の移動カメラ映像から
都市全体の交通流をリアルタイムに推定する
Kumar, A., Kashiyama, T., Maeda, H., Omata, H., & Sekimoto, Y. (2022) Real-time citywide reconstruction of traffic
flow from moving cameras on lightweight edge devices. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,
192, 115-129.

【概要】
移動カメラの映像から交通流を推定することは、街全体

Remote Sensing（インパクトファクター 11.774、地理・物理分野の世界ランキング 1 位）に掲載された。

をカバーできる可能性があることから意義がある。1 つの裾野市内 396km の走行実験を 5 人の観測者により実施

場所を監視する静止カメラとは異なり、移動カメラ（タクし、開発したアルゴリズムを 3 つのエッジデバイスで用いシーに搭載など）は、複数の道路リンクやエリアについてて交通流を推定・解析した： Jetson Nano、Jetson Xavier

多様なリアルタイムデータを提供することができる。このNX、
Jetson Xavier AGX の 3 つのエッジデバイスを用いた。

アプローチにより、交通パターンをよりダイナミックかつ走行実験映像は、他の都市モニタリング研究にも活用でき

包括的に理解することができ、都市の交通管理システムをるよう、一般公開されている。

大幅に改善することができる。本研究では、エッジデバイ

20 万枚の画像に車両クラスと向き（例：car_back）の

ス上の移動カメラ映像からリアルタイムに交通流を推定す

110 万枚の画像を含む大規模 VOD データセットを公開るためのクライアント・サーバフレームワークを開発する。

し、IEEE International Conference on BigData で IEEE

提案するフレームワークは、
軽量エッジデバイスにおいて、BigData Cup Challenge を開催した。この大会には、9 カ

73.1% (Jetson Nano) から 80.8% (Jetson Xavier AGX) の国の研究者が参加した。

精度を達成した。

【具体的な成果・効果】
こ の 論 文 は、ISPRS Journal of Photogrammetry and本研究で発表された結果は、リアルタイム人工知能アプ
リケーションの分野や、新興のエッジコンピューティング
デバイスなど、多くのドメインで有用な参考資料となる可能性がある。

【イメージ図】

CSIS Annual Report 2022

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CSISについて

センター概要空間情報科学とはこの世で起きる現象や社会問題には、空間的な要因と密接に結びついたものが数多くあります。これらの現象や問題を解明したり解決しようとすると、どの場合においても必要となる基礎的な方法があります。その汎用的な方法と応用方法を研究するのが、空間情報科学です。
すなわち、空間情報科学とは、空間的な位置や領域を明示した自然・社会・ 経済・文化的な属性データ（＝「空間データ」）
を、系統的に構築→管理→分析→総合→伝達する汎用的な方法と、その汎用的な方法を諸学問に応用する方法を研究する学問です。

センターの目的
空間情報科学研究センターは「共同利用・共同研究拠点」として、空間情報科学に関する研究を行い、同時に研究用の空間データ基盤を整備・提供することを通じて、全国の研究者の利用に供することを目的としています。
空間情報科学の研究は、基礎科学的性格に加えて、応用・政策科学的性格を持つ特色を有しているので、産官学の共同研究が不可欠です。
このように、当センターは主に以下の３つの活動を行います。
(1) 空間情報科学の創生、深化、普及(2) 研究用空間データ基盤の整備(3) 産官学共同研究の推進

歴代のセンター長

111998.4.9-2005.3.31

岡部 篤行

2005.4.1-2010.3.31

柴崎 亮介

2010.4.1-2014.3.31

浅見 泰司

2014.4.1-2018.3.31

小口 高

2018.4.1-

瀬崎 薫

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センター概要

沿革
1998.4

空間情報科学研究センター設立（駒場リサーチキャンパス 16 号館）

9

第 1 回 CSIS シンポジウム（開所記念式典）開催（本郷）、以降毎年開催

12

空間データ利用を伴う共同研究の開始

1999.9

空間情報科学研究センター年報第 1 号発行

2000.4

空間データ共有システム運用開始

2001.7

CSV アドレスマッチングサービス運用開始

2003.8駒場リサーチキャンパス 45 号館３階へ移転

2004.4

国立大学法人 東京大学 発足

2005.3

柏キャンパス総合研究棟 4 階へ移転

9
2006.410

第１回 CSIS DAYS（全国共同利用研究発表大会）開催、以降毎年開催
全国共同利用施設として活動を開始
全国共同利用施設記念式典を開催（柏）2008.4

寄付研究部門「空間情報社会研究イニシアティブ」を新設

2010.4「共同利用・共同研究拠点」（空間情報科学研究拠点）に認定

5

共同研究利用システム「JoRAS」運用開始

2011.6「次世代社会基盤情報」寄付研究部門を新設

2014.2

15 周年記念式典・シンポジウムを開催

2016.4「共同利用・共同研究拠点」（空間情報科学研究拠点）に再認定

7「宇宙システム・G 空間情報連携利用工学研究部門」および「グローバル G 空間情報寄付研究部門」の両部門を新設

2020.4「デジタル空間社会連携研究機構」を空間情報科学研究センター（CSIS）および、学内 8 部局とともに新設

5「デジタル空間社会連携研究機構・グローバル空間データコモンズ社会展開寄付研究部門」を新設

CSIS Annual Report 2022

12

CSISについて組織
運営委員会・研究協議会
運営委員会
センターに関する重要事項を審議する委員会で、センター長の統括のもと、学内の教授、准教授及び講師等により構成さ
れます。
氏名

所属

氏名

所属

瀬崎 薫

空間情報科学研究センター・センター長・教授

関本 義秀

空間情報科学研究センター・教授

霜垣 幸浩

工学系研究科・教授

菅澤 翔之助空間情報科学研究センター・准教授

佐藤 泰裕

経済学研究科・教授

渋谷 遊野

空間情報科学研究センター・准教授

茅根 創

理学系研究科・教授

西山 勇毅

空間情報科学研究センター・講師

佐藤 洋一

生産技術研究所・教授

小川 芳樹

空間情報科学研究センター・講師

柴﨑 亮介

空間情報科学研究センター・教授

村上 郁也

人文社会系研究科・教授

高橋 孝明

空間情報科学研究センター・教授

神山 弘行

法学政治学研究科・教授

小口 高

空間情報科学研究センター・教授

細井 文樹

農学生命科学研究科・准教授

山田 育穂

空間情報科学研究センター・教授

仲上 豪二朗医学系研究科・教授

研究協議会
センター長の諮問に応じるための組織として、委員の総数のうち 2 分の 1 以上に学外の学識経験者を含む研究協議会 ( 共
同利用・共同研究拠点の運営委員会に相当 ) があり、センターの研究計画や共同利用・共同研究に関して審議・助言が行われています。
氏名

所属

氏名

所属

瀬崎 薫

東京大学空間情報科学研究センター・センター長・教授

大森 宣暁

宇都宮大学・教授

柴﨑 亮介

東京大学空間情報科学研究センター・教授

大佛 俊泰

東京工業大学環境 ･ 社会理工学院・教授

高橋 孝明

東京大学空間情報科学研究センター・教授

松山 洋

東京都立大学都市環境学部・教授

小口 高

東京大学空間情報科学研究センター・教授

城所 幸弘

政策研究大学院大学政策研究科・教授

山田 育穂

東京大学空間情報科学研究センター・教授

木實 新一

九州大学共創学部・教授

貞広 幸雄

東京大学情報学環・教授

河端 瑞貴

慶応義塾大学経済学部・教授

メンバー
教職員数

13

教授

准教授

講師

助教

研究員

技術職員

事務職員

合計

常勤

6

5

2

6

5

1

2

27

非常勤

0

4

1

1

3

7

9

25

合計

6

9

3

7

8

8

11

52

CSIS Annual Report 2022

センター概要
常勤職員
氏名

所属

部門

氏名

所属

部門

瀬崎 薫

センター長・教授

工学

吉村 充則

特任准教授

工学

関本 義秀

副センター長・教授

共同

西山 勇毅

講師

共同

柴崎 亮介

教授

工学

小川 芳樹

講師

共同

高橋 孝明

教授

経済

飯塚 浩太郎

助教

工学

小口 高

教授

解析

大津 優貴

助教

経済

山田 育穂

教授

解析

吉田 崇紘

助教

解析

宋軒

准教授

解析

龐 岩博

特任助教

共同

菅澤 翔之助准教授

経済矢澤 優理子

特任助教

共同

澁谷 遊野

准教授

共同

新井 亜弓

特任助教

工学

マナンダー ディネス

特任准教授

工学

兼任職員
氏名

所属

役職

氏名

所属

役職

浅見 泰司

工学系研究科教授（兼任）

小林 博樹

情報基盤センター

教授（兼任）

中須賀 真一工学系研究科教授（兼任）

山崎 大

生産技術研究所准教授（兼任）

貞広 幸雄

情報学環

教授（兼任）

本間 健太郎

生産技術研究所准教授（兼任）プロジェクト教員・研究員
氏名

役職

氏名

役職

福代 孝良

特任准教授（短）SHI Xiaodan

特任研究員

秋山 祐樹

特任准教授（短）Deeksha

特任研究員

瀬戸 寿一

特任准教授（短）YAO yao

特任研究員

小塩 篤史

特任准教授（短）LI Peiran

特任研究員

範 子沛

特任講師（短）

鍛治 秀紀

特任研究員 ( 短 )宮崎 浩之

特任助教（短）小俣 博司

特任研究員 ( 短 )WANG Yuxuan

特任研究員

小池

特任研究員 ( 短 )陸研究支援スタッフ
氏名

役職

坂田 和恵

事務

飯泉 しのぶ

事務

宮田 ゆう子事務

ジェニングズ 有紀子

事務

松尾 愛

事務

CSIS Annual Report 2022

14

CSISについて
客員教員・研究員
氏名

所属

役職

氏名

所属

役職

久保 信明

東京海洋大学

客員教授

宮内 久光

琉球大学

客員教授（拠点）

関根 智子

日本大学

客員教授（拠点）

田中 耕市

茨城大学

客員教授（拠点）

藤原 智

国土交通省
国土地理院

客員教授（拠点）

SEETHARAM
アジア開発銀行
Kallidaikurichi Easwaran 研究所

客員教授

関口 達也

京都府立大学

客員准教授

増田 聡

東北大学

客員教授（拠点）佐土原 聡

横浜国立大学客員教授（拠点）

堤 盛人

筑波大学

客員教授（拠点）

矢野 桂司

立命館大学

客員教授（拠点）

山本 和博

大阪大学

客員教授（拠点）

小長谷 一之大阪公立大学客員教授（拠点）

奥貫 圭一

群馬大学

客員教授（拠点）

中村 良平

岡山大学

客員教授（拠点）

中島 賢太郎

一橋大学

客員准教授（拠点）

三谷 泰浩

九州大学

客員教授（拠点）

笠井 美青

北海道大学

客員准教授（拠点）厳 網林

慶応義塾大学客員教授（拠点）

齋藤 仁

名古屋大学

客員准教授（拠点）小野里 雅彦北海道大学

客員教授（拠点）菅 雄三

広島工業大学

客員研究員（拠点）

森 知也

京都大学

客員教授（拠点）

鈴木 厚志

立正大学

客員研究員（拠点）

原 正一郎

京都大学

客員教授（拠点）

河野 浩之

南山大学

客員研究員（拠点）

木村 圭司

奈良大学

客員教授（拠点）研究部門
地理学、工学、情報学、経済学等をベースにしながら、世の中の様々なデータを場所や位置という視点から整理し、使いやすく役に立つ「情報」に変えるための方法を研究しています。

空間情報解析研究部門
地形、水文、植生、社会、文化、言語、経済など多様な空間現象について、形状や分布などの空間的特徴を抽出する手法を開発し、背景にあるメカニズムを解明するための空間解析理論の構築と適用を行います。また、現象の将来予測や政策分析など、実社会の計画立案に資する空間意思決定支援システムも開発しています。

空間情報工学研究部門
実空間に置かれたセンサ群から生成される場所や時間に紐づいた莫大なデータや、インターネット上に散在する実空間の様相を反映したデータを効率良く取得するための諸技術、統合・マイニング手法の研究を行います。また、データの可視化、
位置情報サービス、将来予測など、これらの時空間データに基づいた幅広い応用の研究を行います。

空間社会経済研究部門
時間と空間を切り口にさまざまな社会経済現象を分析し、社会経済問題の理解と解決を目指しています。分析は理論と実証の両面から行います。また、実証分析に必要となる時空間データの統計解析手法を開発します。さらにこれらと合わせ、全国の研究者が共用できる時空間データ基盤システムを整備することにより、都市・地域経済学を中心とする社会科学分野
における実証研究の発展を促進していきます。

共同利用・共同研究部門
分散して存在する空間データや空間知識を空間情報基盤として再構築し、それらを連携させ高度利用する研究・教育支援
環境を研究・開発しています。また、研究コミュニティの発展のためのイニシアティブの設計・実施・検証を行うとともに、
空間情報基盤の社会的利用促進に必要となる環境・方法・制度の研究も行います。
15

CSIS Annual Report 2022

センター概要

予算
外部資金等の受入金額

決算額
区分［単位：千円］

外部資金種別金額［単位：千円］

件数

運営費交付金300,000

科研費助成金（研究代表者）

34,85015

外部資金

267,000

その他補助金

6,669

2

支出総額

567,000

民間等との共同研究

104,56715

受託研究140,60116

奨学寄附金

24,4489＊詳細は資料参照

研究教育活動学生

学術論文、国際・国内会議論文他
分野

学術論文

国際会議

環境・地球科学10

計算機・数学

14

2

工学

30

36

人文社会系

6

総計

60

国内会議他

書籍

課程

学部 / 研究科

学部

工学部

学部

44
46

3
3

＊詳細は資料参照

修士

修士

6
学際情報学府6

経済学研究科1

工学系研究科27

情報理工学系研究科

2

新領域創成科学研究科

29

理学系研究科

4
69

計

博士
博士

6

計

2
38

人数

工学系研究科14

情報理工学系研究科

3

新領域創成科学研究科

22
39

計

114

総計

受賞

＊修士論文、博士論文タイトルは、資料参照
受賞総数：15件

受賞者氏名

賞名

受賞年月

受賞対象となった研究課題名等

石岡陸 , 坪内孝太 ,西山勇毅 , 瀬崎薫

情報処理学会 優秀論文賞

2022.11スマートフォンの GNSS センサを用いた UV インデックス推定

Yuya Shibuya

CSS 2022 優秀論文賞

2022.10

日本国内におけるメールセキュリティに関する実態把握

Maeda, H., Sekimoto, Y.,
Seto, T., Kashiyama, T.
and Omata, H.

Top Cited Article 2021-2022

2023.2

Generative adversarial network forroad damage detection

Takahiro Yabe, GFDRRTeam at World BankWorld Bank Vice Presidential Unit
2022.5Award

Use of mobility data for urban
development and efforts in Ukraine

Poonam Kumari SAHA,
Gaurish GANGWAR

W i n n e r o f Ve h i c l e c l a s s a n d
Orientation Detection Challengeorganised by IEEE International 2022.12
Conference on Big Data 2022 (Big
Data Cup Challenge)

Data Resampling and Ensemble
L e a r n i n g f o r Ve h i c l e C l a s s a n d
Orientation Detection

他10件 ＊詳細は資料参照

CSIS Annual Report 2022

16

CSISについて

共同利用・共同研究提供するサービス

空間データ利用を伴う共同研究 JoRAS
https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp/

CSIS では、1998 年の設立以来、様々な空間データやサーで手続きが完結する共同研究利用システム（JoRAS: Joint

ビスを「研究用空間データ基盤」として整備し、全国の研Research Assist System）を通じて、「空間データ利用を究者の方々に共同研究として利用していただくことで、空伴う共同研究」を申請し、承認を受けることで「研究用空間情報科学に関する研究を支援・推進しています。

間データ基盤」が利用可能になります。

「研究用空間データ基盤」には、様々なデータが含まれており、現在 1127 件のデータセットやサービスが利用可能です。例えば、人の流れデータシリーズ、号レベルアドレ
スマッチングサービスなどがあります。利用希望者は、オンライン

ArcGISサイトライセンス
https://arcgis.csis.u-tokyo.ac.jp/

ArcGIS サイトライセンスは、
米 ESRI 社（Environmental

Online、City Engine などです。さらに、GIS 講習会を始

Systems Research Institude, Inc.）が開発・販売する、空めとするサポート体制により、GIS を用いた分析の支援を間情報の処理・分析・管理のための製品を利用することが行っています。

できる高等教育機関向けサービスです。研究のほか、授業、演習などの教育目的でも利用可能です。CSIS
では、この ArcGIS サイトライセン
スを取得しており、学内の教職員・学生に提供しています。主な使用可能製品は、ArcGIS Pro、ArcGIS

17

CSIS Annual Report 2022

共同利用・共同研究

CSVアドレスマッチングサービス
https://geocode.csis.u-tokyo.ac.jp/

本サービスでは、住所・地名フィールドを含む CSV 形
式 データにアドレスマッチング処理 を行い、緯度経度*1*2

または公共測量座標系の座標値を追加し、GIS で利用可能なデータにします。住所録・顧客データベース・アンケー
ト票などから手軽に空間データが作成できます。

*1：CSV 形式 とは 1 行に 1 つのレコードがあり、レコード内の各フィールドがカンマで区切られたテキストファイルのデータフォー

マットです。ほとんど全てのデータベース管理ソフトや表計算ソフトで出力することができますし、テキストエディタを使って作成や修正をすることもできます。

*2：アドレスマッチング とは住所を含んでいるデータを GIS で扱う

ために、
緯度経度のような数値による座標値を与える処理のことです。
より厳密には「アドレスジオコーディング」と呼ばれることもあります。アドレスマッチングは、それぞれのレコードの住所部分を見て、地図から該当する住所を見つけ、その座標値をレコードに付加するという処理を繰り返すことで実現できます。本サービスは、このアドレ
スマッチングをインターネット経由で行います。

大学一覧の所在を地図にする例（上記ウェブサイトより）

CSIS Annual Report 2022

18

CSISについて

SANET

http://sanet.csis.u-tokyo.ac.jp/index_jp.html
SANET（Spatial Analysis along Networks） は、 ネ ッ

空間解析では、ネットワーク上の事象はネットワーク上でトワーク上やネットワーク沿いで発生する空間事象を分析

しか発生しないこと（例えば、自動車による交通事故は道するためのツールです。例えば、道路上で起きる交通事故

路上でしか発生しない）、ネットワーク上の事象間の距離や、道路に面して立地する店舗、水路に作られたビーバーの測定にはネットワークに沿った最短経路距離が適切であの巣などが分析の対象です。ネットワークには道路以外にることを、明示的に分析手法に組み込んでいます。ネット

も、河川やパイプライン、ケーブルネットワークなどが考

ワーク空間解析は、ユークリッド空間を仮定した通常の空えられます。CSIS では SANET ソフトウェアを研究およ間解析に比べ、より適切で現実に即したネットワーク上のび教育目的の使用者に限り提供しています。

事象の分析を可能にしますが、幾何学的・位相学的な計算

従来の空間解析では、ネットワーク上で発生する事象の負荷が非常に高くなります。また新しい手法であるため、分析にも、平面上のユークリッド距離を仮定した通常の分

一般的な GIS ソフトウェアでは提供されていないことも、

析手法が用いられてきました。しかし、平面上の 2 点間

ネットワーク空間解析の利用の妨げとなっていました。

のユークリッド距離とそれに対応するネットワークに沿っこれらの問題を克服するため SANET という GIS ツー

た最短経路距離は大きく異なるため、特に都市化された地

ルボックスが開発されました。SANET では分かりやすい域でネットワーク上の事象を分析する場合にユークリッド

UI で様々なネットワーク空間解析の手法を利用できるた距離を仮定することは適切ではありません。実際、ユーク

め、プログラミングに必ずしも熟練していないアプリケー

リッド距離が 400 メートル以下の場合、両者の差は 20％

ション指向の GIS 研究者でも、詳細なデータを用いたネッ

以上にもなることが経験的に知られています。

トワーク空間解析を容易に行うことができます。2002 年

ネットワーク上で発生する事象を適切に分析するために構築されたのがネットワーク空間解析です。ネットワーク

19

CSIS Annual Report 2022に公開されて以来、SANET は国内外の多くの研究者に利用されています。

共同利用・共同研究

都市雇用圏

https://www.csis.u-tokyo.ac.jp/UEA/index.htm
都市圏は、中心都市と周辺地域（主に郊外）との結びつ

中心都市の DID 人口が 5 万人以上の都市圏を大都市雇きによって形成され、行政上の市域とは異なります。都市

用 圏（MEA: Metropolitan Employment Area） と 呼 び、化や都市問題を研究するには、実質的な都市圏を定義し、1 万人から 5 万人のものを小都市雇用圏（Micropolitan

統計データベースを構築する必要があります。アメリカで

Employment Area）と呼びます。

は 1947 年から公式の都市圏が設定され、統計データが整1990 年から 2015 年まで 5 年おきに、国勢調査結果に備されていますが、日本では研究者が独自に都市圏を提案

基づいて大都市雇用圏（MEA）を設定し、それぞれの雇しているに過ぎず、統計データベースの整備も進んでいま

用圏の統計データを CSIS の Web 上で公開しています。

せんでした。
CSIS は、研究者及び政策担当者が幅広く利用できる新しい都市圏設定基準として、都市雇用圏 （UEA: Urban*1

Employment Area）を提案し、都市圏単位の統計データ
ベースの整備を進めています。
都市雇用圏（UEA）は、(1) 中心都市を DID 人口によって設定し、*2(2)郊外都市を中心都市への通勤率が 10％以上の市町村とし、*1：「日本の都市圏設定基準」（金本良嗣・徳岡一幸 『応用地域学研究』No.7, 1-15, (2002)）によって提案された都市圏で、山田浩之・徳岡一幸による標準大都市雇用圏（Standard Metropolitan
Employment Area）を最近の状況に合うように改訂。

*2：DID（Densely Inhabited District）とは、市町村の境界内で人口密度の高い（原則として人口密度が１km2 当たり約 4,000 人以上）

国勢調査の調査区が隣接して、調査時に人口 5,000 人以上を有する地域である。アメリカの Urbanized Area 及び Urban Cluster は複数の行政区域にまたがって設定されていることがあるが、日本では各市町村の中に設定されている。（「日本の都市圏設定基準」より）(3)同一都市圏内に複数の中心都市が存在することを許容する
都市圏設定です。

CSIS Annual Report 2022

20

CSISについて

人の流れプロジェクト
https://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp/

近年、防災や防犯、マーケティング、交通・都市計画なの作成方法は、起点と終点の位置を特定し、最短経路をどの分野で、人々の動きを把握する必要性が高まっていま

探索して 1 分ごとの位置を内挿することで求められます。

す。従来の統計調査に加え、GPS や携帯通信履歴などのなお、データ作成時には、PT データの属性を十分に粗く技術革新により、より詳細なデータが得られるようになりして再現性を排除しています。

ました。しかし、これらのデータをビジネスレベルで利用

擬似人流データは、オープンな調査データと低廉な価格

するには、データの品質を揃える必要があります。また、で入手可能な商業データを活用し、全国の人口の典型的なデータの加工・蓄積、表示・提供などの処理を効率的に行

平日の 1 日の行動を再現しています。人の流れデータとうことも重要です。このプロジェクトでは、人々の流れに同様に、断片的な位置情報だけでなく、どのような人々が、関するデータの品質確保や共通基盤の研究を行い、時空間

どのような目的で、いつ、どのような交通手段で、どこかサービスの実現を目指します。

らどこへ移動するかといった情報を提供することができま

人の流れデータは、人々の移動に関するデータを時空間す。一方、本データセットは調査データを用いることで、位置で整理したものです。携帯電話や SNS などを利用し合成人口を作成することができ、人々の典型的な日常の行て作成されることもありますが、このサービスでは主に動を擬似的に再現します。リアルな人の位置情報ではない

国や地方自治体が行うパーソントリップ調査データ（PTため、その結果は研究目的で公開可能です。

データ）から作成されたデータを提供しています。データ

パーソントリップ調査データを用いた人の流れデータの地図化（2008 年東京都市圏）

21

CSIS Annual Report 2022

共同利用・共同研究

擬似人流データのイメージ。
（上：全国レベルリンク交通量の可視化 下（左）：メッシュ人口分布 下（右）：リンク交通量）

CSIS 共同研究の枠組みで、本プロジェクトのデータを

道央都市圏 / 1997 年高知都市圏 / 2001 年長野都市圏 /提供しています。人の流れシリーズのデータセットは全部2002 年仙台都市圏 / 2003 年山口・防府都市圏 / 2006 年

で 45 件あり、以下のようなデータセットが含まれます。

沖縄本島中南部都市圏 / 2007 年松山都市圏 / 2007 年金
沢都市圏 / 1996 年マニラ / 2002 年ジャカルタ / 2004 年

1988 年、1998 年、2008 年東京都市圏 / 2000 年京阪神

ハノイ / 2009 年ダッカ / 2012 年マプト / 2001 年カイロ

都市圏 / 2001、2011 年中京都市圏 / 2010 年近畿都市都市圏 / 2010 年ラホール都市圏 / 2013 年ナイロビ都市圏 / 2005 年北部九州都市圏 / 1994 年岡山県南都市圏 /圏 / 2003 年ホーチミン都市圏 / 2008 年ダナン都市圏 /2001 年宮崎都市圏 / 1999 年富山・高岡都市圏 / 2006 年

2012 年プノンペン都市圏 など

CSIS Annual Report 2022

22

CSISについて

復興支援調査アーカイブ
http://fukkou.csis.u-tokyo.ac.jp/

復興支援調査アーカイブは、国土交通省都市局の「東日●避難所運⽤状況：地域防災計画を整理した上で、⼀次避本大震災津波被災市街地復興支援調査」の成果をアーカイ難先となった避難所について⽂献資料やヒアリング調査

ブ化したものにより把握して、避難所の GIS データを作成しました。

であり、同局から提供されたデータを基に*１

CSIS の運営によりインターネット上で公開しています。

●防災施設運⽤状況：防災無線、警報・サイレン等の運⽤

極力、調査の生データを公開するとともに、Web 上で状況について、⽂献資料やヒアリング調査等により把握

容易に視覚化ができるような環境を提供し、利用者の負担して調査票にとりまとめ、防災施設及び発信施設の GISを最大限軽減しています。ただし、データの制約により、データを作成しました。

限定的な公開になっているところもあります。

●建物被災状況：現地調査に基づき、被災した建物を６区分に分類しました。区分の判定は原則として⽬視調査に*1：政府が設置した東日本大震災復興構想会議の提言「復興への提言～悲惨のなかの希望～」では、震災に関する調査研究の重要性と、災害の記録と伝承の必要性が示されました。 これを受けた政府の復興基本方針においても、今後の防災対策に資するため詳細な調査研究を行うこと、地震 ･ 津波災害等の記録 ･ 教訓の収集 ･ 保存 ･ 公開体制の整備を図ること、こうした記録等について、誰もがアクセス可能な一元的に保存 ･ 活用できる仕組みを構築し、情報を発信する、とされました。

こうした方針に基づき、国土交通省都市局では、「東日本大震災津波

被災市街地復興支援調査」の成果について、適切に記録を残し、広く利用できるよう、成果のアーカイブ化を行いました。

していません。※ 5 ｍメッシュ単位で地形を加味して把握した浸⽔深を建物に付与したデータもあります（⻘森県⼋⼾市〜福島県南相⾺市、広野町、いわき市のみ）。
●建物被災エリア：建物の被災状況等に基づき、浸⽔区
域を被災程度によりエリア区分して、被災エリアの GIS
データを作成しました。
●避難方法（個人、事業所）：個⼈または事業所へのヒア
リング調査により、実際の避難⾏動の状況や経路等を把アーカイブデータ項目とその概要

握して調査票にとりまとめて集計し、避難経路、避難場●過去の復興計画：明治三陸津波、昭和三陸津波、チリ地所、津波状況、道路状況の GIS データを作成しました。

震津波等の三陸地⽅におけるこれまでの代表的な津波被●避難方法（集落等）：町内会、消防団等へのヒアリング

害と復興計画・事業の内容、事業実施の状況等について、調査により、実際の集落等の避難⾏動の状況や経路等を

⽂献資料等により整理しました。

把握して図⾯にとりまとめました。

●浸水区域：国⼟地理院の津波浸⽔範囲図や震災後の航空●救援・救護活動：⼀次避難先（⾼い建物、⾼台等）から写真を参考に、現地確認を⾏い、どこまで津波が到達し救出された⼈々の救出経過・経緯等について、ヒアリン

たか把握しました。

グ調査等により把握して、調査票にとりまとめました。

●浸水深：現地の浸⽔痕の実測を基本として、浸⽔深を把●被災者状況：死亡者や⾏⽅不明者について⽂献資料等に握しました。浸⽔痕が残っていない場合は既存資料等をより把握して、GIS データを作成しました（平成 23 年

参考としました。また、それらによる浸⽔深の把握が困

6 ⽉末時点等）。

難な場合は、近傍点の値から浸⽔深を補完し、把握して●防災施設被害（河川，海岸，急傾斜法面，砂防，防風林・います。また⻘森県⼋⼾市〜福島県南相⾺市、広野町、

防潮林）：被害状況について、現地調査や既往資料等に

いわき市については 5 ｍメッシュデータもありますが、より把握できた範囲で総括表（防風林・防潮林について

いずれも正確性を保証するものではありません。

は調査票）にとりまとめ、被害箇所の GIS データを作●被災状況：津波による被災状況の写真、映像を収集し、成しました。

その被災箇所及び撮影箇所の GIS データを作成しました。

●インフラ被害（道路，港湾，下水道，公園，緑地）：被●浸水痕跡：現地調査等により、浸⽔痕跡の位置、浸⽔深、害状況について、現地調査や既往資料等により把握でき痕跡根拠を把握しました。

23

より⾯的に判定しているため、罹災証明と必ずしも⼀致

CSIS Annual Report 2022

た範囲で総括表（緑地については調査票）にとりまとめ、

共同利用・共同研究

被害箇所の GIS データを作成しました。

化財、無形⽂化財）の被害状況について、現地調査や既●ライフライン被害（上水道，ガス）：被害状況について、往資料等により把握できた範囲で調査様式にとりまと現地調査や既往資料等により把握できた範囲で総括表にめ、所在地の GIS データを作成しました。また、周知とりまとめ、被害箇所の GIS データを作成しました。

の埋蔵⽂化財包蔵地の位置情報を現地調査や既往資料等●公益施設被害（バス，病院・福祉）：被害状況について、により把握できた範囲で調査し GIS データ化しました。

現地調査や既往資料等により把握できた範囲で総括表に●文教施設被害：被害状況について、現地調査や既往資料とりまとめ、被害箇所の GIS データを作成しました。

等により把握できた範囲で総括表にとりまとめ、所在地●⽂化財被害：まちづくりと関係性の⾼い⽂化財（有形⽂の GIS データを作成しました。

CSIS Annual Report 2022

24

CSISについて

地形鮮明化プロジェクト
https://www.hdtopography.org/

レーザ測量や SfM 多視点ステレオ写真測量、UAV（無UAV を使って高解像度で多様な視点からの空中撮影が可人航空機、通称ドローン）等による高精細地形・地物情報

能です。地球科学の分野でも利用が広まっています。安全の取得・解析・各種応用に関して、点群・DEM・画像デー

な運用とデータ取得を目指し、プロジェクトでは「Openタや解析ツール、
運用マニュアル等の提供を行っています。

Drones Safety Manuals Project」も企画しています。

地形鮮明化とは、地球科学的データを高解像度化するこ

また、高精細地形情報の効率的な利活用をめざし、解析とで、以前は見えなかったものやぼんやりとしか見えなかっツールの開発を行っています。

たものがはっきりと見えるようになることを指します。し→ KET: extraction of steep segments (knickzones/

かし、高解像度化の利点と同時に、細かすぎて何を見ていknickpoints) from DEM

るのかわからなくなるという問題もあります。このプロジェ

http://topography.csis.u-tokyo.ac.jp/resources/tools_

クトでは、「高精細」または「高鮮明化」というテーマを掲げ、

ket/index.html

必要な解像度の選択肢を増やすことで、最適な解像度を考https://github.com/hdtopography/KET

慮し選択できるようにすることを目指しています。
計測ツールとしては、地上レーザ測量、SfM 多視点ス

CSIS 共同研究の枠組みで、本プロジェクトのデータを提供しています。

テレオ写真測量、UAV による撮影を使用しています。地● 東河内流域崩壊地 TLS データセット

上レーザ測量は、レーザを使って対象物までの距離を計測● 竜ヶ岩洞 TLS データセットする技術で、周囲の形状情報を高精度に取得できます。も● 三陸海岸沿岸域 2ともと工学分野で発展、利用されてきた技術ですが、近年、● 油壷坑道 TLS/SfM データセット

地球科学の分野への適用も進んできました。SfM 多視点● Kowai riverbed TLS データセット

ステレオ写真測量は、複数の視点から撮影された写真を● Orval Abbey TLS/SfM データセット

使って、対象物の 3 次元構造を復元する技術です。さまざ● 阿蘇火山仙酔峡域 SfM データセット

まなスケールで利用できます。小型の UAV システムでは、

岩手県宮古市姉𠮷地区の津波被災地を地上型レーザースキャナで精密測量した結果

25

CSIS Annual Report 2022

共同利用・共同研究

共同研究課題
採択状況
応募件数

採択件数

採択率 (％ )うち国際共同研究

109

76

70

5

実施状況
新規分

合計

継続分

実施件数

うち国際共同研究

実施件数

うち国際共同研究

実施件数

うち国際共同研究

76

5

126

8

202

13

共同研究課題における学術論文、国際・国内会議他
分野

学術論文

国際会議

国内会議他

書籍

環境・地球科学1

2

12

計算機・数学

2

工学

16

3

38

1

人文社会系

12

1

18

3

総計

31

6

69

4

1

＊共同研究課題名、論文等については資料参照

主催・共催シンポジウム
研究者を対象としたシンポジウム等の実施状況
シンポジウム・講演会

合計

セミナー・研究会・ワークショップ

件数

参加人数

件数

参加人数

件数

参加人数

5

1,125

45

1,601

50

2,726

研究者以外を対象としたシンポジウム等の実施状況
シンポジウム・講演会

合計

セミナー・研究会・ワークショップ

件数

参加人数

件数

参加人数

件数

参加人数

6

1,375

25

1,090

31

2,465

＊シンポジウム詳細は資料参照

CSIS Annual Report 2022

26

CSISについて

国際連携
学術国際交流協定
相手国

協定書数

機関名

中国

6

韓国

5

イギリス

2

ロンドン大学高等空間解析研究所、生態学水文学研究所

タイ2

アジア工科大学大学院、タマサート大学シリントーン国際工学研究所

台湾2

国立台湾大学地球科学教室、国立台湾大学地理学教室

アイルランド1

国立空間計算センター

イタリア

1

ダヌンチオ大学国際惑星科学研究所

インド1

プネ大学・地理学専攻

チリ

1

フェデリコサンタマリア工科大学

ネパール

1

ネパール国立自然保護基金

バングラデシュ1

プレジデンシー大学・都市工学専攻

フィリピン

1

アジア開発銀行

フランス

1

トゥーロン大学

ポルトガル

1

国連大学

合計

26

同済大学農業都市計画学部、中国科学院、武漢大学測量学科および測量・GIS 国家重点研究室、中国農業科学院農業資源区域計画研究所、天津大学建築学院、南方科技大学工学院
ソウル国立大学韓国地域研究センター、延世大学土木環境工学専攻、ソウル市立大学都市
科学研究センター、釜慶国立大学海洋科学技術・環境学研究科、国土研究院＊詳細は資料参照

国際的な研究プロジェクトへの参加状況
相手国

プロジェクト数

中国

3

イギリス

2

Northumbria University、University of Leeds

アメリカ合衆国

1

Georgia Institute of Technology

イタリア

1

Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica

インドネシア1

住友林業・IHI

シンガポール

1

ルーマニア

1

中国（香港）

1

合計

11＊詳細は資料参照

27

CSIS Annual Report 2022

機関名

China University of Geosciences、Shandong University、Shanghai Normal
University

Nanyang Technological Institute, University of Glasgow, Singapore Land
Authority
Universitatea De Vest Din Timisoara, Institute of Geography (RomanianAcademy)
The Chinese University of Hong Kong

国際連携／連携研究機構

デジタル空間社会連携研究機構
近年、モバイルデータ、IoT センサデータ、衛星画像、

データ基盤の上に構築します。また、学内関連分野の研究

交通プローブデータ、災害データなどダイナミックなリア者を有機的に連携し、各分野の深い知識・経験をデータ駆ルタイム時空間ビッグデータが入手可能な環境が急速に整動型の技術・サイエンスにより深化し、リアルタイム時空

いつつあり、既存の時空間データ解析の研究蓄積の上に立間データ解析・応用の新たな学理を構築します。さらに、脚したあらたな解析手法が求められています。デジタル空社会連携・寄付研究部門や、データの信託利用などさまざ

間社会連携研究機構では、多様な時空間ビッグデータを一

まな産学連携スキームを利用し、研究成果のデータ駆動型

元的に集約し、これらを統合した形で人々や企業の活動、産業への展開を行います。同時に研究成果を国際的な社会

交通・物流・商流から都市の拡大・環境変化、社会経済シ

課題の解決支援につなげていきます。

ステムの変質・変動までを包含するデジタル社会空間を

参画教員
氏名

《機構長》

関本 義秀
瀬崎 薫

柴崎 亮介
小口 高

高橋 孝明
山田 育穂
宋軒

菅澤 翔之助
澁谷 遊野
梅崎 昌裕
橋爪 真弘
鎌田 真光
浅見 泰司

中須賀 真一

所属

役職

所属

教授

空間情報科学研究センター

共同利用・共同研究部門

教授

空間情報科学研究センターセンター長・空間情報工学研究部門

教授

空間情報科学研究センター

空間情報工学研究部門

教授

空間情報科学研究センター

空間情報解析研究部門

教授

空間情報科学研究センター

空間社会経済研究部門

教授

空間情報科学研究センター

空間情報解析研究部門

准教授

空間情報科学研究センター

空間情報解析研究部門

准教授

空間情報科学研究センター

空間社会経済研究部門

准教授

空間情報科学研究センター

共同利用・共同研究部門

教授

医学系研究科

国際保健学専攻

教授

医学系研究科

国際保健学専攻

講師

医学系研究科

公共健康医学専攻

教授

工学系研究科都市工学専攻教授

工学系研究科航空宇宙工学専攻
CSIS Annual Report 2022

28

CSISについて

氏名

所属

役職

所属

和泉 潔

教授

工学系研究科

システム創成学専攻教授

工学系研究科

システム創成学専攻教授

工学系研究科

社会基盤学専攻

准教授

工学系研究科都市工学専攻准教授

工学系研究科都市工学専攻教授

人文社会系研究科

社会文化研究専攻

准教授

人文社会系研究科

次世代人文学開発センター教授

理学系研究科

地球惑星科学専攻

教授

理学系研究科

地球惑星科学専攻

准教授

農学生命科学研究科

附属演習林 北海道演習林・林長

教授

農学生命科学研究科

附属演習林・企画部長

講師

農学生命科学研究科

附属演習林 生態水文学研究所

特任教授

農学生命科学研究科

国際フィールドフェノミクス研究拠点

特任教授

農学生命科学研究科

国際フィールドフェノミクス研究拠点

特任准教授

農学生命科学研究科

生産・環境生物学専攻 フィールドフェノミクス寄付講座

助教

農学生命科学研究科

附属演習林 生態水文学研究所教授

経済学研究科

経済専攻

教授

経済学研究科

経済専攻

教授

経済学研究科

経済専攻

准教授

総合文化研究科

広域科学専攻助教

総合文化研究科

広域科学専攻教授

新領域創成科学研究科

社会文化環境学専攻

教授

新領域創成科学研究科

複雑理工学専攻講師

新領域創成科学研究科

複雑理工学専攻教授

新領域創成科学研究科

自然環境学専攻教授

新領域創成科学研究科

自然環境学専攻講師

新領域創成科学研究科

自然環境学専攻教授

情報理工学系研究科

ソーシャル ICT 研究センター准教授

情報理工学系研究科

電子情報学専攻

准教授

情報理工学系研究科

ソーシャル ICT 研究センター

特任准教授

情報理工学系研究科

ソーシャル ICT 研究センター

教授

情報学環

教授

情報学環

教授

情報学環

教授

地震研究所

附属計算地球科学研究センター・センター長

准教授

地震研究所

附属地震予知研究センター

教授

生産技術研究所

情報・エレクトロニクス系部門

教授

生産技術研究所

情報・エレクトロニクス系部門

准教授

生産技術研究所

情報・エレクトロニクス系部門

教授

生産技術研究所

人間・社会系部門

教授

生産技術研究所

人間・社会系部門

教授

生産技術研究所

人間・社会系部門

准教授

生産技術研究所

人間・社会系部門

教授

大気海洋研究所

気候システム研究系

教授

先端科学技術研究センター

気候変動科学分野

教授

先端科学技術研究センター

共創まちづくり分野

中尾 彰宏
布施 孝志
高見 淳史
樋野 公宏

唐澤 かおり
大向 一輝
茅根 創

後藤 和久
尾張 敏章

蔵治 光一郎
浅野 友子
二宮 正士
平藤 雅之
郭威

水内 佑輔
渡辺 努

佐藤 泰裕
岡崎 哲二
鎌倉 夏来
田中 雅大
出口 敦

吉川 一朗
横矢 直人
木村 伸吾
小島 茂明
中村 和彦
橋田 浩一
山崎 俊彦
伊藤 昌毅
山口 利恵
越塚 登

貞広 幸雄
渡邉 英徳
市村 強

加納 靖之
佐藤 洋一
豊田 正史
吉永 直樹
大口 敬

腰原 幹雄
芳村 圭

本間 裕大
今須 良一
中村 尚

小泉 秀樹
29

CSIS Annual Report 2022

連携研究機構

氏名

所属

役職

所属

西成 活裕

教授

先端科学技術研究センター

数理創発システム分野

教授

未来ビジョン研究センター教授

未来ビジョン研究センター

特任准教授

未来ビジョン研究センター

教授

情報基盤センター

センター長・情報理工学系研究科電子情報学専攻

教授

情報基盤センター

ネットワーク研究部門

教授

情報基盤センター

データ科学研究部門

城山 英明
川崎 昭如
佐々木 一

田浦 健次朗
工藤 知宏
小林 博樹

グローバル空間データコモンズ社会展開寄付研究部門● 概要
近年、国・自治体のスマートシティ、デジタルツイン、DX 等の活動は進みつつありますが、地域の課題解決と研究としてのデジタルツイン構築技術のギャップは依然として大きいままです。そこで、まち全体のデジタルツイン化を徹底的に行うとともに、各種地域課題のソリューション技術が民間等から出てくるように支援する事により、各地域のデジタルツインの社会展開・運営を自律的に行えるようにし、グローバルな空間データコモンズの形成を図ります。また人材育成を含め、まちづくり予算年間 10 兆円をイノベートしていくことをコアの活動とします。また、民間企業や地方自治体等のデータハ
ンドリング・研修等を行い、人材育成を進めます。

● 期間
2022 年 5 月から 2027 年 3 月まで● 研究項目
課題 A：分野別ベースレジストリ・ジオコーディング技術の開発(A-1) 建物・土地(A-2) 道路・インフラ構造物(A-3) 人流・交通・観光(A-4) 地域経済・取引(A-5) 河川・上下水道(A-6) 地形・災害
課題 B：ステージごとのデジタルツインの構築手法の確立(B-1) エントリーレベルの自治体のためのナショナル、ローカルデータの自動的な重畳手法構築(B-2) 丸ごとデジタルツイン高度化のための精度チェックパッケージ(B-3)BID・行動変容計測プラットフォームの構築
課題 C：地域展開支援・人材育成
自治体、関係者によるコンソーシアムの形成と定常的なハンズオン実施やキー人材のシステムティックな育成● 寄付者○ パシフィックコンサルタンツ株式会社○ 株式会社パスコ○ 株式会社構造計画研究所○ アジア航測株式会社○ 株式会社建設技術研究所○ エヌ・ティ・ティ・インフラネット株式会社
CSIS Annual Report 2022

30

資料

外部資金

科学研究費助成事業（補助金・基金） 研究代表課題
研究種目

研究代表者

研究題目

基盤研究 (B)小口 高

地理情報科学のオンライン実習教材を用いた自然地理・防災教育の展開と効果の分析

基盤研究 (B)菅澤 翔之助大規模データに対するベイズモデリングの新展開

基盤研究 (B)高橋 孝明

高齢化社会における都市・地域経済問題の研究

基盤研究 (B)FAN ZIPEI

Heterogeneous Graph Neural Network based Federated Mobile Crowdsensing

基盤研究 (C）新井 亜弓

Mapping seasonal demography and mobility for malaria elimination

挑戦的研究（萌芽）関本 義秀

グローバル人流データコモンズ創出のための基礎的研究

挑戦的研究（萌芽）小口 高

最新の地形学に基づく歴史的構造物の立地分析：地形と歴史の科学的な関連づけの試行

若手研究

吉田 崇紘

組成データ解析に基づく定数和制約下の空間回帰モデルの開発

若手研究

澁谷 遊野

実社会の社会経済的状況とフェイクニュースの関連性や影響に関する実証分析

若手研究Pang Yanbo

人間参加型人の流れシミュレーションの構築

若手研究

小川 芳樹

深層強化学習による行動戦略の獲得 : 企業の地震津波被害における復旧計画

若手研究

FAN ZIPEIAn Online Adaptive Boosting Ensemble Approach to Human Mobility Prediction at a
Metropolitan Scale

研究活動スタート支援

大津 優貴

聖域都市政策が治安に与える影響の地理的異質性に関する研究

研究成果公開促進費

小口 高

デジタル地図とスマホ、ドローン、3D プリンタで自然環境と人間生活を調べよう !

国際共同研究加速基金（国際共同研究強化 (B)）

小口 高

ルーマニアの土砂移動と土砂災害の自然的要因と社会との関係の研究

その他外部資金研究課題
その他の補助金等
研究課題名

支出機関名

SPRING-GX（次世代研究者挑戦的研究プログラム助成金）

国立研究開発法人科学技術振興機構

厚生労働行政推進調査事業費補助金

国立保健医療科学院

民間等との共同研究
研究課題名

相手方機関名異種プラットフォーム連携と情報デューデリジェンスによるスマートシティ・スマート社会の実現加速技術の開発

ソフトバンク㈱アジア地域における地理空間情報を活用した防災システムの研究㈱パスコ

デジタルスマートシティイニシアティブ

ソフトバンク他

Automatic parking py using trafficsensor data stream and past trajectory（交通センサのデータストリームと過去の軌跡を使用した自動駐車）

Shanghai Maicon Technology Co.,Ltd.

空き家分布推定手法の実用化に向けた実証研究

和歌山県

商業施設の来館者数に影響を及ぼす要因の究明と来館者数・売上予測モデルの導出

ソフトバンク㈱資源循環型社会構築に向けたアルミニウム資源のアップグレードリサイクル技術開発㈱エイゾス

スマートフォンから得られるセンサーデータ処理およびその活用に関する研究

ヤフー㈱ウェアラブルデバイスを用いた乳児のコンテキスト検知に関する研究㈱ファーストアセント

3D 都市モデル等を活用したユースケース及びマネタイズスキーム

パシフィック㈱空間情報と企業ビッグデータを用いた経済社会における法則や原則についてのリバースエンジニアリング㈱帝国データバンク

アプリログの位置情報を用いた人々の行動パターンの解析

ヤフー㈱CSIS Annual Report 2022

32

外部資金

研究課題名

相手方機関名森林生産力および機能に関する評価技術㈱大林組

個人の行動基準を考慮した都市における位置情報その他のデータ解析

ヤフー㈱

経年優化する都市

三井不動産㈱

受託研究研究課題名

相手方機関名行動変容と交通インフラの動的制御によるスマートな都市交通基盤技術の研究開発

国立研究開発法人情報通信研究機構

準天頂衛星システムが放送する信号にスプーフィング（なりすまし）対策となる
信号認証機能を整備する

日本電気株式会社

新型コロナウイルス・パンデミック・総合災害管理向けのマルチモーダルデータの統合解析

国立研究開発法人科学技術振興機構

AI 等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構

地域データ基盤の社会実装に関する研究委託

トヨタ・モビリティ基金

ウイルス等感染症対策に資する情報通信技術の研究開発
課題 C：アフターコロナ社会を形成する ICT

国立研究開発法人情報通信研究機構

観測データに基づくデータ解析および数値シミュレーションによる
実構造物群の耐震性能評価システムの調査研究

国立研究開発法人防災科学技術研究所

時空間情報統合解析プラットフォームの構築と自律移動体との連携

国立研究開発法人産業技術総合研究所

サプライチェーンの迅速・柔軟な組換えに資する衛星を活用した
状況把握システムの開発・実証

国立研究開発法人・新エネルギー産業技術総合開発機構

デジタルアースシステムによる統合的可視化、意思決定支援システム

国立研究開発法人科学技術振興機構

無線 UWB とカメラ画像分析を組合せたリアルタイム 3D 位置測位・組込システムの開発・評価

国立研究開発法人日本原子力研究開発機構

南砺市デジタル・トランスフォーメーション（DX）推進計画策定のための受託研究

南砺市

中山間地域におかる有機農業へのスマート農業技術の導入による省力管理と生産から輸出までの一貫した販路拡大による技術体系の実証㈱マキノハラボ

EBPM 推進に向けた官民ビッグデータの活用研究

前橋市

ベトナムカマウ省におけるマングローブの植生及び土壌調査

住友林業㈱日印産学研究ネットワーク構築支援プロジェクト

インド工科大学

奨学寄附金

33

研究課題名

相手方機関名グローバル空間データコモンズ社会展開

株式会社構造計画研究所

グローバル空間データコモンズ社会展開

エヌ・ティ・ティ・インフラネット株式会社

グローバル空間データコモンズ社会展開

パシフィックコンサルタンツ株式会社

グローバル空間データコモンズ社会展開

株式会社パスコ - デジタル機構

グローバル空間データコモンズ社会展開

アジア航測株式会社

グローバル空間データコモンズ社会展開

株式会社建設技術研究所

秩父演習林における研究支援のため

サントリーホールディングス㈱学術研究

あらかわ学会

木や植物の新たな価値創造による再生循環型未来社会協創事業のため

住友林業㈱CSIS Annual Report 2022

研究教育活動

査読付き論文【環境・地球科学】
・Chen, C., Bagan, H., Yoshida, T., Borjigin, H., Gao, J. (2022) Quantitative analysis of the building-level relationshipbetween building form and land surface temperature using airborne LiDAR and thermal infrared data. Urban Climate,45, 101248
・M. Itoh, K. Osaka, K. Iizuka, Y. Kosugi, M. Lion, S. Shiodera (2022) Assessing the changes in river water quality acrossa land-use change (forest to oil palm plantation) in peninsular Malaysia using the stable isotopes of water and nitrate.
Science of The Total Environment, 859(2), 160319.
・Iwasaki, N., Hayashi, K., Tanaka, T., Katori, M., Onohara, A., Oguchi, T. (2022) Client-Side Web Mapping System
for Vineyard Suitability Assessment. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial
Information Sciences, 48, 223-228.
・Jittayasotorn, T., Sadidah, M., Yoshida, T., Kobashi, T. (2023) On the adoption of rooftop photovoltaics integrated withelectric vehicles toward sustainable Bangkok City, Thailand. Energies, 16(7), 3011
・Lai, R., Oguchi, T., Zhong, C. (2022) Evaluating Spatiotemporal Patterns of Post-Eruption Vegetation Recovery at
Unzen Volcano, Japan, from Landsat Time Series. Remote Sensing, 14(21), 5419.
・Song, J., Yamauchi, H., Oguchi, T., Ogura, T. (2022) Application of web hazard maps to high school education fordisaster risk reduction. International Journal of Disaster Risk Reduction, 72, 102866.
・山崎潤也・増渕正博・若月泰孝・飯塚悟・吉田崇紘・似内遼一・真鍋陸太郎・村山顕人 (2022) 気候変動下の都心市街地
における SSP・RCP 別将来像を対象とした温熱環境シミュレーション : 名古屋市中区錦二丁目地区に着目して . 都市計画
論文集 , 57(3), 949-956.
・山崎潤也・増渕正博・飯塚悟・吉田崇紘・似内遼一・真鍋陸太郎・村山顕人 (2022) Project PLATEAU の 3D 都市モデルを利用した都心市街地の温熱環境シミュレーション : 地区スケールの暑熱適応まちづくりに向けて . 環境情報科学論文
集 , 36, 238-243.
・山内 啓之 , 鶴岡 謙一 , 小倉 拓郎 , 田村 裕彦 , 早川 裕弌 , 飯塚 浩太郎 , 小口 高 (2022) 三次元地理空間情報と VR 技術を用いた遺構の散策アプリの試作と評価―地理教育への応用に向けて― E-journal GEO, 17(1), 169-179.
・保坂朋輝・山崎潤也・吉田崇紘・似内遼一・真鍋陸太郎・村山顕人 (2022) 日仏自治体における都市計画関連分野の気候
変動適応策の枠組み :8 つの先進的な Climate Change Action Plans の施策内容分析から . 都市計画論文集 , 57(1), 138–150.

【計算機・数学】
・Chaudhuri, S., Kubokawa, T. and Sugasawa, S. (2022) Covariance based moment equations for improved variancecomponent estimation. Statistics: A Journal of Theoretical and Applied Statistics, 56(6), 1290-1318.
・Chuang Yang, Zhiwen Zhang, Zipei Fan, Renhe Jiang, Quanjun Chen, Xuan Song, Ryosuke Shibasaki (2022) Epimob:
Interactive visual analytics of citywide human mobility restrictions for epidemic control. IEEE Transactions on
Visualization and Computer Graphics, 29(8), 3586-3601.
・Hamura, H., Irie, K. and Sugasawa, S. (2022) Log-regularly varying scale mixture of normals for robust regression.
Computational Statistics & Data Analysis, 173, 107517.
・Hamura, H., Irie, K. and Sugasawa, S. (2022) On data augmentation for models involving reciprocal gamma functions.
Journal of Computational and Graphical Statistics, 32(3), 908-916.
・Hamura, Y., Onizuka, T, Hashimoto, S. and Sugasawa, S. (2022) Sparse Bayesian inference on gamma-distributed
observations using shape-scale inverse-gamma mixtures. Bayesian Analysis, in press.
・I to, T. and Sugasawa, S. (2022) Grouped generalized estimating equations for longitudinal data analysis.
Biometrics,79(3), 1868-1879.
・Sugasawa, S. and Kobayashi, G. (2022) Robust fitting of mixture models using weighted complete estimating
CSIS Annual Report 202234

研究教育活動
equations. Computational Statistics & Data Analysis, 174, 107526.
・Sugasawa, S. and Murakami, D. (2022) Adaptively Robust geographically weighted regression. Spatial Statistics, 48,
100623.
・Sugasawa, S. and Noma, H. (2022) Efficient testing and effect size estimation for set-based genetic association
inference via semiparametric multilevel mixture modeling. Biometrical Journal, 64, 1142-1152.
・Sugasawa, S., Nakagawa, T., Solvang, H. K., Subby, S. and Alrabeei, S. (2022) Dynamic spatio-temporal zero-inflated
Poisson models for predicting Capelin distribution in the Barents sea. Japanese Journal of Statistics and Data Science, 6,
1–20.
・Wakayama, T. and Sugasawa, S. (2022) Functional horseshoe smoothing for functional trend estimation. Statistica
Sinica, in press.
・Yoshida, T., Murakami, D., Seya, H. (2022) Spatial prediction of apartment rent using regression-based and machinelearning-based approaches with a large dataset. Journal of Real Estate Finance and Economics, in press.
・Zhaonan Wang, Renhe Jiang, Hao Xue, Flora D Salim, Xuan Song, Ryosuke Shibasaki (2022) Event-aware multimodal
mobility nowcasting. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 36(4), 4228-4236.
・Yonekura, S. and Sugasawa, S. (2023) Adaptation of the tuning parameter in general Bayesian inference with robust
divergence. Statistics and Computing, 33(2), Article Number 39.

【工学】
・Aoki, T., Fujishima, S., and Fujiwara, N. (2022) Urban spatial structures from human flow by Hodge–Kodaira
decomposition. Scientific Reports, 12 (1), 11258.
・Aoki, T., Fujiwara, N., Fricker, M., and Nakagaki, T. (2022) A model for simulating emergent patterns of cities androads on real-world landscapes. Scientific Reports, 12 (1), 10093.
・Chen, S., Ogawa, Y., Zhao C., and Sekimoto, Y. (2023) Large-scale individual building extraction from open-source
satellite imagery via super-resolution-based instance segmentation approach. ISPRS Journal of Photogrammetry andRemote Sensing, 195, 129-152.
・Fujiwara, N., Onaga T., Wada, T., Takeuchi, S., Seto, J., Nakaya, T., and Aihara, K. (2022) Analytical estimation of
maximum fraction of infected individuals with one-shot non-pharmaceutical intervention in a hybrid epidemic model.
BMC infectious diseases, 22 (1), 512.
・Jinyu Chen, Qiong Zhang, Ning Xu, Wenjing Li, Yuhao Yao, Peiran Li, Qing Yu, Chuang Wen, Xuan Song, Ryosuke
Shibasaki, Haoran Zhang (2022) Roadmap to hydrogen society of Tokyo: Locating priority of hydrogen facilities basedon multiple big data fusion. Applied Energy, 313, 118688.
・Kajiwara, K., Ma, J., Seto, T., Sekimoto, Y., Ogawa, Y., & Omata, H.   (2022) Development of current estimatedhousehold data and agent-based simulation of the future population distribution of households in Japan. Computers,
Environment and Urban Systems, 98 (101873), 12-30.
・Kumar, A., Kashiyama, T., Maeda, H., Omata, H., & Sekimoto, Y.  (2022) Real-time citywide reconstruction of traffic
flow from moving cameras on lightweight edge devices. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 192,
115-129.
・Hiroshi Morita, Kimihiro Hino, Ikuho Yamada, Hiroyuki Usui, Taku Nohara, Yasushi Asami (2023) Association
between neighborhood living environment and step counts of middle-aged and older adults: Focusing on street systems
from the perspective of traffic safety. Japan Architectural Review, 6(1), e12323.
・Ogawa, Y., Zhao, C., Oki, T., Chen, S., Sekimoto, Y. (2023) Deep Learning Approach for Classifying the Built Year andStructure of Individual Buildings by Automatically Linking Street View Images and GIS Building Data. IEEE Journal of
Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 16, 1740-1755.
・Peng, H., Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2022) Assessing environmental benefits from shared micromobility systems using
machine learning algorithms and Monte Carlo simulation. Sustainable Cities and Society, 87, 104207.
35

CSIS Annual Report 2022

・Percival, J.E.H., Tsutsumida, N., Murakami, D., Yoshida, T., Nakaya, T. (2022) Exploratory spatial data analysis with
gwpcorMapper: An interactive mapping tool for geographically weighted correlation and partial correlation. Journal of
Geovisualization and Spatial Analysis, 6, 17.
・Renhe Jiang, Zekun Cai, Zhaonan Wang, Chuang Yang, Zipei Fan, Quanjun Chen, Kota Tsubouchi, Xuan Song,
Ryosuke Shibasaki (2022) Yahoo! Bousai Crowd Data: A Large-Scale Crowd Density and Flow Dataset in Tokyo andOsaka. 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 6676-6677.
・Shibuya, Y., Chun-Ming, L., Andrea, H., Soichiro, T., and Sekimoto, Y. (2022) Do Open Data Impact Citizens’
Behavior? Assessing Face Mask Panic Buying Behaviors during the Covid-19 Pandemic. Scientific Reports, 12 (1),1-12.
・Shibuya, Y., Hamm, A., & Pargman, T. C..   (2022) Mapping HCI Research Methods for Studying Social MediaInteraction: A Systematic Literature Review. Computers in Human Behavior, 129 (107131), 1-16.
・Tsuboi, K., Fujiwara, N., and Itoh, R. (2022) Influence of trip distance and population density on intra-city mobility
patterns in Tokyo during COVID-19 pandemic. PLoS ONE, 17 (10)・Xue, J., Jiang, N., Liang, S., Pang, Q., Yabe, T., Ukkusuri, S., Ma, J. (2022) Quantifying the spatial homogeneity ofurban road networks via graph neural networks. Nature Machine Intelligence, 4 (3), 246-257.
・Yabe, T., Jones, N., Rao, S., Gonzalez, M., Ukkusuri, S. (2022) Mobile phone location data for disasters: A review fromnatural hazards and epidemics. Computers, Environment, and Urban Systems, 94.
・Yabe, T., Rao, S., Ukkusuri, S., Cutter, S. (2022) Toward data-driven, dynamical complex systems approaches todisaster resilience. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119 (8).
・Yamashita, J., Seto, T., Nishimura, Y. and Iwasaki, N. (2022) Quality Assessment of Volunteered Geographic
Information for Outdoor Activities: An Analysis of OpenStreetMap Data for Names of Peaks in Japan. Geo-spatial
Information Science, 26:3, 333-345.
・Yang, S., Ogawa, Y., Ikeuchi, K., Akiyama, Y., Shibasaki, R. (2022) Modelling the behaviour of corporations during theflood damage recovery process using multi-agent deep reinforcement learning. Journal of Flood Risk Management, 15(4), 12845.
・Zhehui, Y., Zhao, C., Maeda, H., Sekimoto, Y. (2022) Development of a Large-Scale Roadside Facility Detection Model
Based on the Mapillary Dataset. Sensors, 22(24), 9992.
・Zhiheng Chen, Peiran Li, Yanxiu Jin, Yuan Jin, Jinyu Chen, Wenjing Li, Xuan Song, Ryusuki Shibasaki, Min Chen, Da
Yan, Haoran Zhang (2022) Using mobile phone big data to identify inequity of artificial light at night exposure: A casestudy in Tokyo. Cities, 128, 103803.
・Zhiwen Zhang, Hongjun Wang, Zipei Fan, Jiyuan Chen, Xuan Song, Ryosuke Shibasaki (2022) GOF-TTE: Generative
Online Federated Learning Framework for Travel Time Estimation. IEEE Internet of Things Journal, 9(23), 2410724121.
・Yanxiu Jin, Peiran Li, Zhiheng Chen, Shreyas Bharule, Ning Jia, Jinyu Chen, Xuan Song, Ryosuke Shibasaki, Haoran
Zhang (2023) Understanding railway usage behavior with ten million GPS records. Cities, 133, 104117.
・Zhao, C., Ogawa, Y., Chen, S., Oki, T., Sekimoto, Y. (2023) People Flow Trend Estimation Approach and Quantitative
Explanation Based on the Scene Level Deep Learning of Street View Images. Remote Sensing, 15 (5), 1362.
・Zhiheng Chen, Peiran Li, YanXiu Jin, Shreyas Bharule, Ning Jia, Wenjing Li, Xuan Song, Ryosuke Shibasaki, Haoran
Zhang (2023) Using mobile phone big data to identify inequity of aging groups in transit-oriented development station
usage: A case of Tokyo. Transport Policy, 132, 65-75.
・Zhiwen Zhang, Hongjun Wang, Zipei Fan, Xuan Song, Ryosuke Shibasaki (2023) Missing Road Condition Imputation
Using a Multi-View Heterogeneous Graph Network From GPS Trajectory. IEEE Transactions on Intelligent
Transportation Systems, 24(5), 4917-4931.
・笠原有貴 , 関本義秀 , 樫山武浩 , 瀬崎薫 (2022) ベクトルタイル技術を用いた全国規模の人流データの効率的な可視化 .
GIS- 理論と応用 , 30(2), 85-90.
CSIS Annual Report 202236

研究教育活動・佐々木航 , 柿野優衣 , 中縁嗣 , 野田悠加 , 羽柴彩月 , 山田佑亮 , 西山勇毅 , 大越匡 , 中澤仁 , 森将輝 , 水鳥寿思 , 塩田琴美 ,永野智久 , 東海林祐子 , 加藤貴昭 (2022) SFC GO: 学生同士の繋がりを支援するオンライン体育授業サポートシステム .
情報処理学会論文誌デジタルプラクティス（TDP）, 3(1), 19-33.
・由利 泰蔵 , 樋野 公宏 , 山田 育穂 , 森岡 渉 (2023) 地域の近隣環境および交通行動特性と住民の歩数との関係 . 日本建築学
会計画系論文集 , 88 (803), 231-236.

【人文社会系】
・M uto, S., Sugasawa, S. and Suzuki, M. (2022) Forecasting the housing vacancy rate in Japan using dynamic
spatiotemporal effects models. Japanese Journal of Statistics and Data Science, 6, 21-44.
・Nakagawa, M. and Sugasawa, S. (2022) Linguistic distance and economic prosperity: a cross-country analysis. Reviewof Development Economics, 26, 793-834.
・R Nishisaka, Y Yazawa, K Furuya (2022) Evaluating the Accessibility of Networks in Earthquake Memorial Facilities for
the Great East Japan Earthquake. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1092, 012020.
・Otsu, Y. and Yuen, C.Y. Kelvin (2022) Health, crime, and the labor market: Theory and policy analysis. Journal of
Economic Dynamics and Control, 144, 104529.
・Takaaki Takahashi (2022) The conflict between residents and tourists: On the variety-shifting effect of tourism growth.
Japanese Economic Review.
・Takaaki Takahashi (2022) On the economic geography of an aging society. Regional Science and Urban Economics,95,
103798.

国際会議論文集【計算機・数学】
・Murakami, D., Tsutsumida, N., Yoshida, T., Nakaya, T. (2022) Large-scale spatial prediction by scalable geographicallyweighted regression: Comparative study. Proceedings of the 15th International Conference on Spatial Information
Theory (COSIT2022), 12:1–12:5.
・Tsutsumida, N., Murakami, D., Yoshida, T., Nakaya, T., Lu, B., Harris, P., Comber, A. (2022) A comparison ofgeographically weighted principal components analysis methodologies. Proceedings of the 15th International Conferenceon Spatial Information Theory (COSIT2022), 21:1–21:6.

【工学】
・Arya, D., Maeda, H., Ghosh, S., Toshniwal, D., Omata, H., Kashiyama, T., Sekimoto, Y. (2022) Crowdsensing-based
Road Damage Detection Challenge (CRDDC’2022). Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Big Data,
6378-6386.
・Cai, M., Pang, Y., Sekimoto, Y. (2022) Spatial Attention Based Grid Representation Learning For Predicting Origin–
Destination Flow. Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Big Data, 485-494.
・Chen, S., Ogawa, Y., Zhao, C., and Sekimoto, Y. (2022) Large-scale building footprint extraction from open-sourced
satellite imagery via instance segmentation approach. IGARSS 2022 Proceedings, 3-15.
・D . Manandhar, R. Shibasaki (2023) GNSS Signal Authentication using QZSS Signal and Evaluation of Key
Performance Indicators. Proceedings of the 2023 International Technical Meeting of The Institute of Navigation, 10581069.
・D ong, X., Z. Han, Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2022) DoubleCheck: Single‑Handed Cycling Detection with a
Smartphone. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 268-274.
・Han, Z., Dong, X., Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2022) Head Dynamics Enabled Riding Maneuver Prediction. Proceedingsof the 20th Annual International Conference on Mobile Systems, Applications and Services (MobiSys), 557-558.
37

CSIS Annual Report 2022

・Han, Z., Dong, X., Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2023) HeadSense: Visual Search Monitoring and Distracted Behavior
Detection for Bicycle Riders. IEEE 24th International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia
Networks (WoWMoM), 281-289.
・Han, Z., Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2022) A Micro‑mobility Sensing System to Portray Riding Styles. Proceedings of the2022 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp), 44-46.
・Han, Z., Xu, L., Dong, X., Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2023) HeadMon: Head Dynamics Enabled Riding ManeuverPrediction. IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom), 22-31.
・H osonuma, E., Nishiyama, Y., Sezaki, K., Miyoshi, T., Yamazaki, T. (2023) Enabling Block Transmission on
Backoff‑based Opportunistic Routing. IEEE 20th Annual Consumer Communications & Networking Conference (IEEE
CCNC 2023), 889-890.
・Ishioka, R., Nishiyama, Y., Tsubouchi,  K., Sezaki, K. (2022) Poster abstract: UV index estimation leveraging GNSS
sensors on smartphones. Proceedings of the 20th Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys), 863–864.
・Kasahara, Y., Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2022) Detecting Childcare Activities Using an Off‑the‑shelf Smartwatch. 2022
IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP), 159-161.
・Komatsu, Y., Shimojo, K., Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2022) Toward Measuring Conversation Duration Using a
Wristwatch‑type Wearable Device. 2022 IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP), 150-152.
・Kumar, A., Kashiyama, T., Maeda, H., Omata, H., & Sekimoto, Y. (2022) Citywide reconstruction of traffic flow using
the vehicle-mounted moving camera in the CARLA driving simulator. 2022 IEEE 25th International Conference onIntelligent Transportation Systems (ITSC), 2292-2299.
・Kumar, A., Kashiyama, T., Maeda, H., Zhang, F., Omata, H., & Sekimoto, Y. (2022) Vehicle re-identification andtrajectory reconstruction using multiple moving cameras in the CARLA driving simulator. Proceedings of 2022 IEEE
International Conference on Big Data, 1858-1865.
・Lyu, S., Han, Z., Nishiyama, Y., Sezaki, K.,   Kusakabe, T. (2022) A Plug‑in Memory Network for Trip Purpose
Classification. Proceedings of the 30th International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 1-12.
・Nishiyama, Y., Murakami, H., Suzuki, R., Oko, K., Sukeda, I., Sezaki, K., Kawahara, Y. (2022) MOCHA: Mobile
Check‑in Application for University Campuses Beyond COVID‑19. The Twenty‑third International Symposium on
Theory, Algorithmic Foundations, and Protocol Design for Mobile Networks and Mobile Computing (MobiHoc), 253-258.
・Oki, T., Ogawa, Y. (2022) A Method for Regional Analysis Using Deep Learning Based on Big Data of Omnidirectional
Images of Streets. The XXIV ISPRS CONGRESS 2022, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., 33, 545552.
・Ono, S., Nishiyama, Y.,Sezaki, K. (2022) Detecting Face‑Mask Wearing Status Using Motion Sensors in Commercially
Available Smartwatches. 2022 International Conference on e-health Networking, Applications and Services (HealthCom),107-112.
・Ono, S., Yamazaki, T., Miyoshi, T., Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2023) Cooperative Local Distributed Machine Learning
Considering Communication Latency and Power Consumption. IEEE 20th Annual Consumer Communications &Networking Conference (IEEE CCNC 2023), 678-679.
・Pang, Y., and Sekimoto, Y. (2022) Deep Learning for Destination Choice Modeling: A Fundamental Approach for
National Level People Flow Reconstruction. Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Big Data, 19001905.
・Saha, P. K., and Sekimoto, Y. (2022) Road Damage Detection for Multiple Countries. Proceedings of 2022 IEEE
International Conference on Big Data, 6431-6438.
・Saha, P. K., Arya, D., Kumar, A., Maeda, H., and Sekimoto, Y. (2022) Road Rutting Detection using Deep Learning on
Images. Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Big Data, 1362-1368.
・Saha, P. K., Gangwar, G., Sekimoto, Y, and Suda, Y. (2022) Data Resampling and Ensemble Learning for Vehicle Class
and Orientation Detection. Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Big Data, 6507-6515.
CSIS Annual Report 202238

研究教育活動・Seto, T., and Nishimura, Y. (2022) Analysis of the spatiotemporal accumulation process of Mapillary data and its
relationship with OSM road data: A case study in Japan. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing
and Spatial Information Sciences, XLVIII-4/W1-2022, 403-410.
・Shimizu, T., Tsubouchi, K., Yabe, T. (2022) GEO-BLEU: Similarity Measure for Geospatial Sequences. SIGSPATIAL'22: Proceedings of the 30th International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 1-4.
・Shimojo, K., Han, Z., Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2022) A Preliminary Study for Detecting Visual Search Behaviors
During Street Walking Using Earable Device. Proceedings of the 2022 ACM International Joint Conference on Pervasive
and Ubiquitous Computing (UbiComp), 254-257.
・Sukeda, I., Murakami, H., Nishiyama, Y., Murakami, H., Kawahara, Y. (2022) Poster abstract: Recursive Queueing
Estimation Using Smartphone‑based Acoustic Ranging. Proceedings of the 20th Conference on Embedded Networked
Sensor Systems (SenSys), 837–838.
・Suzuki, R., Nishiyama, Y., Murakami, H., Kawahara, Y., Sezaki, K. (2022) Poster abstract: Room Scale Localization
Improvement Utilizing Stay Time Characteristics of Each Room. Proceedings of the 20th Conference on Embedded
Networked Sensor Systems (SenSys), 839–840.
・Tewary,A., Pang,Y., Sekimoto,Y. (2022) Uncertainty of Traffic Congestion Estimation Using Nationwide Pseudo Trip
Data and Agent Based Simulation. Applications of Big Data Technology in the Transport Industry, 3854-3863.
・Xu, L., Nishiyama, Y., Sezaki, K. (2022) Enhancing Self‑Protection: What Influences Human’s Epidemic Prevention
Behavior during the COVID‑19 Pandemic. The 24th HCI International Conference (HCII 2022), 336-351.
・Xu, L., Nishiyama, Y., Shimosaka, M., Tsubouchi, K., Sezaki, K. (2022) Poster abstract: Convolutional Compressed
Sensing for Smartphone Acceleration Data Compression. Proceedings of the 20th Conference on Embedded Networked
Sensor Systems (SenSys), 810–811.
・Xue, J., Yabe, T., Tsubouchi, K., Ma., J, Ukkusuri, S. (2022) Multiwave COVID-19 Prediction from Social Awareness
Using Web Search and Mobility Data. Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery andData Mining, 4279-4289.
・Zengyi Han, Xuefu Dong, Yuuki Nishiyama, Kaoru Sezaki (2022) Preliminary Study for Classifying Baby Strollerrelated Parenting using Smartphones. 4th International Conference on Activity and Behavior Computing.
・Zhao, C., Ogawa, Y., Chen, S., Sekimoto, Y. (2022) Scene Level People Flow Trend Prediction by Swin Transformer.
IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2434-2437.
・Zhehui, Y.,Maeda, H., Zhao, C., Sato, G., Sekimoto, Y. (2022) Vision-Based Traffic Sign Detection and Localization inTokyo Metropolitan Area. 2022 IEEE 25th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 316321.

国内会議他
【工学】
・秋山 祐樹 , 飯塚 浩太郎 , 小川 芳樹 , 今福 信幸 , 谷内田 修 , 杉田 暁 (2022) ドローンで収集した熱赤外画像および可視画
像から人工知能（AI）により迅速に空き家分布推定を行う手法の検討 . 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会
講演論文集 .
・秋山祐樹 , 飯塚浩太郎 , 小川芳樹 , 山内啓之 , 今福信幸 , 谷内田修 , 杉田暁 (2022) ドローンで収集した熱赤外画像および可視画像から  人工知能 (AI) と仮想現実 (VR) により迅速に空き家分布調査を行う手法の検討 . CSISDAYS2022 研究アブストラクト集 .
・Arya, D., and Sekimoto, Y. (2022) Multinational Advancements for AI-Driven Road Inspection. 13th ISAJ Symposium.
・Chen, S., Ogawa, Y., and Sekimoto, Y. (2022) Developing of approach for building extraction from open-sourced
satellite image based on instance segmentation approach with watershed algorithm. 第 31 回 地理情報システム学会 学
術研究発表大会講演論文集 .
39

CSIS Annual Report 2022

・細沼恵里・山崎託・三好匠・田谷昭仁・西山勇毅・瀬崎薫 (2023) 広域屋内空間における人の滞在が受信信号強度に与える影響の解析 . 電子情報通信学会技術研究報告情報通信マネジメント研究会 .
・細沼恵里・山崎託・三好匠・田谷昭仁・西山勇毅・瀬崎薫 (2023) LPWA による屋内空間の混雑領域推定に向けた検討 .
電子情報通信学会総合大会 .
・細沼恵里 , 三好匠 , 山崎託 , 西山勇毅 , 瀬崎薫 (2022) LPWA による屋内混雑度推定に向けた基礎検討 . 電子情報通信学会
ソサイエティ大会 .
・今出川 祐亮 , 沖 拓弥 , 小川 芳樹 , 趙 琛渤 (2022) 街路全方位画像ビッグデータから抽出した建物外観画像に基づく汎用的な印象評価手法の検討 . 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会講演論文集 .
・石岡陸 , 坪内孝太 , 西山勇毅 , 瀬崎薫 (2022) スマートフォンの GNSS センサを用いた UV インデックス推定 . 研究報告
ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）.
・笠原有貴 , 龐岩博 , 樫山武浩 , 関本義秀 , 瀬崎薫 (2022) 擬似人流データにおける時刻表を考慮した自治体全域の交通手段の推計 ー静岡県裾野市を対象にー 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会講演論文集 .
・小林秀二 (2022) スタートアップ・コミュニティの形成と持続性に関するネットワーク分析 . 経営情報学会 全国研究発表
大会要旨集 .
・小林秀二 (2023) マッピング可視化ツールを活用した「不動産ファイナンス」のビブリオメトリクス .

日本不動産金融工学学会予稿集 .
・Ma, J., Omata, H., Shibuya, Y., Sekimoto, Y. (2022) Automatic Cost and Effect Estimation for Regional Planning
Scenarios - Based on the Planning Cases in Susono, Shizuoka Prefecture. 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表
大会講演論文集 .
・直島浩樹 , 井上裕文 , 小川芳樹 , 関本義秀	 (2022) 緊 急 車 両 の 走 行 経 路 選 択 に 影 響 を 与 え る 要 因 に 関 す る 分 析 .
CSISDAYS2022 研究アブストラクト集 .
・西颯人 山田育穂 (2022) 推定誤差の地域差を考慮した Moran’s I 分布の補正 . CSISDAYS2022 研究アブストラクト集 .
・小川 芳樹 , 沖 拓弥 , 趙 琛渤 , 関本 義秀 , 清水 千弘 (2022) 街路全方位画像ビッグデータを用いた街路景観の主観的印象評
価モデルの構築 . 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会講演論文集 .
・沖 拓弥 , 小川 芳樹 , 趙 琛渤 , 今出川 祐亮 , 清水 千弘 (2022) 街路全方位画像ビッグデータを用いた街路景観の主観的印象評価に見られる属性別傾向 . CSISDAYS2022 研究アブストラクト集 .
・沖 拓弥 , 小川 芳樹 , 趙 琛渤 , 今出川 祐亮 , 清水 千弘 (2022) 街路全方位画像ビッグデータを用いた街路景観の主観的印象
評価の属性別傾向 . 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会講演論文集 .
・小野翔多・山崎託・三好匠・田谷昭仁・西山勇毅・瀬崎薫 (2023) スポット型連合学習におけるユーザ滞在時間が学習性能に与える影響の評価 . 電子情報通信学会技術研究報告情報通信マネジメント研究会 .
・小野翔多・山崎託・三好匠・田谷昭仁・西山勇毅・瀬崎薫 (2023) 無線アドホックネットワークにおけるユーザ参加型連
合学習の実装実験 . 電子情報通信学会総合大会 .
・小野翔多 , 三好匠 , 山崎託 , 西山勇毅 , 瀬崎薫 (2022) 無線マルチホップ連合学習へ向けた実装実験 . 電子情報通信学会ソサイエティ大会 .
・小野翔多 , 西山勇毅 , 瀬崎薫 (2022) スマートウォッチを用いたマスク装着の促進手法 . 情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ キックオフシンポジウム .
・大塚理恵子 , 伊藤昌毅 , 太田恒平 , 瀬崎薫 (2022) 複数の交通ビッグデータを組み合わせた地方都市における通勤者の交通利用状況分析 . 第 66 回土木計画学研究発表会・秋大会（企画提案型）.
・龐 岩博 , 樫山武浩 , 関本 義秀 (2022) 全国擬似人流データの提供と評価 . 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会講演論文集 .
・佐藤剛 , 遠藤隆浩 , 小俣博司 , 関本義秀 (2022) 建物に関する様々な計測データの 3D 都市モデルへの効率的なマッチング .
CSISDAYS2022 研究アブストラクト集 .
・佐藤剛 , 遠藤隆浩 , 小俣博司 , 関本義秀 (2022) 建物に関する様々な計測データの 3D 都市モデルへの効率的なマッチング .
第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会講演論文集 .
・Sekimoto, Y., Ogawa, Y., Asahi, K., Endo, T., Nishio, S. (2022) 多様な時系列データのWebタイル化に関する実証研究.第CSIS Annual Report 202240

研究教育活動
31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会講演論文集 .
・関本義秀 (2022) 地図の中の風景 : デジタル時代の身近な市民協働 . 都市計画 .
・瀬戸寿一 (2022) データ駆動型社会における参加型まちづくりのためのデータ整備と活用 . 自動車技術 .
・瀬戸寿一 (2023) 空間メディアとしての地理空間情報と 3D 都市モデル . 新都市 .
・瀬戸寿一 (2022) 2021 年学界展望 数理・計量・地理情報 . 人文地理 .
・澁谷 遊野 , 近藤 大嗣 , 山口 利恵 , 中田 登志之 , 浅見 徹 (2022) 日本国内におけるメールセキュリティに関する実態把握 .
コンピュータセキュリティシンポジウム 2022 論文集 .
・澁谷 遊野 , 龐 岩博 , 関本 義秀 (2022) シナリオに基づく擬似人流生成のためのシミュレーション基盤の構築 . 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会講演論文集 .
・下条和暉 , 西山勇毅 , 瀬崎薫 (2022) イアラブルデバイスを用いた街歩き時におけるユーザの道迷い状態の検知 . 研究報告
ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）.
・杉山大季・小野翔多・細沼恵里・西山勇毅・瀬崎薫・山崎託・三好匠 (2023) 大規模農場向け LPWA センシングシステムの提案 . 電子情報通信学会総合大会 .
・Sun, C. and Shibuya, Y. and Sekimoto, Y. (2022) Unveiling Social Segregation of Activity Space among Different
Income Groups  in Tokyo 23 Wards Based on Multi-sources Data. 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会講演論文集 .
・Suxing Lyu , Yuuki Nishiyama , Kaoru Sezaki , Takahiko Kusakabe (2023) Generic Trip Purpose Inference Modellingon Trip Chain. 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）.
・牛島秀暢・石岡陸・田谷昭仁・西山勇毅・瀬崎薫 (2023) 自動運転車と歩行者間の合意形成手法の基礎的検討 . 電子情報通信学会総合大会 .
・山田育穂 (2022) 日常における外来医療へのアクセシビリティの空間分布特性 . 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究
発表大会講演論文集 .
・山野寺瞭太 , 岡田佳佑 , 秋山祐樹 , 宮崎浩之 , 宮澤聡 , 菅澤翔之助 , 小川芳樹 (2022) 住宅地図と衛星画像を活用した建物
高密度地域における建物データの開発 . CSISDAYS2022 研究アブストラクト集 .
・楊 少鋒 , 小川 芳樹 , 柴崎 亮介 , 池内 幸司 (2022) 企業単位のエージェントシミュレーションモデルによる水害がサプライチェーンに及ぼす影響の推計 - 平成 30 年 7 月豪雨を事例として - 第 31 回 地理情報システム学会 学術研究発表大会講演
論文集 .
・楊 少鋒 , 小川 芳樹 , 池内 幸司 , 柴崎 亮介 (2022) グラフニューラルネットワークを用いたサプライチェーンの経済被害波
及の予測 . 人工知能学会全国大会論文集 .
・楊少鋒 , 小川芳樹 , 池内幸司 , 柴崎亮介 (2022) 水害によるサプライチェーン途絶後の企業単位の経済被害波及シミュレー
ションモデル . CSISDAYS2022 研究アブストラクト集 .
・荘 昊昱 , 韓増易 , 西山勇毅 , 瀬崎薫 (2022) Face-Touch Detection with Smartwatch by CNN: An Experimental Lab
Study. 電子情報通信学会ソサイエティ大会 .

【人文社会系】
・高橋孝明 (2022) 国際観光客の増大が受入地域の厚生に及ぼす影響の経済学的検討 . 村田学術振興財団研究助成報告書 .
・高橋孝明 (2023) 豊かな日常生活圏・徒歩圏の実現に関して空間経済学が示唆すること . 日本不動産学会誌 .

書籍【工学】
・Seto, T. (2022) Development Process of OpenStreetMap Data in Japan. In: Ubiquitous Mapping: Perspectives fromJapan, edited by Wakabayashi, Y., Morita, T., 113-126.
・瀬戸寿一 (2023) ハッカソンとシビックテック . 日本地理学会編 「地理学事典」, 丸善出版 , 664-665.
・Akiyama, Y., Ogawa, Y., Yachida, O. (2022) Evidence-Based Policymaking of Smart City: The Case of Challenge
41

CSIS Annual Report 2022

in Maebashi City, Japan. In: Society 5.0, Digital Transformation and Disasters: Past, Present and Future, edited by
Kanbara, S., Shaw, R., Kato, N., Miyazaki, H., Morita, A., 55-75.

受賞
受賞者

賞の名称

授与団体

年月

受賞対象となった研究課題名等

Maeda, H., Sekimoto, Y., Seto, T.,
Kashiyama, T. and Omata, H.

Top Cited Article 2020-2021

Wiley2022.4Generative adversarial network forroad damage detection

吉田崇紘・松尾和史・平野勇二郎・
村山顕人

第 1 位 : マップギャラリーア
ワード

ESRI ジャパン株式会社

2022.5

Carbon Terrain

Takahiro Yabe, GFDRR Team at
World BankWorld Bank Vice
Presidential Unit Award

World Bank

2022.5Use of mobility data for urban
development and efforts in Ukraine

Maeda, H., Sekimoto, Y., Seto, T.,
Kashiyama, T. and Omata, H.

Top Downloaded Article

Wiley2022.6

Generative adversarial network forroad damage detection

Yuya Shibuya

CSS 2022 優秀論文賞

一般社団法人情報処理学会
CSS プログラム委員長

2022.10

日本国内におけるメールセキュリ
ティに関する実態把握

出川祐亮 , 沖拓弥 , 小川芳樹 , 趙琛渤ポスターセッション賞

地理情報システム学会

2022.10

街路全方位画像ビッグデータから抽出した建物外観画像に基づく汎用的な印象評価手法の検討

堤田成政・Joseph Percival・吉田崇紘・村上大輔・中谷友樹

CSIS DAYS 優秀共同研究発
表賞

東京大学空間情報科学研究センター

2022.11

探索的空間データ解析のためのインタラクティブ空間相関マッピング

石岡陸 , 坪内孝太 , 西山勇毅 , 瀬
崎薫

優秀論文賞

情報処理学会

2022.11スマートフォンの GNSS センサを用いた UV インデックス推定

Chenbo ZHAO, Yoshiki Ogawa,
Shenglong Chen, Takuya Oki,
Yoshihide Sekimoto

CSIS DAYS 2022,
Outstanding Joint-research
Award

東京大学空間情報科学研究センター

2022.11

Deep Learning Land Price
Estimation Based on Street View
Images

沖拓弥 , 小川芳樹 , 趙琛渤 , 今出
川祐亮 , 清水千弘

研究奨励賞

東京大学空間情報科学研究センター

2022.11

街路全方位画像ビッグデータを用いた街路景観の主観的印象評価に見られる属性別傾向小川芳樹

NEDO Supply Chain Data
Challenge システム開発部
門3位

国立研究開発法人新エネル
ギー・産業技術総合開発機構/ 経済産業省

2022.12⑨代替データを用いたコンテナ物流
停滞による経済波及影響の速報値提供サービス

Mingfei Cai

IEEE BigData 2022 Student
Travel AwardIEEE Big Data Conference
2022

2022.12

Spatial Attention Based Grid
Representation Learning For
Predicting Origin–Destination Flow

Poonam Kumari SAHA

Student Travel AwardIEEE Big Data Conference
2022

2022.12

1. Road Rutting Detection using
Deep Learning on Images; 2. Road
Damage Detection for Multiple
Countries; 3. Data Resampling andEnsemble Learning for Vehicle
Class and Orientation Detection

Poonam Kumari SAHA, Gaurish
GANGWAR

Winner of Vehicle classand Orientation Detection
Challenge organised
by IEEE International
Conference on Big Data
2022 (Big Data Cup
Challenge)

IEEE International
Conference on Big Data 2022
(Big Data Cup Challenge)

2022.12

Data Resampling and Ensemble
Learning for Vehicle Class andOrientation Detection

Maeda, H., Sekimoto, Y., Seto, T.,
Kashiyama, T. and Omata, H.

Top Cited Article 2021-2022

Wiley2023.2

Generative adversarial network forroad damage detection

CSIS Annual Report 202242

研究教育活動

修士論文
氏名

論文題目

指導教員

鈴木 凌斗

部屋ごとの滞在時間特性を利用した屋内測位

瀬崎 薫

笠原 有貴

擬似人流データにおける時刻表を考慮した自治体全域の交通手段の推計

瀬崎 薫

下条 和暉

イアラブルデバイスを用いた歩行者行動の検出

瀬崎 薫

唐奥

Studying the Effect of Reduction of Negative Emotion and Stress Via Augmented Reality Space Design

瀬崎 薫

董 学甫

Detecting Dangerous Cycling Behaviors with Inertial Measurement Unit

瀬崎 薫

佐藤 剛

建物に関する様々な外形計測データの 3D 都市モデルへの効率的なマッチング

関本 義秀

Aayush Tewary

Uncertainty of Traffic Congestion Estimation Using Nationwide Pseudo Trip Data and Agent Based
Simulation

関本 義秀

GARCIA GABILONDOSANTIAGO

Spatial Market Analysis and Visualization Using Synthetic Mobility and Census Micro Data: a Case Study ofTokyo’s Commercial Streets to Help Business Revitalization

関本 義秀

佃 元輝

超高層マンションが周辺地域の地価に与える影響 - 東京都区部を対象として -

高橋 孝明

李哲

地理的集積がサプライチェーンにおける企業のイノベーション行動に及ぼす影響の分析

高橋 孝明

費 子哲

多摩ニュータウン及び周辺地域における住民の買い物環境及び買い物支援サービスの利用意向に関する分析

山田 育穂

上田 剛士

GIS を用いた日本の扇状地とその上流域の地形学的分析と紙地図を用いた既存研究との比較 .

小口 高

廣木 颯太朗山地小流域における土壌調査と浸透流解析に基づく水流出の規定要因の検討 .

小口 高

芝田 力

傾向面を利用した沖積低地の地形の可視化と分類 .

小口 高

大平 友紀

UAV-SfM を用いた海食崖侵食の規定要因の分析 .

小口 高

曹琦

MepoGNN: Metapopulation Epidemic Forecasting with Graph Neural Networks

宋軒

陳 智恒

Inequity analysis based on mobile phone positioning big data

宋軒

卢 文怿

MaaS Shared Bus System Design with Customer Punctuality Prediction

宋軒

冯 楚耀

Hierarchical Comparative Analysis on Human Trajectory Data

宋軒

林 贵旭

Crowdsourcing-based bidding and optimization system for customized bus

柴崎 亮介

沈 旭東

Human mobility trajectory super-resolution methods: a case study in Tokyo

柴崎 亮介

楊闖

EpiMob: Interactive Visual Analytics of Citywide Human Mobility Restrictions for Epidemic Control

柴崎 亮介

Jeph Puneet

An Interactive System to Analyze and Visualize Railway Traffic using Big GPS Data

柴崎 亮介

張 明星

Domain Adversarial Graph Convolutional Network Based on RSSI and Crowdsensing for Indoor Localization

柴崎 亮介

楊 暁杰

A Real-Time Trajectory Prediction System Based on the Meta-Learning Paradigm

柴崎 亮介

DEY Sourav

Semantic Interpretation of Non-negative Spatiotemporal Factors of GPS Big Data

柴崎 亮介

氏名

論文題目

指導教員

韓 増易

Enhancing Micro-Mobility Safety via Sensing Techniques

瀬崎 薫

呂 蘇幸

Modelling Space-Activity Pattern on Travel Behavior by Representation Learning

瀬崎 薫

LAI Roxanne

Spatiotemporal responses of vegetation to volcanic eruption events analysed with remote sensing and GIS.

小口 高

山内啓之

自然環境分野を主体とする地理情報科学の教材開発と授業実践を踏まえた学習効果の評価 .

小口 高

宋 佳麗

Effects of Web GIS Technology and Curriculum Approaches on Education for Disaster Risk Reduction.

小口 高

楊 少鋒

デジタルツインによるサプライチェーンの寸断リスク管理に関する研究(Study on Supply Chain Disruption Risk Management based on Digital Twin Concept)

柴崎 亮介

姜 文驍

An OD matrix prediction based road dynamic pricing optimization system（OD マトリックス予測に基づく道路動的価格設定最適化システム）

柴崎 亮介

王 肇南

Event-Aware Spatio-Temporal Modeling for Urban Computing（アーバンコンピューティングのためのイベント対応の時空間モデリング）

柴崎 亮介

張 志文

Trustworthy Distributed Traffic Prediction through Graph Neural Network（GNN を利用した信頼できる分散交通予測）

柴崎 亮介

李 沛然

Big Mobile Phone GPS Data Driven Pseudo Personal Mobility Generator（携帯電話 GPS データ駆動型擬似パーソナルモビリティジェネレーター）

柴崎 亮介

博士論文

43

CSIS Annual Report 2022

共同利用・共同研究

課題
タイトル

小地域統計を利用した都市空間構造の比較分析
官庁統計などに基づいた小地域類型に関する研究
首都圏における地域モニタリング手法に関する研究
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
地域の産業構造と雇用に関する研究
モバイルネットワークにおける情報伝搬
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
フードデザート問題防止のための潜在的危険地域の定量的予測に関する研究
日本の地域人口と居住環境の将来像
阿蘇山周辺における斜面崩壊の地形分析
不動産物件データを活用した大都市圏の居住分化に関する研究
高経年団地の資源を活用した「居場所」づくりの実践研究
強風による建物被害リスク評価の高精度化のための耐風性能因子分析
空間ストリームデータ分析に関する研究
地方都市の人口減少を背景とした将来の集約型都市構造のあり方に関する研究
近現代の都市構造の長期的変化に関する人文地理学的研究
組織間ネットワークのダイナミクスと地理空間
人口・産業集積の時空間ビッグデータ解析
MFD-basedapproach による都市域におけるバス専用レーン導入の評価に関する研究
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
都市と道路の共発展モデルからみる人口の地理的分布
メッシュ・データによる都市地域の設定にもとづく全国都市の趨勢分析
GIS による神社の自然・人文的立地特性の把握とデータベースの構築
中心市街地活性化基本計画認定都市における商業集積状況に関する地理学的研究
厚木の都市空間に関するデータ収集と都市居住モデルの提案
里山の環境保全にむけた GIS の活用 : 田谷の洞窟とその周辺を例にUnderstanding human mobility patterns and urban geography
物的な都市密度に基づく客観的な既成市街地の画定方法
都市内コミュニケーション便益の推定
病児保育施設および子ども食堂へのアクセスに関する研究
商業集積と企業立地パターンについての研究
Economic Impacts of Devastating Tsunami and Earthquake: Evidence from Great East Japan Earthquake
高頻度・高精細地形情報を用いた河床における地形変化解析方法および地域住民への空間情報発信方法についての研究
不動産市場の地理的細分化に関する分析
文化的価値を継承したまちづくりに向けた 3 次元空間解析と提案に関する研究
地方自治体における産官学の空間データを活用した空き家分布推定手法の研究
大気環境の改善が乳幼児の健康に与えた影響
マイクロジオデータを用いた日本全国の家賃形成メカニズムの解明
土地のロットサイズがもたらす都市の長期成長効果
機械学習を用いた既存の都市内部構造モデルの定量的評価と再構築
サプライチェーンを考慮した大都市圏物流施設の立地選択分析
太陽光発電施設の立地の変化に関する研究
ジオタグ付きツイートに基づく地域名称の空間的イメージに関する研究
ゲノム比較と人流データの統合活用に基づく結核の伝播経路推定
災害復興史研究
衛星観測データを用いた土木構造物ストックの推計
都市の拠点集約と拠点間ネットワークの空間分析
気候変動適応を目的とした空間計画ガイドラインの作成
都市変容の時空間分析 : 明治期からの青山都市領域の事例研究

CSIS Annual Report 202244

共同利用・共同研究

タイトル

生態系を活用した防災・減災のための土地利用のシナリオ開発
都市住人の消費アクセスの定量化 : 数量空間経済学アプローチ
医療データと地理空間データを統合した患者動態の可視化に基づく医療サービスの評価
3D プリントによる地形模型の教育的活用
地形情報と VR 機器を用いた地理学習のための教材の開発
都市構造が都市内部の暑熱環境に与える影響の調査
A Study on Private Proximity Query
企業情報データベースを用いた集積の経済の検証
モバイルビッグデータを活用した新型コロナウイルスの影響分析
ミクロな空間情報を活用した建物単位のミクロな人口統計の開発
人工知能を活用した建物外観と空間データに基づく各種建物属性の推定技術の研究
Air pollution and ANCA associated vasculitis in Japanese national database
人流データを用いたコミュニティ検出手法の研究
新型コロナウィルス感染症の時空間的予測モデルの研究
都市形態指標に基づく近隣レベルにおける環境変化分析「観測ビッグデータ同化」による大地震時のリアルタイム避難者分布推定技術の開発に関する研究
ミクロ土地利用の更新および相互作用メカニズムについての研究
限界的家賃を用いた帰属家賃変化率の推計
地球科学分野の高等教育における効果的なオンライン学修環境構築に関する研究
経年建物 GIS データを用いた構造物と物質動態の時空間分析
マルチエージェント深層強化学習を用いた水害復興過程における企業の行動制御
夜間光及び位置情報データを用いた停電地域の推定
デジタル地域通貨の普及を通じた地域活性化に関する研究
建築廃棄物の推計に関する研究
Twitter データを用いた建築・都市における混雑度推定に関する研究
保育所選択行動モデルの構築とその応用に関する研究
木造住宅密集地域の魅力分析に関する研究
Geomorphic analysis of landslide induced by heavy rainfall of Typhoon Hagibis in Marumori town, Miyagi Prefecture
ミクロな空間情報を活用した自然災害における損害費用に基づく被害推定
地価変遷の時空間構造分析に関する研究
3 次元点群データ圧縮手法に関する研究
MaaS 時代における都市構造設計とその評価手法の開発
不動産取引の少ない地域における適切な売り出し価格の分析
デジタルアースを用いた新型コロナウイルス感染症対策に関する研究
線引き廃止都市における住宅地変化に関する研究
国際共同研究による持続可能な都市発展モデルの構築―都市発展と縮退需要を両立する都市像の実現を目指して―
地震と津波の重畳を踏まえた津波時の人命安全に関する確率論的手法の開発
空閑地の暫定利用政策が土地利用動態に与える影響のマルチエージェント評価ー神戸市「まちなか防災空地整備事業」を事例としてー
居住者の歩行量と近隣の目的施設間距離との関係分析
Destruction of a City and Path Dependency: Quantifying the Urban Dynamics and Sorting
地方中枢都市における都心構造の比較とその変化
口述史と資料に基づく生活空間の GIS データベース化 : 滋賀県栗東市の旧街道筋集落を中心に
デジタル電話帳を活用した COVID-19 が与えた業種・地域ごとの影響分析
エージェントベースシミュレーションを用いた次世代モビリティが都市交通に与える影響分析
空港騒音に対する諸補助制度の影響分析
Impacts of complementarity between safety and private/public good consumption
ポイント型の流動人口データに基づく大阪市を対象とした街路レベルのウォーカビリティ分析
都市縮退現象の実態と要因に関する地理的分析
地価形成における生産活動・人流等の影響分析
地方圏の人口分布変動に関する地理学的研究
不動産登記簿情報と各種空間情報を活用した都市の持続再生力の評価方法の開発

45

CSIS Annual Report 2022

タイトル

名刺交換ネットワークで把握するコミュニケーションを通じた集積の経済の検証
水害リスク情報および浸水被害が不動産価格に与える影響分析
団地再生に着目した歩行者道路ネットワークに関する研究
台風による住家屋根被害予測システムの構築
空間ビッグデータを活用した将来の汚水処理システムの持続可能性に関する研究
不動産市場の流動性に関する実証分析
住宅密集地の持続可能性に関する研究- 長崎の斜面住宅地を対象として -建物データを用いたコンパクトシティの定量的評価手法の提案
中山間地域を後背地に抱えた在郷町における近現代の集落空間変容過程
都市水害における脆弱性評価
新型コロナウイルス感染症流行下の人間行動パターン変化の分析
多摩ニュータウン地域における高齢者の買い物環境および買い物支援サービスの利用意思に関する分析
トラック GPS データを利用した政府統計の改善
Understanding Welfare Differences across Cities in the World
季節や時間帯を考慮した自転車盗と都市環境の関係
浸水想定地区における開発動向に関する研究
不動産の負価値化とその地理的特性に関する研究−住宅市場における取引価格と流動性の分析を通して−

統計・ビッグデータによる観光地域の内部構造と域内観光流動の分析
スタジアムによる「にぎわい」の創出 - 住宅と商業施設に着目して歴史的市街地における文化的景観の形成過程と住環境の応答
江戸の大名庭園から見る地域の自然環境構造
高松市の街なか居住の推進において高松市中央商店街の再開発が果たした役割
江戸市中の地震被害のマッピング
大規模人流データを用いた時空間内挿技術の開発
伊香保温泉の大正期大火における復興過程に関する研究
京都市における駅勢圏内の店舗立地傾向に関する研究
立地適正化計画の居住誘導区域外における生活利便性とその変化に関する研究ー生活に使用する交通手段や住民の生活意識からー
社宅という視点からみたバブル経済崩壊後の都市空間の変化
未完の産業都市

京都

福島原発事故被災地における土地利用変化の可視化
伊豆諸島における地域の特性と防災行動に関する研究
居住誘導の計画立案に資する「住環境得点」の開発
企業及びアメニティの集積及び空間関係の研究
歩行者交通流における属性抽出に関する基礎的研究
動画像を用いた群衆計数に関する基礎的研究
宇和島市の事前復興デザインに向けた都市形成プロセスに関する研究
水道管とガス管の同時施工による CO2 排出量削減効果の検証 : 新潟県妙高市を事例に
日本の都市構造と公共交通 :21 世紀になってからの変化
東京・名古屋・大阪に位置する木造住宅密集地域における大規模地震水災害に関する研究
動画像を用いたナンバープレート抽出に基づく交通流調査手法に関する基礎的研究
堆肥化活動参加者の地理的分析 : 小田原市の事例研究
観光行動を誘発できる適切な情報配信タイミングの把握に向けた基礎研究
人口減少期の大都市地域における空き家予防対策に資する地理学的研究
Living in a Ghost Town: The Geography of Aging and Depopulation
三大湾の臨海部における堤外地の土地利用と建築物の機能・用途に関する研究
開発途上国における衛星画像を用いた深層学習によるマイクロ人口統計の実現
デジタル電話帳を活用した都市空間の時系列変遷の詳細な把握手法の研究
3 次元都市モデルを活用した太陽光発電ポテンシャルの推定
公共トイレの配置方針に関する自治体間の比較分析
中心市街地の多様性と賑わいの関係に関する研究
夜間光画像の機械学習による農村部の人口・社会経済動態推定

CSIS Annual Report 2022

46

共同利用・共同研究

タイトル

都市集積と地域経済圏の同定
非都市域における都市的地域の空間構造およびネットワーク構造に関する研究
都市の物的環境と歩行行動の関係
コンパクトシティ政策が生活利便性に与える影響の所得階層別の分析
人流データ分析による都市環境の変遷に伴う人間行動変容の解明
東京都市圏における歩行傾向指標と小売業店舗集積の関係
Reinforcing effects of exposure to diverse online information on urban exploration behavior
重要伝統的建造物群保存地区における水害対策動向に関する調査研究
移動履歴データに基づく地域分類手法の開発
メッシュデータを利用した将来建物更新およびエネルギー需要モデルの開発
Infectious disease modelling informed by spatial and social settings data
GPS データと都市開発をつなぐプロジェクト
商業地域の適正規模算定方法の構築
都市部の住商工混合地域における空間生成メカニズムの解明
居住地の環境特性と緑地への訪問パターンの統合的解析 : 社会格差の問題に対応する空間計画に向けて
モバイル端末を用いた屋内地図調製の基礎的研究
縮退都市の空き不動産に関する研究
東京都市圏及び地方中枢都市圏における鉄道駅周辺の土地利用モデル
東京における飲屋集積地区の立地傾向と類型に関する研究
駐車場の価格弾力性 , 外部性 , 最適供給量に関する研究
北関東における人口移動とその要因の分析
都市火災における消火重要点マップ構築
商業集積地の形成過程や変遷と周辺居住者の利用状況や評価に関する研究
子育て世帯の居住動向と生活行動の解明
都市部における歩行者空間の種類と認知症の関連
駅周辺地域における災害時の安全確保に着目した空間特性分析
最寄り鉄道駅の利便性と居住者の歩数との関係
集約的シンボリックデータの不動産データへの適用
東京圏での人々の行動パターン格差に関する研究
地方都市と都市部の生活利便性の比較 - 移動時間と生活利便施設の立地に着目して 都市計画における多様性とウェルビーング指標の構築
既成密集市街地の建物更新に影響を与える要因に関する研究
世帯類型を考慮した世帯単位の人口分布予測シミュレーションに関する研究「アルミニウム素材高度資源循環システム構築事業」「資源循環型社会構築に向けたアルミニウム資源のアップグレードリサイクル技術開発」
新型コロナウイルスが法人立地に与えた影響
大阪府における建物用途情報を考慮した災害リスク削減に関する研究
建築協定の穴抜け区域等が地価に与える影響
市街地外縁部における開発規制の導入による政策効果に関する研究
地域共生型の太陽光発電施設に対する地域住民の態度形成要因に関する研究
大都市ニューターンの空間緊縮変遷メカニズム : 日中都市比較研究
歩行者のトリップ距離分布を考慮した歩行者ネットワークの評価
都市近郊温泉の市街化に関する研究
買い物行動における回遊性の評価に関する分析
南海トラフ巨大地震の津波浸水想定区域における建築動向に関する研究
配列アライメント手法による大規模移動データの類型化手法についての研究
京都市西陣地区における町家と路地の存在が景観評価に及ぼす影響
近年の災害被災地における産業用仮設施設の公的整備に関する実態調査
都市のスポンジ化を考慮した既成市街地の動的な画定方法の構築と市街地縮退の評価
病児保育施設および子ども食堂へのアクセスに関する研究
学校教育の質が地価に与える影響
高精細地表データを用いた斜面崩壊地と植生の分析

47

CSIS Annual Report 2022

研究業績
【査読付き論文】
・Morioka, W., Kwan, M.-P., Okabe, A., McLafferty, S. L. Local indicator of spatial agglomeration between newly opened
outlets and existing competitors on a street network. Geographical Analysis.
・Hiroyuki Usui Simulation of urban perforation after random vacant plot generation: Application of the thinning point
process. International Journal of Geographical Information Science.
・Hiroyuki Usui Cost-efficient urban areas minimising the connection costs of buildings by roads: Simultaneous
optimisation of criteria for building interval and built cluster size, Networks and Spatial Economics, 23(1), 65-96
・INOUE Ryo, DEN Koichiro Extraction of continuous and discrete spatial heterogeneities: Fusion model of spatiallyvarying coefficient model and sparse modelling・Komori, D.; Nakaguchi, K.; Inomata, R.; Oyatsu, Y.; Tachikawa, R.; Kazama, S. Topographical Characteristics ofFrequent Urban Pluvial Flooding Areas in Osaka and Nagoya Cities, Japan. Water, 14, 2795.
・PENG Zhan, INOUE Ryo Identifying multiple scales of spatial heterogeneity in housing prices based on eigenvector
spatial filtering approaches, ISPRS International Journal of Geo-Information, 11 (5), 283.
・Seo Toru; Wada Kentaro; Fukuda Daisuke Fundamental diagram of urban rail transit considering train-passenger
interaction. Transportation.
・T. Sekiguchi, N. Hayashi, Y. Terada, M. Ooue, H. Sugino Purchasing behavior and awareness during COVID-19related panic buying - A case study conducted in three Japanese cities - International Review for Spatial Planning andSustainable Development ,10(2), 1-18.
・Takashi Yamada The stay coefficient: a novel quantification of the relationship between stay time and travel time forurban shopping behavior analysis. Geo-spatial Information Science, 1-14.
・Morioka, W., Kwan, M.-P., Okabe, A., &amp; McLafferty, S. L. A statistical method for analyzing agglomeration zones
of co ‐ location between diverse facilities on a street network. Transactions in GIS, 26(6), 2536-2557.
・Novee Lor Leyso, Masahiro Umezaki Uncovering Spatial Patterns and Temporal Trends in the Ageing of the Tokyo
Metropolis Population, Journal of Population Ageing.
・Suzuki, M., Hino, K., Muto, S. Negative externalities of long-term vacant homes: Evidence from Japan, Journal of
Housing Economics, 57, 101856.
・Takaaki Aoki, Naoya Fujiwara, Mark Fricker, Toshiyuki Nakagaki Scientific Reports, vol. 12, 10093.
・Takaaki Aoki, Shota Fujishima, Naoya Fujiwara Scientific Reports, vol. 12, 11258.
・Tanaka, K. Impacts of the opening of the maglev railway on daily accessibility in Japan: A comparative analysis withthat of the Shinkansen. Journal of Transport Geography, 106, 103512.
・Hiroki Baba, Chihiro Shimizu The impact of apartment vacancies on nearby housing rents over multiple time periods:
Application of smart meter data. International Journal of Housing Markets and Analysis.
・関口達也 高齢者の買い物時におけるアクセス不便と道路環境要素への不満の規定要因（その 1）: 各要素への許容度と経路上の存在量に着目して , 日本建築学会技術報告集 , 28(70), pp.1465-1470
・関口達也 都内在住高齢者の買い物時のアクセス不便の規定要因 - 客観指標を用いたアクセス不便に繋がる道路環境要素に対する不満の推定の試み -, 人間・環境学会誌 (MERA ジャーナル ) , 25(2), 1-10
・菊地 穂澄 , 矢吹 剣一 , 小泉 秀樹 土地取引および登記データ分析による土地流動の沈滞への接近 , 都市計画論文集 , 57
巻3号
・小柳津 唯花 , 猪股 亮介 , 峠 嘉哉 , 小森 大輔 和歌山市における内水氾濫頻発区域の分布とその特性 , 土木学会論文集 G（環境）, 78(5), I_379-I_385
・上条陽 , 藤垣洋平 , パラディ ジアンカルロス , 髙見淳史 , 原田昇 都市構造の差異に着目したシェア型自動運転サービスの影響評価 - 人口全体の移動需要を考慮したシミュレーションを通じて -, 土木学会論文集 , 79(2), 22-00244
・西原 まり , 鈴木 達也 , 饗庭 伸 居住地変化から見た都市計画変更の検証と居住誘導の可能性 - 線引き廃止が行われた香CSIS Annual Report 2022

48

共同利用・共同研究
川県を対象として -, 日本建築学会計画系論文集 ,2023 年 88 巻 804号, pp.536-547
・尾田 春雄 , 益子 渉 , 野田 稔 日本風工学研究論文集 , Vol.27, pp.109-117, 2022
・尾田 春雄 , 益子 渉 , 友清 衣利子 , 野田 稔 日本風工学会論文集 , Vol.47, No.2, pp.18-26, 2022
・立川 凌平 , 猪股 亮介 , 小柳津 唯花 , 小森 大輔 名古屋市における内水氾濫頻発区域の形成およびリスク要因の変遷過程の解析 , 土木学会論文集 G（環境）, 78(5), I_371-I_377
・鈴木雅智 , 武藤祥郎 , 浅見泰司 , 柳川範之

条件不利物件における売出価格設定上の課題と住宅市場からの撤退の可能

性 : 不動産ポータルサイト掲載物件データ・成約物件データを用いた価格設定・物件特性の比較分析 , 都市計画論文集 ,57(2), 329-336
・江原 朗江原朗 . 子ども食堂から一定距離圏内の小学校に在籍する児童の割合について―広島県内の解析 日本医師会雑誌
2022;151(11): 1979-1983.
・江原 朗江原朗 . 広島県内自治体間における子ども食堂への地理的アクセスの格差 . 小児科診療 2022;85(9):12391243.
・秋山祐樹 地理空間ビッグデータを活用した新型コロナウイルス感染症による地域経済への影響の時系列分析 , 経済地理
学年報 , 68(4), 247-269.
・清水 遼 , 中谷 友樹 , 埴淵 知哉 , 磯田 弦

都市形態指標に基づく地区類型と居住地域評価との関連─ 仙台都市圏を対象として ─ . 季刊地理学 , 74-4, 159-178.
・武藤祥郎 , 鈴木雅智 広告掲載価格と成約価格の乖離について : 我が国の住宅価格形成における検証 , 季刊住宅土地経済 ,
125, 20-27【国際会議】
・Yasuhisa Kondo Pandemic effect on tourism in Japan,VI Workshop on Data Science・Takashi Oguchi, Chiaki T. Oguchi, Hiroyuki Yamauchi, Takuro Ogura, Jiali Song Recent Educational and Outreach
Activities of Japanese Earth Scientists for High School Students, AGU Fall Meeting 2022.
・Okada, K., Nishiyama, N., Akiyama, Y., Miyazaki, H., Miyazawa, S. Development of Detailed Building Distribution
Map to Support Smart City Promotion -An Approach Using Satellite Image and Deep Learning-, ISPRS Ann.
Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-4/W3-2022, 189-196.
・Takeda, N., Furuya, T., Akiyama, Y. Development of Estimation Method for Building Structure Using Open Data andStatistics, IGARSS 2022 Proceedings, pp. 2438-2441.
・Tomita, K., Akiyama, Y., Baba, H., Yachida, O. Estimating the Spatial Distribution of Vacant Houses with Machine
Learning Using Municipal Data, IGARSS 2022 Proceedings, pp. 1276-1279.
・Keisuke Takano Path-dependence in the location of business agglomeration: The impact of the postwar land requisitionin Yokohama,61th ERSA Congress.

【国内会議他】
・Ogura, T., Mizuno, T., Yamanaka, D., Hayakawa, Y.S. Analysis of sediment deposition using RTK-UAV: A case study ofEchi River, central Japan, JpGU.
・永田彰平 , 足立浩基 , 藤原直哉 , 中谷友樹

高解像度な空間単位での COVID-19 流行予測アプリケーションの開発 . 第31 回地理情報システム学会研究発表大会 .
・山内啓之・飯塚浩太郎・小倉拓郎・小口 高・鶴岡謙一・早川裕弌 VR とメタバース技術を活用した フィールドワーク教
育の効果と課題 , 2023 年日本地理学会春季学術大会 .
・鹿野友渚・小倉拓郎 新学習指導要領の地学・地理における地形学習の内容・構造の分析―校種間の連続性や空間スケールに着目して―, 日本地形学連合 2022 年秋季大会 .
・若林芳樹 東京都八王子市の郊外住宅地における空き家の現状と対策 , 日本地理学会発表要旨集 ,103 号 ,p.175.
・小倉拓郎・中村洋介・山内啓之・宋 佳麗・田村裕彦・小口 高 リモート環境を活用した高大連携授業の実践―地理総合を想定した地形・GIS 学習の事例―,2022 年度日本地理教育学会第 72 回大会 .
49

CSIS Annual Report 2022

・小倉拓郎 , 水野敏明 , 片山大輔 , 山中大輔 , 佐藤祐一 RTK-UAV と河床変動シミュレーションを用いた魚道設置事業の支
援 - 東近江市版 SIB によるビワマス魚道を対象として―, 日本地形学連合 2022 年秋季大会 .
・田村裕彦・早川裕弌・小口千明・小倉拓郎・小口 高 田谷の洞窟と里山の高精細デジタルデータを活用した小規模小学校
への地域空間教育に関する小大連携事例 ,CSIS DAYS 2022.
・東 善広 , 水野敏明 , 小倉拓郎 愛知川におけるアユとビワマスの産卵床分布の比較 ,ELR2022 つくば .
・飯塚浩太郎・山内啓之・小倉拓郎 地理教育のためのメタバースフィールドワーク , バーチャル学会 .
・大森雄基 , 北川博之 , 天笠俊之 エンティティリンキング機能を有する知識ベースと外部情報源の統合利用手法 , 第 15 回
データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2023), 2a-6-1.
・SUN Chenchen, SHIBUYA Yuya, SEKIMOTO Yoshihide

Unveiling Social Segregation of Activity Space among

Different Income Groups in Tokyo 23 Wards Based on Multi-sources Data, the 31st Annual Meeting of the Geographic
Information Systems Conference.
・伊東優 , 今井公太郎 , 本間健太郎 「斜面住宅密集地における空き家・空き地の活用方法に関する研究 その 1: 長崎県佐世保市における制度活用に向けたケーススタディ」, 日本建築学会大会学術講演梗概集 ,pp.895-896.
・伊藤 翔 , 井上 亮移動系列データのベクトル化に基づく地域分類 , 地理情報システム学会講演集 , 31, C-1-5.
・角南萌々子（九州大）, 蕭耕偉郎（九州大）人流データを用いたネットワーク分析による駅まち空間の賑わいに関する研究 ,CSIS DAYS 2022, B04.
・関口達也・林直樹・寺田悠希・大上真礼

コロナ禍が人々の食料品の購買行動・意識に及ぼした影響 , 地理情報システ

ム学会講演論文集 , 31, P-27(CD-ROM).
・関口達也・林直樹・杉野弘明

都市縮退過程における居住・都市機能の誘導区域外の生活環境に関する一考察 - 北陸 3県を事例として -, 令和 4 年度 農業農村工学会大会講演要旨集 , 569-570.
・佐野 雅人 , 嚴 先鏞 , 鈴木 勉 越境施設利用からみた隣接自治体依存構造の空間分析 , 都市計画論文集 , 57(3), 1453-1460.
・坂橋康太 , 松行美帆子 , 田中伸治 , 有吉亮

洪水及び土砂災害の被災想定区域における建物の立地動向に関する研究 - 神

奈川県横浜市 を事例として ・松本 崚太郎、松行美帆子、田中伸治、有吉亮、安部遼佑 J・ジェイコブズの都市多様性に着目した 中心市街地の賑わいへの影響要因に関する研究 , 第 66 回土木計画学研究発表会・秋大会 .
・相 尚寿 , 鍛治 秀紀 観光情報配信にとって良いタイミングの把握に向けたスマホ加速度センサーデータの基礎的分析 , 地
理情報システム学会学術講演論文集 , CD-ROM.
・相 尚寿 , 鍛治 秀紀 観光情報配信に適切なタイミングの自動判別に向けたスマホの速度・加速度データの分析 , CSISDAYS 2022 研究アブストラクト集 .
・長谷川大輔 , 岡本千草 , 秋山祐樹 , 長瀬洋裕 , 武藤祥郎 施設・企業⽴地の集積・多様性がイノベーション創出に及ぼす影響 ,地理情報システム学会講演論⽂集 .
・尾田 春雄 , 益子 渉 , 野田 稔 建物ポリゴン情報の導入によるワイブル分布を用いた台風の建物被害確率モデルの精度改善 ,第 27 回風工学シンポジウム .
・尾田 春雄 , 益子渉 , 野田 稔 最弱リンクモデルに基づく被害確率モデルを用いた台風による屋根被害予測法の提案 ,2022
年度日本風工学会年次研究発表会 .
・尾田 春雄 , 野田 稔 最弱リンクモデルを適用した台風による建物屋根の被害確率モデルの検討 , 2022 年度土木学会四国支部技術研究発表会 .
・尾田 春雄 , 野田 稔 最弱リンクモデルによる被害確率モデルを用いた建物被害確率の推定 , 日本建築学会大会学術講演梗
概集 , Vol.2022, 111-112, 2022 年 9 月 .
・嚴 先鏞 , 長谷川 大輔 長期的な人口変動を考慮した拠点計画手法 , 日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表
会.
・彭 湛 , 井上 亮 異なるスケールの連続的・離散的な空間的異質性の検出 , 地理情報システム学会講演集 , 31, B-2-2, CDROM.
・熊谷美香 大規模広域災害発生時の救援活動拠点・避難所配置からみた救援システムの検討 , 日本地理学会 2023 年春季学術大会 .
CSIS Annual Report 202250

共同利用・共同研究
・荒木一視 , 岡田ひかり

南海トラフ地震津波被害想定地域における東日本大震災後の人口移動 - 和歌山県美浜町における予察的考察 -, 2022 年人文地理学会大会 .
・荒木一視 , 岡田ひかり

発災後を想定した救援活動支援地図の作成に向けて - ハザードマップの後を見越した和歌山県

みなべ町における検討 -, 日本地理学会 2023 年春季学術大 .
・高橋彩子 市民による家庭系生ゴミ堆肥化活動􄛾課題と地理的分析  〜  小田原市を事例として 〜.  GIS 学会ポスターセッ
ション、P-21.
・高野佳佑 Path-dependence in the location of business agglomeration: Case of postwar land requisition, 第 36 回 応用地域学会 研究発表大会 .
・佐藤将 横浜市における保育所利用世帯の居住動向と生活行動 , 日本都市学会大会 第 69 回大会 .
・秋山千亜紀・秋山祐樹

将来推計人口を用いた流域下水道の将来の広域化・共同化に向けた検討 .

・秋山千亜紀・秋山祐樹・佐藤大誓 建物の利用実態を考慮した流域下水道の広域化・共同化の可能性に関する検討 .
・田中耕市 , 秦朋弘 , 関口豪之 住宅単位の推計人口を用いた避難所・避難場所へのアクセシビリティと需給バランスの検証 ,茨城地理学会第 22 回大会 .
・田中耕市 , 秦朋弘 , 関口豪之 洪水時の浸水状況別にみた避難所・避難場所へのアクセシビリティ - 茨城県を事例に -, 2022
年度日本地理学会秋季学術大会 .
・田中耕市 , 秦朋弘 , 関口豪之 浸水状況によって異なる避難施設運用に基づく避難アクセシビリティの差異の検証 , CSISDAYS 2022.
・湯川 創太郎 日本交通学会関西部会 8 月例会 .
・鈴木英之 SNS と口コミデータによる魅力的なカフェの抽出とその空間分布 , 地理情報システム学会第 31 回学術研究発表
大会 .
・Junichi Yamasaki, Kentaro Nakajima, and Kensuke Teshima From Samurai to Skyscrapers : How Transactions Costs
Shape Tokyo, TDB-CAREE working paper series #2020-02.
・Takaaki Aoki いかなる場所に人々は集まり住むのか ?――街と道の千年紀シミュレーション , 科学 ,vol. 93, No. 2, 156-162.
・Takahiro Yamada CSIS Discussion Paper Series.
・Yuhei Miyauchi, Kentaro Nakajima, and Stephen J. Redding The Economics of Spatial Mobility: Theory and Evidence
Using Smartphone Data, NBER Working Paper, #28497.

【書籍】
・福島秀哉 , 二井昭佳 , 岡村健太郎 , 五三裕太 コミュニティのかたちと復興区画整理 : 岩手県大槌町町方・吉里吉里の地域デザイン , 鹿島出版会 .
・伊藤毅 帝釈天題経寺建造物調査報告書 , 東京都葛飾区教育委員会 .
・伊藤毅 青山都市領域 Book I~IV, 青山学院大学総合文化政策学部 .
・伊藤毅 ( 代表） 渋谷 - 青山を中心とする新都市領域研究拠点構築にむけての総合的研究 , 青山学院大学統合研究機構 .

【卒業論文】
・伊吹千雪 立地適正化計画の居住誘導区域外における住民の居住誘導方策に関する研究 ― 住民の生活行動や意識に基づく分析から ―, 学士（環境デザイン学）, 京都府立大学 .
・衣笠匠斗 集約型都市構造推進下の地方都市における食料品店舗への近接性 ―富山市のスーパーマーケットを事例に―, 学
士 , 東京大学 .
・鵜川紗和子 高松丸亀町商店街の再開発による周辺地域への波及効果 - 街なか居住の推進とその持続性に着目して -, 学士( 環境デザイン学 ), 京都府立大学 .
・土田悠斗 駅勢圏内の店舗立地傾向に影響を与える要因に関する研究 ―京都市を事例とした定量分析に基づいて―, 学士（環境デザイン学）, 京都府立大学 .
・新倉優弥 歩きやすいまちづくりのための徒歩トリップ創出要因の分析 , 学士（工学）, 東京理科大学 .
51

CSIS Annual Report 2022

・永田聡太 人口・住宅ストックの変化に着目した 家庭部門エネルギー消費に伴う CO2 排出量の将来推計 - 愛知県におけるケーススタディ -, 学士（工学）, 名古屋大学 .

【修士 / 博士論文】
・湖東 陸集積度と利用特性からみた東京における飲屋集積地区の変容に関する研究 , 修士課程 , 東京大学 .
・柴田直弥、
錦澤滋雄、
村山武彦、
長澤康弘 ソーラーシェアリングに対する住民態度に関する研究、
修士
（工学）
、
東京工業大学 .
・伊藤翔 滞在系列に基づく地域のベクトル表現を活用した社会経済データの高空間解像度化の試行 , 修士 ( 情報科学 ), 東
北大学 .
・合田智揮、永野正義、中島直人、宮城俊作 伊香保温泉石段街の空間構造の変容 - 大屋層の解体過程としての近代 -、修士、
東京大学 .
・山子洋 南海トラフ巨大地震による津波浸水想定区域における建築動向に関する研究 , 修士 , 政策研究大学院大学 .
・松井雄太 コロナ以降の東京からの移住の特徴とその関連自治体の推進政策に関する研究 ー茨城県を対象としてー、学士（工学）、東京工業大学 .
・松本 崚太郎 J・ジェイコブズの都市多様性と地方都市 中心市街地の賑わいとの関係性に関する研究 , 修士（工学）, 横浜国立大学 .
・森田洋史 歩行促進の観点から見た鉄道駅と周辺地域の利便性評価 , 修士（工学）, 東京大学 .
・杉浦完征 季節及び時間帯別に見た自転車盗の環境要因―福岡市を対象として―, 修士 , 東京大学 .
・的場 弾市街地外縁部における開発規制の導入による政策効果に関する考察 , 修士（公共経済学）, 政策研究大学院大学 .
・田和裕行 都市近郊温泉の市街化に関する研究、修士（工学）、東京工業大学 .
・尾田 春雄 台風による建物強風被害の 発生確率モデルの構築と活用 , 理工学修士 , 高知大学 .
・費 子哲多摩ニュータウン及び周辺地域における住民の買い物環境及び買い物支援サービスの利用意向に関する分析 , 修
士 , 東京大学 .
・杉本莉菜 修士論文 .
・中本浩平 建築協定における穴抜け区域が与える影響分析 .
・張楚珺 荒川区における建物更新の要因に関する研究 .
・土屋泰樹 二心都市の都心の変化に関する研究 ―地価と地価には反映されにくい指標の比較を通して―, 博士（工学）, 東
京工業大学 .

主なシンポジウム等の開催状況
開催期間

形態

対象

研究会等名称

概要

参加人数

266

2022.11.18-19

シンポジウム・講演会

国内 : 研究者

CSIS DAYS

空間情報科学に関する研究の周知と意見交換のために、各自「口頭発表」「ポスター発表」を両方行う発表の場を提供した。一般公募による研究発表と、CSIS と共同研究 (JoRAS) を進めている研究者の方々による発表が行われた。

2022.10.18

シンポジウム・講演会

国内 : 研究者

市民協働アプリサミット『快適なまち』づくりの効率化、省力化、高度化の 持続可能な取組について

様々な、市民協働アプリのありかたを考える議論を産官学で行った。

309

国内 : 研究者

アーバンデータチャレンジ 2022【ハイ ブ リ ッ ド 】with 土 木 学 会 イ ン フ
ラ デ ー タ チ ャ レ ン ジ 2022 フ ァ イ ナ
ル !with デジタル裾野 / 南砺研究会公開シンポジウム「〜地域の課題解決に貢献する作品を一挙大公開〜最終オンライン公開審査会〜」

合同開催でデジタル裾野 / 南砺研究会の 4 年間の活動とアーバンデータチャレンジ 2023 ファ
イナルをハイブリッドで行った。

100

デジタル空間社会連携研究機構・グローバル空間データコモンズ社会展開寄付研究部門のキックオフシンポジウムを行った。

330

International Committee on GNSS と国際連合
宇宙局との共同で行われた GNSS トレーニング。

150

2023.3.11

シンポジウム・
講演会

2023.2.15

シンポジウム・講演会

国内 : 研究者

デジタル空間社会連携研究機構・グ
ローバル空間データコモンズ社会展開
寄付研究部門 キックオフシンポジウ
ム〜産官学でサステナブルなデジタル
空間社会の裾野を広げる〜

2023.1.3-6

セミナー・研究会・
ワークショップ

国際 : 研究者

UTOKYO/ICG GNSS Training

CSIS Annual Report 202252

共同利用・共同研究／国際連携

開催期間

形態

対象

研究会等名称概要

参加人数2022.4.15
2022.5.13
2022.6.17
2022.7.15
2022.10.14
2022.11.11
2022.12.9
2023.1.13
2023.2.24

セミナー・研究会・
ワークショップ

国内・
国際 : 研究者

都市経済ワークショップ

都市経済学に関連する研究動向や成果に関する報告およびその内容に対して議論を行った。毎
年 10 回程度開催している。

225

2022.6.21
2022.9.27
2022.12.20
2023.3.20

セミナー・研究会・
ワークショップ

国内 : 研究者

デジタルスマートシティ研究会

都市計画分野における三次元デジタルツインの利活用に関する普及・啓蒙を国・自治体・有識者と実践的に行った。

180

2022.12.17

セミナー・研究会・
ワークショップ

国際 : 研究者

Trip Destination Prediction Challenge
2022

2022 年 の IEEE BigData Conference 内 で 開 催された、Big Data Cup というワークショップ。

23

2022.12.17

セミナー・研究会・
ワークショップ

国際 : 研究者

Vehicle class and Orientation
Detection Challenge 2022

2022 年 の IEEE BigData Conference 内 で 開 催された、Big Data Cup というワークショップ。

92022.12.18

セミナー・研究会・
ワークショップ

国際 : 研究者

Crowdsensing-based Road Damage
Detection Challenge (CRDDC2022)

2022 年 の IEEE BigData Conference 内 で 開 催された、Big Data Cup というワークショップ。

77

2022.06.30
2022.09.28
2022.12.21
2023.03.24

セミナー・研究会・
ワークショップ

国内 : 研究者 /一般

デジタル裾野研究会

裾野地域における地域の課題解決とデジタルツ
イン活用に関する普及・啓蒙を自治体・地域企業等と実践的に行った。

120

2022.06.24
2022.09.30
2022.12.23
2023.03.17

セミナー・研究会・
ワークショップ

国内 : 研究者 /一般

デジタル南砺研究会

南砺地域における地域の課題解決とデジタルツ
イン活用に関する普及・啓蒙を自治体・地域企業等と実践的に行った。

120

2022.06.30
2022.09.20
2022.12.19
2023.03.22

セミナー・研究会・
ワークショップ

国内 : 研究者 /一般

リアルタイム災害情報提供研究会

大規模災害時におけるリアルタイムデータの活用手法に関する議論を国・自治体・有識者と実践的に行った。

80

2022.06.21
2022.09.27
2022.12.20
2023.03.20

セミナー・研究会・
ワークショップ

国内 : 研究者 /一般

オンライン電子納品研究会

建設分野における電子納品のオンライン化に関する普及・啓蒙を国・自治体・有識者と実践的
に行った。

280

2022.12.09

シンポジウム・講演会

国内 : 研究者 /一般

CSIS シンポジウム

G 空間 EXPO 内にて開催されたシンポジウム。
「Livable Cities（住みやすい都市）: 空間情報科
学からのアプローチ」と題して 6 名の研究者の方にご講演いただいた。

120

2022.06.22
2022.09.26
2022.12.26
2023.03.13

セミナー・研究会・
ワークショップ

国内 : 研究者 /一般

地理空間情報に関するベースレジスト
リ利活用研究会

地理空間情報分野におけるベースレジストリの利活用のあり方に関する議論を国・民間・有識者と実践的に行った。

160

2023.01.09

セミナー・研究会・
ワークショップ

国際 : 一般

UTOKYO/ICG GNSS Workshop for
Policy and Decision Makers

GNSS アプリケーションや受信機選択ガイドラ
インなどに焦点を当てたワークショップ。

30

2022.10.21-28

シンポジウム・講演会

国内 : 一般

柏キャンパス一般公開

CSIS の研究活動を広く一般の人たちにアウトリーチするために、空間情報科学や研究活動に関するウェブ掲載や、オンラインで参加可能な企画を実施した。

250

学術国際交流協定

53

締結年月

相手国

機関名

協定名

分野

2005.1

アイルランド国立空間計算センター

地理学分野における学術国際交流協定

地理学分野

2005.3

イギリス

ロンドン大学高等空間解析研究所

地理学分野における学術国際交流協定

地理学分野

2005.3

イギリス

生態学水文学研究所

地理学分野における学術国際交流協定

地理学分野

2005.3イタリア

ダヌンチオ大学国際惑星科学研究所

地理学分野における学術国際交流協定

地理学分野

2005.3

インド

プネ大学・地理学専攻

地理学分野における学術国際交流協定

地理学分野

2005.3中国

同済大学農業都市計画学部

地理学分野における学術国際交流協定

地理学分野

2005.4

韓国

ソウル国立大学韓国地域研究セン
ター

都市計画における学術国際交流協定

都市計画分野CSIS Annual Report 2022

締結年月

相手国

機関名

協定名

分野

2005.5

韓国

延世大学土木環境工学専攻

土木計画学分野における学術国際交流協定

土木計画学分野

2006.1韓国

ソウル市立大学都市科学研究セン
ター

都市計画における学術国際交流協定

都市計画分野2006.9

台湾

国立台湾大学地球科学教室

地理学分野における学術国際交流協定

地理学分野

2007.1

台湾

国立台湾大学地理学教室

地理学分野における学術国際交流協定

地理学分野

2007.7

中国

中国科学院

地理学分野における学術国際交流協定

地理学分野

2008.2中国

武 漢 大 学 測 量 学 科 お よ び 測 量・
GIS 国家重点研究室

土木計画学分野における学術国際交流協定

土木計画学分野

2009.8中国

中国農業科学院農業資源区域計画
研究所

農業環境・情報工学分野における学術国際交流協定

農業環境・情報工学分野

2009.12バングラデシュプレジデンシー大学・都市工学専
攻

土木計画学分野における学術国際交流協定

土木計画学分野

2009.12韓国

釜慶国立大学海洋科学技術・環境学研究科

環境動態解析分野における学術国際交流協定

環境動態解析分野

2011.7

フィリピン

アジア開発銀行

土木計画学分野における学術国際交流協定

土木計画学分野

2014.2

タイ

アジア工科大学大学院

空間情報工学研究分野における学術国際交流協定

空間情報工学研究分野

2014.10中国

天津大学建築学院

建築史・意匠分野における学術国際交流協定

建築史・意匠分野

2014.10

タイ

タマサート大学シリントーン国際工学研究所

地理学分野における学術国際交流協定

地理学分野

2016.2

韓国

国土研究院

都市計画分野における学術国際交流協定

都市計画分野2017.1チリ

フェデリコサンタマリア工科大学

情報・ネットワーク工学分野における学術国
際交流協定

通信・ネットワーク工学分野

2018.3フランス

トゥーロン大学

知能情報学分野における学術国際交流協定

知能情報学分野

2019.11

中国

南方科技大学工学院

知能情報学分野における学術国際交流協定

知能情報学分野

2020.2

ネパール

ネパール国立自然保護基金

知能情報学分野における学術国際交流協定

知能情報学分野

2022.11

ポルトガル

国連大学

土木計画学分野における学術国際交流協定

土木計画学分野

国際的な研究プロジェクトへの参加
参加期間

相手国名

研究機関名

研究プロジェクト等の概要

関係研究者名2017.4-

ルーマニア

Universitatea De Vest Din
Timisoara, Institute of Geography(Romanian Academy)

地形と斜面災害に関する野外調査とデータ解析

小口高・
飯塚浩太郎

20202022

シンガポールNanyang Technological Institute,
University of Glasgow, Singapore
Land Authority

GNSS Signal Authentication for Users of High
Precision GNSS Positioning

Dinesh Manandhar

2022.1-

中国（香港）The Chinese University of Hong
Kong

A Study on People’s Geoprivacy Concerns for andAcceptance of COVID-19 Control Measures that
Use Individual Georeferenced Data

山田育穂

2022.4-

英国

Northumbria University

地球科学と地理学における教育とアウトリーチに関す
る研究

小口高

2022.4-

中国

China University of Geosciences

都市の土地利用変化と環境条件との関係の分析

小口高2022.4-中国

Shandong University

防災教育への GIS の活用方法の検討

小口高2022.4-イタリア

Istituto di Ricerca per laProtezione Idrogeologica

リモートセンシングと GIS を用いた斜面崩壊の研究

小口高・
飯塚浩太郎

2022.9-アメリカ

Georgia Institute of Technology

都市システムデザインに関する研究及び都市デザイン
スタジオの共同実施

吉田崇紘

2022.9-中国

Shanghai Normal University

Local Climate Zones 分類技術の高度化に関する研究吉田崇紘

2022.9-イギリス

University of Leeds

地理的加重モデルに関する研究吉田崇紘

2022.10-

インドネシア

住友林業・IHI

熱帯泥炭湿地林の泥炭分布や地下構造解析に関する研
究

飯塚浩太郎

CSIS Annual Report 202254

客員研究員・協力研究員

客員研究員
金本 良嗣、相良 毅、八田 達夫、城所 幸弘、伊藤 香織、川口 有一郎、森島 済、後藤 寛、山下 亜紀郎、江崎 雄治、須崎 純一、
香川 雄一、史 中超、谷口 智雅、松村 寛一郎、田中 浩也、両角 政彦、財城 真寿美、三隅 良平、佐治 斉、中川 雅史、米澤
千夏、谷 謙二、塩出 志乃、松多 信尚、太田 守重、古関 喜之、余 亮、佐藤 俊明、清水 千弘、伊藤 史子、田渕 隆俊、太田充、佐々木 緑、趙 卉菁、高野 誠二、宮崎 千尋、生駒 栄司、河野 浩之、玉川 英則、鈴木 厚志、菅 雄三、高 暁路、岩井 将
行、中山 大地、田中 靖、クレイセル ベルネル、土志田 正二、塩出 徳成、熊谷 潤、趙 蘊龍、貞広 斎子、近藤 康久、川崎昭如、今井 龍一、瀧澤 重志、岡部 篤行、片岡 裕介、目代 邦康、今井 修、河端 瑞貴、鶴岡 謙一、伊藤 昌毅、Muhammad
Asif Hossain Khan、湯田 ミノリ、史 云、中村 敏和、雨宮 護、飯田 智之、小野 文孝、ホラノン ティーラユット、仙石 裕
明、伊藤 亮、宅間 文夫、松尾 美和、宋 苑瑞、韓 世炅、小花和 宏之、関口 達也、上杉 昌也、Hsiang-Yun WU、小荒井衛、刀根 令子、山本 佳世子、陳 麒文、笹尾 知世、藤嶋 翔太、桐村 喬、蛭田 有希、濱 泰一、金 相集、山田 崇史、青木 高
明、長井 正彦、アブデルガワ サラ エルタハイ、工藤 宏美、梶田 真実、津田 道子、Victoria A. Moulder、寺田 真介、田林 雄、神原 咲子、飯塚 重善、戸辺 義人、酒井 聡一、中條 覚、隋 毅、横松 宗太、Maddegedara Lalith Wijerathne、Lu
Min、山田 昂弘、Roland WAGNER、藤枝 樹里、ニロウラ バブラム、早川 裕弌、中村 和彦、高山 泰一、趙 素文、松野省吾、秋山 千亜紀、孫 堯、坂本 優紀、中山 悠、清田 陽司、宗 健、新井 優太、中田 康隆、Yimin GUO、姜 仁河、ダンス
タン マテケンヤ、徳冨 智也、三善 由幸、植杉 威一郎、武藤 祥郎、川畑 泰子、セバスチャン ポレドナ、大西 立顕、渡辺努、周 婉齢、岡部 佳世、渡辺 広太、天野 一男、西澤 明、石川 徹、藤原 直哉、有川 正俊、木實 新一、丸山 祐造、CHEN
Quanjun、中谷 友樹、司 若辰、陳 紅陽、張 浩然、能勢 学、郭 直霊、鈴木 雅智、馬場 弘樹、夏 天琦、中川 万理子、瀬戸寿一、石川 初、小倉 拓郎、上山 智士、嚴 先鏞、竹山 和弘、ウィタヤンクーン アピチョン、樫山 武浩、矢部 貴大、黄 豆、
RANJIT Saurav、池田 敬、ジュ スヒョン、市川 学、日下部 貴彦、西 颯人、相 尚寿、高野 佳佑、穴井 宏和、田中 謙司、田谷 昭仁、GHADIMI Mehrnoosh、宋 晨晨、宋 佳麗、YUAN Wei、邵 肖偉、CHEN Hao （順不同・敬称略）

協力研究員
千野 孝一、屋嘉比 淳一、織田 竜也、鹿取 みゆき、白石 アレマン アンヘル、石丸 伸裕、中村 秀至、高崎 晴夫、須田 真実、
廣瀬 俊介、ソン ジフン、大澤 幸太、古橋 大地、岡田 亮介、黒田 千佳、宮内 悠平、勝部 圭一、石間 計夫、増本 泰斗、高屋 永遠、柴崎 真理子、桜町 律、Wei Gong、蝦名 益仁、田村 裕彦、安芸 早穂子、荻田 玲子、辻 邦浩、SUI Mingzhou、
余 玲、岡澤 由季、六信 孝則、黄 虹、木村 元紀、角谷 陽子、木村 幹夫、鎌倉 真音、吉野 薫、石橋 生、菅田 修、関口 知子、金杉 洋、カイサー アンウェア、河合 豊明、髙安 洋、宮澤 聡、千葉 繁、山本 雄介、勝本 卓、酒井 淳子、Mohamed
Reda Elsayed Mohamed、松原 剛、小野 雅史、谷川 拓司、森岡 渉、浅田 薫永、津村 優磨、川口 裕久、山田 薫、下徳 大祐、小堀 駿広、市川 博之、Silvino Pedro Cumbane、Edson Herculano Inguane、佐川 大志、木村 友哉、吴 昊氏、王 冰玉、
JEPH Puneet、三好 由起 （順不同・敬称略）

55

CSIS Annual Report 2022

Center for Spatial Information Science
The University of Tokyo

Annual Report2022

From the Director

Director of Center for Spatial Information Science
The University of TokyoSEZAKI Kaoru

1

CSIS Annual Report 2022

My name is SEZAKI Kaoru, and I have been the director of theCenter for Spatial Information Science at the University of Tokyo
since 2018. I am the fifth director since the center’s inception in 1998.
In national universities in Japan, centers are the smallest research andeducational organizations. Compared to faculties, graduate schools,
and research institutes, centers are organizations with a smaller
number of people. Therefore, most centers assemble researchers
from specific fields to intensively research a specific topic.
Meanwhile, despite our small scale, our center is an organization withresearchers from a variety of fields spanning the arts and sciences.
Specifically, we have had regular members from the fields of urban
engineering, physical geography, civil engineering, information andcommunication engineering, and economics since the inception of
the center. We have also had members from fields, such as humangeography, environmental studies, architecture, and mathematicalengineering. This diversity reflects the characteristics of spatial
information science. The main purpose of spatial information scienceis to acquire phenomena that occur in physical space and on theearth's surface and to conduct analyses using geospatial information(digital map data) and geographic information systems (GIS).
These phenomena are extremely diverse and span various research
fields in the humanities and social sciences, natural sciences, andengineering. Therefore, spatial information science is inevitably
diverse and interdisciplinary. However, one of our strengths is that
researchers with different backgrounds collaborate daily to conduct
interdisciplinary research and create new academic fields, under theclear direction of spatial information.
Nevertheless, it is difficult for our small center to support such aninterdisciplinary research field. Fortunately, our center has beencertified as a Joint Usage / Research Center for Spatial Information
Science Research (Joint Usage / Research Center) by the Ministry of
Education, Culture, Sports, Science, and Technology of Japan, which
has the official mission of promoting spatial information science incollaboration with researchers across Japan. Numerous achievements
have been made through nationwide cooperation and support. For
example, the number of joint research projects that have utilized
the data and services provided by our center has increased yearly.
Another characteristic of our center is the collaborations with privatecompanies, and since 2011, we have operated research divisions withdonations from multiple companies. Furthermore, we have actively
collaborated with government agencies, such as the Geospatial
Information Authority of Japan and international research institutions.
The continued cooperation of everyone across the country is essential
for maintaining and developing these circumstances. Thank you foryour support.

Table of Contents
From the Director… ………………………………………………………………………… 1
Table of Contents… ………………………………………………………………………… 2

Highlights of FY2022…………………………………………………………… 3
Researchers… …………………………………………………………………………… 3
SHIBUYA Yuya Associate Professor… …………………………………………… 3
YAZAWA Yuriko Project Assistant Professor……………………………………… 4
NISHIYAMA Yuuki Lecturer… ……………………………………………………… 5
YOSHIDA Takahiro Assistant Professor… ……………………………………… 6

Organized Symposium… …………………………………………………………… 7
CSIS DAYS 2022… …………………………………………………………………… 7
CSIS Symposium 2022… …………………………………………………………… 8

Joint Usage / Research……………………………………………………………… 9
Outstanding Research Result 1… ………………………………………………… 9
Outstanding Research Result 2… ………………………………………………… 10

About Center for Spatial Information Science………… 11
Overview… ………………………………………………………………………………… 11
What is spatial information science?… …………………………………………… 11
Purpose of CSIS… …………………………………………………………………… 11
Past Directors…………………………………………………………………………… 11
History… ………………………………………………………………………………… 12
Organization… ………………………………………………………………………… 13
Steering Committee and Research Advisory Board… ………………………… 13
Members………………………………………………………………………… 13
Research Division… …………………………………………………………… 15

Budjet… ………………………………………………………………………………… 16
Research and Education Activities… ……………………………………………… 16
Publications……………………………………………………………………… 16
Awards………………………………………………………………………… 16
Students………………………………………………………………………… 16

Joint Usage / Research……………………………………………………………… 17
Services Provided……………………………………………………………………… 17
Joint Research Projects… …………………………………………………………… 26
Organized and Co-organized Symposium………………………………………… 26

International Collaboration………………………………………………………… 27
Academic International Exchange Agreements… ……………………………… 27
Participation in International Research Projects… ……………………………… 27

Collaborative Research Organization
for the Digital Spatial Society… ………………………………………………… 28
Global Spatial Data Commons Initiative-Corporate
Sponsored Research Programs… ………………………………………………… 30

CSIS Annual Report 20222

Highlights of FY2022

SHIBUYA Yuya Associate Professor (Since January 2022)

Designing more equitable and inclusive data-driven solutionsin urban and region areas●Please tell us about your current research
I am currently involved in a wide array of research studies.
Broadly speaking, I am conducting research on how
to create urban spaces with a more democratic form ofparticipation from the three perspectives of “information andcommunications technology / data,” “socioeconomics,” and“human behavior.”
A change in people’s behavior can be triggered by someevent—for example, people who previously used cars asa means of transportation now using public transportationor people who used to go out regularly now spending theirtime at home due to the stay-at-home requests made inJapan during the COVID-19 crisis. My research focuses on
quantitatively understanding such behavioral changes andestimating their causes through the analysis of various datacontaining location information. My study also develops
human behavioral change models and simulations for digital
twins. If one focuses only on the “typical person” when doing
such research, then they will be unable to adequately explainchanges in the city as a whole. Therefore, I am considering
the presence of “diverse people” with heterogeneous
socioeconomic and geographical characteristics and focusing
on how and where behavioral changes occur for each person
when conducting data analysis and modeling.
“Civic data,” which are data about citizens, by citizens,for citizens, are also important in terms of diversity andheterogeneity; I am also considering designs for the collectionof these data. Of course, location information data that can bepurchased are particularly useful for analysis and can give usa wide level of understanding; however, these alone have theirlimits.
Additionally, people in the real space show their behaviors

3

CSIS Annual Report 2022

while connected to the cyberspace, such as checking maps on
their smartphones while moving; therefore, their behaviors
and words in cyberspace and their behaviors in real space arethought to mutually influence each other. Based on this, I am
also analyzing the relationship between cyberspace and real
space.
Although I am involved in various research endeavors, theproblem is that I do not have enough time for it. However,I have the most fun when I am engaged in research! I hopeto manage my time better and increase the time I have forresearch activities.

●Please tell us what led you to engage in yourcurrent research
I was working as a journalist in Sendai after graduating fromuniversity. After the Great East Japan Earthquake, I saw that
there was a considerable amount of data in the affected areas,
but that it was not being used effectively, and the supporters inthese areas were unable to effectively provide support becauseof the lack of information. I strongly felt that disaster response
and recovery would be more successful if more ICT, digital
power, and data power were used.
With the awareness of this problem in mind, I enrolled in
graduate school and received a master’s degree and doctoral
degree from the Socio-information and Communication
Studies Course, Interfaculty Initiative in Information Studies,
Graduate School of Interdisciplinary Information Studies,
the University of Tokyo. I also completed the Graduate
Program for Social ICT Global Creative Leaders (GCL). The
former was a so-called social science course, and the latter
was a program mainly focused on information science andtechnology. In my doctoral program, I used both methods toinvestigate whether social media data could be used to detectsocioeconomic recovery activities. In this process, I analyzed
big data, which was especially interesting. I realized thatwhen analyzing massive data such as those from social media,
we could learn a lot. These learnings, however, were notuniversal and were affected by biases or overlooked aspects,
and I felt the importance of examining the data from a criticalperspective or considering diversity. This experience also
encouraged me to examine what would happen if we were
to continue to use data in this way; this has led to my current
research on data utilization that considers diversity andheterogeneity.

Researchers

YAZAWA Yuriko Project Assistant Professor (Since January 2022)

Understanding the relationship between nature and people,
and considering mechanisms for coexistence with nature.

●Please tell us about your current research
Most of the natural environment in Japan is a “secondary
natural environment” that has been managed by humans
for use and maintenance. I am interested in the interactions
between this secondary natural environment and humans,and I am currently researching to clarify the relationshipbetween forests and humans through temporal and spatial
analysis. Specifically, in this study, I focus on changes inflatland forests, which have a strong relationship with people
in cities and on plateaus, and collect data on flatland forests
across Japan. Geographic Information Systems(GIS) is used
to quantitatively understand changes in forests. Furthermore,
relationships between people in the target area is clarified
through evaluation of socio-temporal landscape (for example
land use) using GIS and comprehensively examine the various
information obtained through fieldwork.
Incidentally, I find fieldwork fascinating. Numerous propertiesof land can be uncovered during a first-time site visit, and I
am always eager to conduct more fieldwork. CSIS provides
a flexible work environment that accommodates individual
circumstances. Currently I am trying to balance childcare
and work through trial and error. Consequently, I am not ina position to focus on the field research and am exploringalternative methods to efficiently allocate my time.

●Please tell us what led you to engage in yourcurrent research
I love organisms and nature from childhood. The motivation
to start my career was that I would like to examine themajor changes in nature with human development, andunderstanding the habitat of organisms. Meanwhile, after
visiting various regions and attending seminars as a university
student, I was convinced that humans and nature can coexist(while working well with each other). The media in recent
years has often featured the "Satoyama landscape" that havebeen maintained through proper use by people. Similarly,
human and nature interact all area on the earth, not only
Satoyama area. A major theme in my research is to clarify how
such humans and nature can coexist, including the backgroundof humanities, such as history and culture, to reflect on asystem for coexistence with nature that matches our current
social situation, and systematize this into a mechanism thatcan be utilized in any country or region.
Specifically, among the natural environments that are myresearch subjects, I intend to examine how humans interact
with rivers, forests, lakes, and oceans. In addition, during

my master’s and doctoral studies at the Chiba University
Graduate School of Horticulture, I analyzed and clarified
how riverbeds were used. Riverbeds are the first spaces tobe affected by flooding. But they have fertile soil provided
by rivers, there were villages and they are still used as
farmland. So riverbeds are where humans and nature have
had deep relationships. However, there were not any previous
studies that quantitatively clarify the use of riverbeds overtime and discuss the human relationships that exist in the
background. One of the studies that was conducted as part ofthis research focused on secondary vegetation, which is first
formed through human involvement. Specifically, changes
in vegetation by converting historical maps into GIS data
were evaluated. Our research showed that there was not asingle type of utility for the riverveds; however, land wasarranged in a mosaic for various uses, such as grasslands,
forests, farmland, and villages. Furthermore, it was also
revealed, different manners in which humans interact withthe land, such as humans no longer using or managing thenatural environment, or river channels changing due to river
improvements, were major changes in the landscape of theriverbeds. To look into transition of the riverside forests in thisstudy leads to my current study of focus on the forest.

CSIS Annual Report 2022

4

Highlights of FY2022

NISHIYAMA Yuuki Lecturer (Since April 2022)

Detecting, storing, and utilizing information on all activities
in daily life in an attempt to improve the well-being of people
and groups●Please tell us about your current research
My research specialty
is ubiquitous
computing—anenvironment in whichsmall computers thatare scattered aroundpeople recognize
people’s conditions
and support theirlives. My current
research focuses
on developing
three elemental
technologies forachieving ubiquitous
computing: (1) technology for detecting and collecting
people’s behavior, (2) technology for accumulating andanalyzing collected behavioral data, and (3) technology thatcan utilize and return the analyzed results to people. Examplesof (1) technology for detecting and collecting people’s
behavior include detection and collection using smartphones
and wearable devices. These are equipped with sensors suchas microphones, GPS, and accelerometers, which enable themto detect and collect information about certain behaviors as
people use the devices in their daily lives. (2) Technology
for accumulating and analyzing collected behavioral data
specifically refers to methods of analyzing collected data tounderstand behavior, and locations and methods of storing
the massive amount of collected data. (3) Technology thatcan utilize and return the analyzed results to people refers
to the effective methods and timing of presenting analysis
results to others, and I also study how effective methods differ
depending on the size of the target, such as individuals orgroups.
In recent research, we have developed a method for using
the features of motion sensor data at-tached to a helmet topredict the behavior of a bicycle rider (e.g., turning rightafter three seconds). This allows for the bicycle movement
to be notified to the vehicle in advance, thereby increasing
safety. We have also created a prototype system that can
detect conversations with a smartwatch and count the numberof conversations in a day, which may be used to estimate
depression status. An additional development with the themeof childcare support using information technology is theuse of smartwatches to detect behavior and to quantify and5

CSIS Annual Report 2022

visualize childcare behavior. The time required to conductvarious childcare activities (e.g., holding a child, changing adiaper, go-ing for a walk) has previously not been objectively
determined; thus, quantifying it is especially important. On
the same theme, we have also started research on methods for
detecting postpartum depression from information that could
be automatically collected, such as smartphone logs.

●Please tell us what led you to engage in yourcurrent research
I was in the baseball team of the athletic association up until
university and was particularly devoted to it, although I
was an injury-prone athlete. Even after practicing enough, I
overworked myself since I would continue to practice when
I saw other team members practicing. From this experience,
I became interested in human behavioral change, that is, thechange in human behavior and its factors (how information
is presented). Moreover, in my doctoral course, I conducted
research on promoting behavioral change using information
sharing, with a focus on the kind of information and how
its collection would change group behavior. For example,
I analyzed whether it was better to present information in acompetitive manner or in a manner that promotes cooperation,and I examined appropriate methods of presenting informationthat considered group nature and timing. This was research
related to the (3) utilization and return mentioned above. The
field of research then expanded to include research on (1)behavioral data detection and collection as well as (2) analysis
and storage technology, which are necessary for conducting
the research in (3) on a more evidence-based basis and ona large scale and over a long period of time. Inspiration forresearch topics (1) and (2) came from when I studied abroadat Carnegie Mellon University in the United States and at
the University of Oulu in Finland, where I was involved in
the open-source mobile-sensing AWARE Framework since
its development. This framework is still being used by many
research institutions in Japan and overseas, and it is one of mymajor undertakings.
I believe that the university is an environment where one
can take on many challenges. Going forward, I would liketo continue to take on new challenges with a focus on (1)detection and collection of human behavior, (2) accumulation
and analysis of collected behavioral data, and (3) utilization
and return of analyzed data, and link the results of such workto people’s improved well-being.

Researchers

YOSHIDA Takahiro Assistant Professor (Since September 2022)

Using geographic information systems as a basis for thinking
about analytical frameworks that handle various geospatial
phenomena●Please tell us about your current research
The foundation of all
my research interests
lies in geographicalinformation systems(GIS). My specificinterests are: (1)spatial data analysis;and (2) mitigation
and a da pt a t i on t o
climate change inurban areas. (1) The
former researchaims to establish
analysis techniques
and frameworks
applicable to various geospatial phenomena. In particular, I
am investigating to incorporate ideas from compositional data
analysis, which is developed in geology to deal with chemicalcompositions of rocks/lands. Compositional data may seem
unfamiliar at first glance, but it is a common form of data suchas voting shares by political parties and areal shares by land
uses. An interesting aspect of compositional data is that it has
the constraint of the sum of the element values needing to be
100 for a percentage or 1 for a ratio. Rather than to extend or
improve upon existing methods, I am now focusing to thinknovel methods in which such things are done. (2) The latter
aims to contribute mitigation and adaptation to climate change
in urban area by integrating various spatial data of urban
planning, built environment engineering, traffic engineering,
remote sensing, and other urban-related fields. A key part is"in cities". Cities are highly populated and have many socialand economic activities. Consequently, cities emit a large
amount of carbon dioxide (CO2), and they are also subject
to severe and frequent heat waves as well as flood damage.
Therefore, mitigation and adaptation in cities are important.
Many people have an impression that climate change is a
global issue. However, when analyzing impacts of climatechange in cities, it is essential to use spatiotemporally detailed
local/micro GIS data such as individual buildings, road links,
and human movement. For example, we can combine suchdata to estimate CO2 emissions at the building and road leveland on a 30-min timescale to visualize the spatiotemporal
trends. Thereby, we can evaluate CO2 emissions at humanscale. It means that we can assess and visualize the current
conditions of our surrounding buildings and roads, and thepotentials of efforts toward decarbonization. This is how I am
applying these GIS technologies to climate change.

●Please tell us what led you to engage in yourcurrent research
Although I did not realize it at the time, the reason I am doing
research using GIS may have been influenced by my mountainclimbing as a college student; this was when climbing
equipment switched from analog to digital. When I was astudent in Tsukuba, I used to go to the Geospatial Information
Authority of Japan by bicycle to get topographic maps. As
preparations to mountain climbing, I added information tomaps, such as a magnetic north line, climbing routes and soon. I loved doing that more than mountain climbing. This
has now changed from manual work to GIS-based workon a PC, but making figures based on maps was mostly ahobby. I believe it is the core of my motivation to GIS-related
researches. In addition, there are many tools for visualizing
current geo-spatial conditions on maps. Therefore, my interest
started from my awareness that unless analysis results are
expressed on a map, it would just be a reproduction, with myinterest eventually shifting to the analysis methods that usedspatial data (research theme (1)). Research for theme (2) was
directly inspired by my postdoctoral work at the National
Institute for Environmental Studies after completing my
doctoral program, and I became interested in the handling andcombining of data from various fields. I studied various related
fields and then integrated the data on GIS for analysis. With
GIS as a foundation, we are able to discuss with researchers invarious fields. Engaging researchers in various fields based on
GIS is interesting. Both of the themes are independent in mymind. I would like to avoid focusing on one theme and makesynergy between themes.

CSIS Annual Report 2022

6

Highlights of FY2022

CSIS DAYS 2022
Held online on November 18, 2022
Held hybrid on November 19, 2022

CSIS DAYS features research presentations accessible to thegeneral public, as well as presentations by researchers engaged
in joint research with our center. Since its establishment, ourcenter has conducted an annual symposium, and this event
marked the 18th symposium since its renaming to CSISDAYS in 2005.
The symposia in the previous two years were held online
due to the COVID-19 pandemic, but in 2022, it was held in a
hybrid format for the first time, and 266 people participated in
the symposium. The first day included greetings by Director
Kaoru Sezaki, and online presentations in the order of the
sub-sessions “Nature / disaster prevention”, “Sensing andmobility”, and “Urban and regional analysis”. Each participant
gave a five-minute oral presentation, followed by a 45-minuteposter presentation. The second day included oral and poster
presentations at the Kashiwa Campus as “on-site presentation
sessions”, and they were also simultaneously streamed online.
A total of 59 presentations were made over the two days.
One particularly outstanding presentation is selected fromeach session among the presentations of the results of joint
research utilizing spatial data, etc. provided by CSIS, and eachis given the Best Presentation Award. In this symposium, thefollowing four awards were given.
A-10: Takuto Sato, Hiroyuki Kusaka, Yusuke Nakamura(University of Tsukuba)“Investigation of Influence of Building Data Accuracy
on LES Model-Based Heat Environment Assessment
Accuracy”
B-14 Chenbo Zhao (The University of Tokyo), Yoshiki
Ogawa (CSIS), Shenglong Chen (The University ofTokyo), Takuya Oki (Tokyo Institute of Technology),
Yoshihide Sekimoto (CSIS)7CSIS Annual Report 2022

“Deep Learning Land Price Estimation Based on Street
View Images”
C-02: Narumasa Tsutsumida (Saitama University),
Joseph Percival (Kyoto University), Takahiro Yoshida(CSIS), Daisuke Murakami (Institute of Statistical
Mathematics), Tomoki Nakaya (Tohoku University)“Interactive Spatial Correlation Mapping for Exploratory
Spatial Data Analysis”
D-12: Sunyong Eom (University of Tsukuba), Daisuke
Hasegawa (University of Tokyo)“Base Planning Method that Considers Facilit y
Consolidation and Long-Term Population Changes”
We have also granted Research Encouragement Awards toresearch that is outstanding in terms of its importance to thefield of spatial information science and the innovativenessof the research, irrespective of whether it was a joint projectwith our center. In this symposium, the following award waspresented.
D-16: Takuya Oki (Tokyo Institute of Technology), Yoshiki
Ogawa, Chenbo Zhao (University of Tokyo), Yusuke
Imadegawa (Tokyo Institute of Technology), Chihiro
Shimizu (Hitotsubashi University)“Trends by Attribute Seen in Subjective Impression
Assessments of Streetscapes using Omnidirectional
Street Image Big Data”
CSIS DAYS is a valuable opportunity to share the latest
academic research trends related to spatial information science
with many participants, and it has functioned as a place tocreate networks that connect researchers and practitioners. We
hope that the symposium will continue to develop and lead tothe prosperity of the spatial information science community.

Organized Symposium

CSIS Symposium 2022
“Livable Cities: An Approach from Spatial Information Science”
Held online 9:00-12:05 December 9, 2022

The purpose of the CSIS Symposium is to broadly discuss
the future of spatial information science through the many
research examples related to spatial information science
conducted at our center and in Japan and overseas. The theme
for this fiscal year was “Livable Cities”.
“Livable cities” is the concept that represents cities whereresidents can continue to live in a fulfilling, comfortable, andsecure manner. This concept, which states that cities shouldbe evaluated not only by economic growth or conveniencebut also by the quality of life (QOL) and well-being of thepeople living there has increased in importance in recent years
in urban planning. Presentations that approached various
aspects of urban livability, such as safety and security, local
environment, and health, from the perspective of spatial
information science were given in the symposium, withapproximately 120 participants. The detailed program wasshown on the right. The symposium was an opportunity tothink about livability from a wide range of perspectives,
ranging from preparations for various risks to initiatives formore comfortable living.

Opening remarks Kaoru Sezaki (CSIS)
Event aims Ikuho Yamada (CSIS)
Oral presentations
Realization of livable cities through disasterprevention and mitigation measures using spatial
infor mation technologies Kayoko Yamamoto(University of Electro-Communications)
Crime analysis in the era of geospatial big data
Mamoru Amemiya (University of Tsukuba)
Climate change mitigation and adaptation measuresin cities using spatial information Takahiro Yoshida(CSIS)
Impressions of streetscapes and attempts in its
visualization using spatial information Shoko Nishio(Shinshu University)
Elucidation of people’s shopping “inconveniences”
using spatial information Tatsuya Sekiguchi (Kyoto
Prefectural University)
Urban development that encourages physicalactivity Kimihiro Hino (University of Tokyo)
Closing remarks Yoshihide Sekimoto (CSIS)
Moderator: Ikuho Yamada (CSIS)CSIS Annual Report 20228

Highlights of FY2022

Outstanding Research Result 1

Assessing the changes in river water quality across a landuse change (forest to oil palm plantation) in peninsular
Malaysia using the stable isotopes of water and nitrate
M. Itoh, K. Osaka, K. Iizuka, Y. Kosugi, M. Lion, S. Shiodera
Science of The Total Environment, 859(2), 160319.
Land conversion from natural forests to plantations (e.g., oilclassification maps developed from satellite images and localpalm) in Southeast Asia is one of the most intensive land-

information, we found that G1 and G2 mainly consisted ofuse changes occurring worldwide. To clarify the effects of oilsampling points in forested areas, while G3 and G4 werepalm plantations on water quality, we conducted multipoint

located in oil-palm-affected areas. The concentrations ofriver and stream water sampling in peninsular Malaysia atmajor ions were higher in the oil palm areas, indicating

the end of the rainy season over a 3-year period (2013–2015).

the effects of fertilizer and limestone (i.e., pH adjustment)

We measured the major dissolved ions and stable isotope

applications. The dissolved inorganic nitrogen concentration

2

18

15

ratios of water (δ H-H2O and δ O-H2O) and nitrate (δ N18

carbon, total dissolved nitrogen, and δ15N-NO3− were higher

mountainous forests to the midstream areas of two major

in the oil palm area than in the forested area. Although therivers in peninsular Malaysia. The electrical conductivity

nitrogen concentration was low, even in the oil palm area, theincreased, and the d-excess value (as an index of the degree

significantly higher δ15N-NO3− in the oil palm area indicatedof evaporation) decreased with increasing distance from thesubstantial denitrification. This implies that denitrification

headwaters, suggesting the effect of evaporative enrichment

contributed to the lowering of the NO3− concentration in rivers

and the addition of pollutants. We separated the samplingin the oil palm area, in addition to nutrient uptake by oil palm

points into four groups (G1–G4) through cluster analysis oftrees.

−

the water quality data. From the land use/land cover (LULC)

9

did not differ among the groups, but the dissolved organic

NO 3 and δ O-NO3 ) in water from the upper streams in−

CSIS Annual Report 2022

Joint Usage / Research

Outstanding Research Result 2

Real-time citywide reconstruction of traffic flow frommoving cameras on lightweight edge devices
A. Kumar, T. Kashiyama, H. Maeda, H. Omata, Y. Sekimoto
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 192, 115-129.

Traffic flow estimation is required for road infrastructure

flow processing from moving camera videos. We conduct

management tasks such as road development planning,extensive research work for various input network sizes androuting, and navigation. Determining traffic flow on aframe rates combinations for three widely used edge devices

citywide scale is challenging because of the expensive costs– Jetson Xavier AGX, Jetson Xavier NX, and Jetson Nano.

and portability of current devices. Portable sensing devices

We obtain a traffic flow reconstruction accuracy ranging fromsuch as drive cams and smartphones are an effective source

73.1% to 80.8% evaluated using ground truth data. With theof monitoring the road infrastructure environment because of

proliferation of moving cameras in vehicles (dash cams, stereo

their continuous interaction with the surrounding. However,cams, etc.) and inexpensive edge devices, we expect our real-

the use of such devices to estimate real-time traffic flow hastime traffic flow estimation algorithm to have a very promising

not been fully explored. In this study, we optimize the vehicle

future. Our findings may serve as a useful reference fordetection neural network for inference on lightweight edge

several domains in the area of real-time artificial intelligencedevices and develop a client–server framework to reduce andapplications and emerging edge computing devices.

share the computational load to make accurate real-time traffic

CSIS Annual Report 202210About CSIS

Overview
What is spatial information science?
Many of the phenomena and social problems occurring in our world are closely linked with spatial factors. There are basic methods
that are needed for any situation when attempting to elucidate or resolve these phenomena and problems. The study of thesegeneral-purpose methods and application methods is spatial information science.
In other words, spatial information science is the field of study that studies general-purpose methods for systematically constructing,managing, analyzing, synthesizing, and communicating natural, social, economic, and cultural attribute data that specify spatial
locations and areas (i.e., “spatial data”), as well as methods that apply these general-purpose methods to various academic fields.

Purpose of CSIS
As a Joint Usage / Research Center, the Center for Spatial Information Science conducts research related to spatial information
science, and simultaneously develops and provides a spatial data infrastructure for research to make it available to researchers
nationwide.
Spatial information science research has the characteristics of not only basic science but also applied and policy science, and thus
joint research between industry, government, and academia is essential.
Our center mainly conducts the following three activities.
(1) Creation, deepening, and dissemination of spatial information science(2) Development of spatial data infrastructure for academic research(3) Promotion of joint research between industry, government, and academia

Past Directors

11

1998.4.9-2005.3.31

OKABE Atsuyuki

2005.4.1-2010.3.31

SHIBASAKI Ryosuke

2010.4.1-2014.3.31

ASAMI Yasushi

2014.4.1-2018.3.31

OGUCHI Takashi

2018.4.1-

SEZAKI Kaoru

CSIS Annual Report 2022

Overview

History
1998.4

Establishment of Center for Spatial Information Science (Komaba Research Campus Building #16)

9

Hosting of First CSIS Symposium (Opening Memorial Symposium) (Hongo), subsequently held
yearly12Start of joint research using spatial data

1999.9Publication of CSIS Annual Report Vol. 1

2000.4

Start of operation of CSIS data sharing system service

2001.7

Start of operation of CSV address matching service

2003.8

Relocation to Komaba Research Campus Building #45 3rd floor

2004.4

Establishment of the University of Tokyo as National University Corporation

2005.3

Relocation to Kashiwa Campus, Kashiwa Research Complex 4th floor

9
2006.4
10

Hosting of First CSIS DAYS (Session of Inter-University Research Activities in Japan), subsequently
held yearlyStart of activities as a national joint-use facility
Hosting of National Joint-Use Facility Anniversary Memorial Symposium (Kashiwa)

2008.4

Establishment of Corporate Sponsored Research Program “Research Initiative for Geospatially
Enabled Society”

2010.4

Certification as Joint Usage / Research Center (Joint Usage / Research Center for Spatial
Information Science Research)

5

Start of operation of Joint Research Assist System “JoRAS”

2011.6

Establishment of Corporate Sponsored Research Program “Next-Generation Management ofInfrastructure Data”

2014.2

Hosting of 15th Anniversary Memorial Symposium2016.4Re-certification as Joint Usage / Research Center (Joint Usage / Research Center for Spatial
Information Science Research)

7

Establishment of two new divisions: “Space System / G-Spatial Information Coordination and Utilization
Engineering Research Division” and “Global G-Spatial Information Corporate Sponsored Research
Program”

2020.4

Establishment of Digital Space Society with the Center for Spatial Information Science (CSIS) andeight departments within the university

5

Establishment of Digital Spatial Society- and Global Spatial Data Commons Initiative-Developed
Corporate Sponsored Research Program

CSIS Annual Report 2022

12About CSIS

Organization
Steering Committee and Research Advisory Board
Steering Committee
Name

Affiliation

Position

Name

Affiliation

Position

SEZAKI Kaoru

CSIS

Director/
Professor

SUGASAWA
Shonosuke

CSIS

Associate
Professor

SHIMOGAKI Yukihiro

Graduate Schoolof Engineering

Professor

SHIBUYA Yuya

CSIS

Associate
Professor

SATO Yasuhiro

Graduate Schoolof Economics

Professor

NISHIYAMA Yuuki

CSIS

Lecturer

OGAWA Yoshiki

CSIS

Lecturer

KAYANNE Hajime

Graduate Schoolof Science

Professor
MURAKAMI Ikuya

Graduate Schoolof Humanities and Professor
Sociology

KOHYAMA Hiroyuki

Graduate Schools
for Law andProfessor
Politics

HOSOI Fumiki

Graduate School
Associateof Agricultural andProfessor
Life Sciences

NAKAGAMI Gojiro

Graduate Schoolof Medicine

SATO Yoichi

Institute ofProfessor
Industrial Science

SHIBASAKI Ryosuke

CSIS

Professor

TAKAHASHI Takaaki

CSIS

Professor

OGUCHI Takashi

CSIS

Professor

YAMADA Ikuho

CSIS

Professor

SEKIMOTO Yoshihide

CSIS

Professor

Professor

Research Advisory Board
Name

Affiliation

Position

Name

Affiliation

Position

SEZAKI Kaoru

CSIS, The University ofTokyo

Director/
Professor

OHMORI Nobuaki

Utsunomiya University

Professor

SHIBASAKI
Ryosuke

CSIS, The University of
Tokyo

Professor

OSARAGI
Toshihiro

Tokyo Institute ofTechnology

Professor

TAKAHASHI
Takaaki

CSIS, The University of
Tokyo

Professor

MATSUYAMA
HiroshiTokyo Metropolitan
University

Professor

OGUCHI Takashi

CSIS, The University of
Tokyo

Professor

KIDOKORO
Yukihiro

National Graduate
Institute for Policy
Studies

Professor

YAMADA Ikuho

CSIS, The University of
Tokyo

Professor

KONOMI Shin'ichi

Kyushu University

Professor

KAWABATA
Mizuki

Keio University

Professor

SADAHIRO Yukio

Interfaculty Initiative inInformation Studies, The Professor
University of Tokyo

Members
Number of faculty and staff

13

Professors

Associate
professors

Lecturers

Assistantprofessors

Researchers

Technical staff

Administrative
staff

Total

Full-time

6

5

2

6

5

1

2

27

Part-time

0

4

1

1

3

7

9

25

Total

6

9

3

7

8

8

11

52

CSIS Annual Report 2022

Overview

Core members
Name

Position

Division

Name

Position

Division

SEZAKI Kaoru

Director/Professor

SIE

Vice Director/Professor JUR

Project Associate
Professor

SIE

SEKIMOTO Yoshihide

YOSHIMURA
Mitsunori

SHIBASAKI Ryosuke

Professor

SIE

NISHIYAMA Yuuki

Lecturer

JUR

TAKAHASHI Takaaki

Professor

SSER

OGAWA Yoshiki

Lecturer

JUR

OGUCHI Takashi

ProfessorSIA

IIZUKA Kotaro

Assistant Professor

SIE

YAMADA Ikuho

Professor

SIA

OTSU Yuki

Assistant Professor

SSER

SONG Xuan

Associate Professor

SIA

YOSHIDA Takahiro

Assistant Professor

SIA

SUGASAWA
Shonosuke

PANG Yanbo

Project Assistant Professor JUR

Associate Professor

SSER

YAZAWA Yuriko

Project Assistant Professor JUR

SHIBUYA Yuya

Associate Professor

JUR

ARAI Ayumi

Project Assistant Professor SIE

Dinesh MANANDHAR

Project Associate
Professor

SIE

SIA: Division of Spatial Information Analysis
SIE: Division of Spatial Information Engineering
SSER: Division of Spatial Socio-economic Research
JUR: Division of Joint Usage and Research

Joint-Appointment members
Name

Affiliation

Position

Name

Affiliation

Position

ASAMI
Yasushi

Graduate School ofEngineering

Joint-Appointment
Professor

KOBAYASHI
HirokiInformation
Joint-Appointment
Technology Center Professor

NAKASUKA
Shin-ichi

Graduate School ofEngineering

Joint-Appointment
Professor

YAMAZAKI
Dai

Institute ofIndustrial Science

Joint-Appointment
Associate Professor

SADAHIRO
Yukio

Interfaculty Initiative
Joint-Appointment
in Information
Professor
Studies

HONMA
KentaroInstitute ofIndustrial Science

Joint-Appointment
Associate Professor

Project members
Name

Position

Name

Position

FUKUYO Takayoshi

Project Associate Professor(Fixed-term)

WANG Yuxuan

Project Researcher

SHI Xiaodan

Project Researcher

AKIYAMA Yuki

Project Associate Professor(Fixed-term)

Deeksha

Project Researcher

SETO Toshikazu

Project Associate Professor(Fixed-term)

YAO yao

Project Researcher

LI Peiran

Project Researcher

KOSHIO Atsushi

Project Associate Professor(Fixed-term)

KAJI Hideki

Project Researcher (Fixed-term)

FAN Zipei

Project Lecturer (Fixed-term)

OMATA Hiroshi

Project Researcher (Fixed-term)

KOIKE Riku

Project Researcher (Fixed-term)

MIYAZAKI Hiroyuki

Project Assistant Professor(Fixed-term)

Administrative Staff
Name

Position

SAKATA Kazue

Administrative Staff

IIIZUMI Shinobu

Administrative Staff

MIYATA Yuko

Administrative Staff

JENNINGS Yukiko

Administrative Staff

MATSUO Ai

Administrative Staff
CSIS Annual Report 2022

14About CSIS

Visiting members
Name

Affiliation

Position

Name

Affiliation

Position

KUBO Nobuaki

Tokyo University of Marine
Science and Technology

Visiting Professor

MIYAUCHI
Hisamitsu

University of the
Ryukyus

Visiting Professor(Domestic Bases)

SEETHARAM
Kallidaikurichi
Easwaran

Asian Development Bank

Visiting Professor

SEKINE
TomokoNihon University

Visiting Professor(Domestic Bases)

SEKIGUCHI
Tatsuya

TANAKA
Koichi

Ibaraki University

Kyoto Prefectural University

Visiting Associate
Professor

Visiting Professor(Domestic Bases)

MASUDA
SatoruTohoku University

Visiting Professor(Domestic Bases)

FUJIWARA
Satoshi

Ministry of Land,
Infrastructure,
Transport and Tourism

Visiting Professor(Domestic Bases)

SADOHARA
SatoruYokohama National
University

Visiting Professor(Domestic Bases)

TSUTSUMI
MoritoUniversity of Tsukuba

Visiting Professor(Domestic Bases)

YANO Keiji

Ritsumeikan University

Visiting Professor(Domestic Bases)

YAMAMOTO
Kazuhiro

Osaka University

Visiting Professor(Domestic Bases)

KONAGAYA
Kazuyuki

Osaka Metropolitan
University

Visiting Professor(Domestic Bases)

OKUNUKI
Kei-ichiGunma University

Visiting Professor(Domestic Bases)

NAKAMURA
Ryohei

Okayama University

Visiting Professor(Domestic Bases)

NAKAJIMA
Kentaro

Hitotsubashi
University

Visiting Associate Professor(Domestic Bases)

MITANI
Yasuhiro

Kyushu University

Visiting Professor(Domestic Bases)

KASAI Mio

Hokkaido University

Visiting Associate Professor(Domestic Bases)

YAN Wanglin

Keio University

Visiting Professor(Domestic Bases)

SAITO Hitoshi Nagoya University

ONOZATO
Masahiko

Hokkaido University

Visiting Professor(Domestic Bases)

SUGA Yuzo

Hiroshima Institute ofTechnology

Visiting Researcher(Domestic Bases)

MORI Tomoya

Kyoto University

Visiting Professor(Domestic Bases)

SUZUKI
Atsushi

Rissho University

Visiting Researcher(Domestic Bases)

HARA
Shoichiro

Kyoto University

Visiting Professor(Domestic Bases)

KAWANO
HiroyukiNanzan University

Visiting Researcher(Domestic Bases)

KIMURA Keiji

Nara University

Visiting Professor(Domestic Bases)

Visiting Associate Professor(Domestic Bases)

Research Division
CSIS comprises the following research divisions to promote spatial information science.

Division of Spatial Information Analysis
This division develops methods for extracting spatial characteristics such as the shape and distribution of various spatial phenomena
including landforms, hydrology, vegetation, society, culture, language, and economy. The division also develops and applies spatial
analysis theory to uncover the underlying mechanisms. In addition, the division developed a system to support spatial decisionmaking that contributes to the planning processes of real society, for example, to predict future phenomena or analyze policies.

Division of Spatial Information Engineering
This division conducts research on various techniques and integrates and mines methods to efficiently obtain an enormous volumeof data connected to location and time generated by various sensors dispersed throughout a real space. Furthermore, data reflecting
the conditions of real spaces dispersed on the internet are collected. This division also studies extensive applications based on
spatio-temporal data such as data visualization, location information services, and future prediction.

Division of Spatial Socio-Economic Research
The aim of this division is to promote theoretical and empirical studies on diverse social and economic phenomena, focusing on
their spatio-temporal characteristics. Furthermore, the division develops methods to statistically analyze the spatio-temporal dataneeded in empirical analyses. It also constructs spatio-temporal databases that are made available to researchers across Japan toenhance empirical research in the social sciences, in particular, in urban and regional economics.

Division of Joint Usage and ResearchThis division reconstructs scattered spatial data and spatial knowledge to compile a spatial information base. It conducts researchand development activities focused on environments that support research and educational activities related to these data and that
use them in sophisticated applications. In addition to designing, implementing, and validating initiatives directed at the developmentof research communities, this division studies the environments, methods, and systems needed to promote social applications of thespatial information base.
15

CSIS Annual Report 2022

Overview

BudjetSettlement

External Funds, etc.

Category

Unit: thousand Yen

Management Expense Grants for
National University Corporations

300,000

External Funds

267,000

Total

567,000

Unit: thousand Yen

Number of
projects

Grants-in-Aid for Scientific
Research (Principal Investigator)

34,85015

Other Subsidies

6,669

2

Collaborative Research with
Private Sector

104,567

15

Funds for Contract Research

140,601

16

Endowments

24,4489Category

Research and Education Activities
Publications
Field

Students
ArticleInternational
Domestic
conference conference etc.

Environment &Earth science

10

Computation &Mathematics

14

2

Engineering

30

36

Humanit y andSocial science

6

Total

60

Books

44

46

3

Faculty / Graduate School

NumberUndergraduate
Faculty of Engineering
program6

Subtotal

6

3

2
38

Program

Master’s
program

Graduate School of Frontier Sciences

29

Graduate School of Engineering

27

Graduate School of Interdisciplinary
Information Studies

6

Graduate School of Science4

Graduate School of Information
Science and Technology

2

Graduate School of Economics

1

Subtotal

DoctoralprogramAwardsName

69
Graduate School of Frontier
Sciences

22

Graduate School of Engineering

14

Graduate School of Information
Science and Technology

3

Subtotal

39

Total

114

A total of 15 awards were received. Five representative cases are listed below.
Year. Month

Title of the research for award

ISHIOKA, R., TSUBOUCHI, K., IPSG SIGUBINISHIYAMA, Y.i, SEZAKI, K.
Best Paper Award

2022.11UV Index Estimation Leveraging
GNSS Sensors on Smartphones

CSS 2022
Best Paper Award

2022.10

A Study on Email Security Practices
in Japan

Maeda, H., Sekimoto, Y., Seto,
Top Cited Article 2021-2022
T., Kashiyama, T. and Omata, H.

2023.2

Generative adversarial network forroad damage detection

Yabe, T. GFDRR Team at World
World Bank Vice Presidential Unit AwardBank

2022.5Use of mobility data for urban
development and efforts in Ukraine

Winner of Vehicle class and Orientation Detection
Poonam Kumari SAHA, Gaurish
Challenge organised by IEEE International Conference
GANGWARon Big Data 2022 (Big Data Cup Challenge)

2022.12

Data Resampling and Ensemble
Learning for Vehicle Class andOrientation Detection

Shibuya, Y.

Name of award

CSIS Annual Report 2022

16About CSIS

Joint Usage/ResearchServices Provided

Joint research using spatial data (JoRAS)
https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp/
Since its establishment in 1998, CSIS has maintained various
spatial data and services as the Spatial Data Infrastructure
for Academic Research, which supports and promotes spatial
information science-related research by allowing for its use injoint research with researchers nationwide.
The Spatial Data Infrastructure for Academic Research

includes a variety of data, with 1,127 datasets and services
currently available for use. Examples include the people flow
data series and detailed address-matching services. Those
who wish to use the infrastructure apply for “Joint researchusing spatial data” through the Joint Research Assist System(JoRAS) for approval.

ArcGIS Site License
https://arcgis.csis.u-tokyo.ac.jp/
The ArcGIS site license is a service for higher education
institutions that allow people to use products for spatial
information processing, analysis, and management that aredeveloped and sold by Environmental Systems ResearchInstitute, Inc. (ESRI) in the United States. The license can beused not only for research but also for educational purposes,

17

CSIS Annual Report 2022

such as classes and exercises. CSIS has obtained this ArcGIS
site license and provides it to faculty, staff, and students
within the university. The main available products include
ArcGIS Pro, ArcGIS Online, and City Engine. Support is also
provided for analyses using GIS through a support system that
includes GIS seminars.

Joint Usage / Research

CSV Address Matching Service
https://geocode.csis.u-tokyo.ac.jp/
In this service, address matching *2 is conducted on CSVformat*1 data, which include address and place name fields.
Latitude / longitude or public survey coordinate systemcoordinate values are added, and these are then made into datathat could be used in GIS. Spatial data could be easily createdfrom address books, customer databases, and questionnaires,among others.

*1:CSV format
A text file data format with one record per line and each fieldwithin a record separated by a comma. It can be output using
almost any database management software or spreadsheet
software, and it could also be created and modified using a text
editor.
*2:Address matching
Processing where numerical coordinate values such as latitude
and longitude are provided to handle data that contain addresses
in GIS. More precisely, this is sometimes called “address
geocoding.” Address matching can be achieved by repeating theprocess of looking at the address part of each record, finding
its corresponding address on a map, and adding its coordinates
to the record. This service conducts address matching via theinternet.

Example of mapping the location of a list of universities (from the above website)

CSIS Annual Report 202218

About CSIS

SANET
http://sanet.csis.u-tokyo.ac.jp/index.html
Spatial analysis along networks (SANET) is a tool for
analyzing spatial events that occur on or along networks.
Examples of analysis subjects include traffic accidents that
occur on roads, stores that face roads, and beaver lodges built
in waterways. Networks include not only roads but also rivers,
pipelines, and cable networks. CSIS provides the SANET
software to users for research and educational purposes only.
Conventionally, spatial analysis has often utilized ordinary
analysis methods that assume Euclidean distances on a plane,even for analyzing events that occur on networks. However,the Euclidean distance between two points on a plane andthe corresponding shortest path distance along a network are
different. Therefore, it is inappropriate to assume Euclidean
distances when analyzing network events, particularly inurbanized areas. In practice, it is known that the difference
between the two distance types is over 20% when the
Euclidean distance is less than 400 m.
Spatial analysis on networks was built to appropriately
analyze events that occur on networks. Spatial analysis on
networks explicitly incorporates into its analysis methods the19

CSIS Annual Report 2022

fact that events on a network can occur only on a network (e.g.,traffic accidents involving cars only occur on roads), and thatthe shortest path distance along networks is appropriate formeasurements of the distance between events on a network.
Compared to ordinary spatial analysis, which assumes
Euclidean space, spatial analysis on networks enables more
appropriate and realistic analysis of network events, but it
has a high geometrical and topological computational load.
Because it is a new methodology, general GIS software tends
not to support them, which is another obstacle to the use of
spatial analysis on networks.
A GIS toolbox called SANET was developed to overcome
these problems. SANET allows for the use of various methodsof spatial analysis on networks with an easy-to-understanduser interface, so that even application-oriented GIS
researchers who are not necessarily proficient in programming
can easily conduct spatial analysis on networks using detailed
data. Since its release in 2002, SANET has been used bymany researchers both domestically and internationally.

Joint Usage / Research

Urban Employment Area
https://www.csis.u-tokyo.ac.jp/UEA/index_e.htm
A metropolitan area is formed by the connection between acentral city and its surrounding areas (mainly suburbs), and
it is different from an administrative city area. Researchingurbanization and urban problems requires defining substantive
metropolitan areas and building statistical databases. In
the United States, official metropolitan areas have been
established since 1947, and statistical data have beendeveloped, but in Japan, researchers have only proposed
metropolitan areas independently, and statistical databases
were not well developed.
The CSIS proposed the Urban Employment Area*1 (UEA) as
a new metropolitan area definition that can be widely used byresearchers and policymakers, and is currently developing astatistical database for each metropolitan area.
UEA is an urban setting where:(1) central cities are set according to the DID*2 population,(2)suburban cities are set as municipalities with a commuting
rate of at least 10% to the central city, and(3)the existence of multiple central cities within the same
metropolitan area is allowed.
A metropolitan area with a central city DID population ofat least 50,000 people is called a metropolitan employment
area (MEA), and a metropolitan area with a central city DID
population between 10,000 and 50,000 people is called amicropolitan employment area.
Every five years from 1990 to 2015, MEAs were set based on
census results, and statistical data for each employment area
were published on the CSIS website.

*1:Metropolitan area that was proposed by “Metropolitan Area
Definitions in Japan” (Y. Kanemoto and K. Tokuoka, Journal ofApplied Regional Science, No. 7, 1-15 (2002)), where revisions
were made to the Standard Metropolitan Employment Area
by Hiroyuki Yamada and Kazuyuki Tokuoka to suit recent
circumstances.
*2: A Densely Inhabited District (DID) is an area within theboundaries of a municipality, adjacent to a high-density (as ageneral rule, population density of approximately 4,000 people ormore per km2) census tract, and with a population of at least 5,000
people at the time of the census. In the United States, Urbanized
Areas and Urban Clusters are sometimes set across multiple
administrative areas, but in Japan, they are established withineach municipality (from “Metropolitan Area Definitions in Japan”).

CSIS Annual Report 2022

20

About CSIS

People Flow Project
https://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp/home/
There has been an increasing need in recent years tounderstand people’s movements in fields, such as disasterprevention, crime prevention, marketing, transportation,and urban planning. It has become possible to obtain moredetailed data through not only conventional statisticalsurveys but also technological innovations, such as GPS
and mobile communication history. However, using thesedata at a business level requires consistent data quality.
Efficiently processing, storing, displaying, and providing
data is also important. In this project, we conduct research on
quality assurance of people flow-related data and common

infrastructure to achieve spatiotemporal services.
People flow data involves data relating to the movementof people organized by spatiotemporal position. The data
is sometimes created using mobile phones or social media;
however, this service mainly provides data created frompersonal trip survey data (PT data) conducted by national
and local governments. The data creation method involves
specifying the starting and ending point locations, searchingfor the shortest path, and interpolating the location every
minute. The attributes of the PT data are made sufficiently
coarse when creating the data to eliminate reproducibility.

Visualization of People Flow data using person trip survey data (Tokyo metropolitan area, 2008)

21

CSIS Annual Report 2022

Joint Usage / Research

Top: Visualization of national-level link traffic volume.
Bottom (Left): Mesh population distribution. Bottom (Right): Link traffic volume

Pseudo People Flow dataset utilizes open survey data andcommercially available data at a low cost to recreate thetypical movements of the population throughout a typical
weekday. Similar to the 'People Flow dataset,' it provides notjust fragmentary location information but also details about
what kinds of people are moving, for what purposes, when,by what means of transportation, and from where to where.
On the other hand, this dataset uses survey data to create asynthetic population and then artificially replicates people's
typical daily activities. Since it does not use actual location
data of individuals, the results can be made publicly available
for research purposes.

Data for this project is also provided within the CSIS joint researchframework. There are 45 people flow series datasets in total, withthe following datasets included.
1988, 1998, 2008 Tokyo metropolitan area/ 2000 Keihanshin
metropolitan area/ 2001, 2011 Chukyo metropolitan area/ 2010
Kinki metropolitan area/ 2005 Northern Kyushu metropolitan
area/ 1994 Okayama prefecture southern metropolitan area/ 2001
Miyazaki metropolitan area/ 1999 Toyama & Takaoka metropolitan
area/ 2006 Central Hokkaido metropolitan area/ 1997 Kochi
metropolitan area/ 2001 Nagano metropolitan area/ 2002 Sendai
metropolitan area/ 2003 Yamaguchi & Hofu metropolitan area/ 2006
Okinawa island mid-southern metropolitan area/ 2007 Matsuyama
metropolitan area/ 2007 Kanazawa metropolitan area/ 1996 Manila
metropolitan area/ 2002 Jakarta metropolitan area/ 2004 Hanoi
metropolitan area/ 2009 Dhaka metropolitan area/ 2012 Maputo
metropolitan area/ 2001 Cairo metropolitan area/ 2010 Lahore
metropolitan area/ 2013 Nairobi metropolitan area/ 2003 Ho Chi
Minh City metropolitan/ 2008 Da Nang metropolitan area/ 2012
Phnom Penh metropolitan area, etc.

CSIS Annual Report 2022

22

About CSIS

Reconstruction Support Survey Archive
http://fukkou.csis.u-tokyo.ac.jp/
The Reconstruction Support Survey Archive is an archiveof the results of the “Survey on reconstruction support for
urban areas affected by the Great East Japan Earthquake andTsunami” by the City Bureau, Ministry of Land, Infrastructure,
Transport and Tourism of Japan (MLIT)*1, and it is madeavailable on the internet by CSIS with data provided by thebureau.
We are making raw survey data public to the maximum extent
possible, as well as providing an environment where the data
can be easily visualized online, thereby minimizing the burden
on users. However, due to data constraints, some information
is made available to the public on a limited basis.
*1:“Recommendations for Reconstruction: Hope amidst theTragedy,” which was a proposal by the government-established
Reconstruction Design Council in Response to The Great East
Japan Earthquake, demonstrated the importance of researchon earthquake disasters and the need for recording and passing
on valuable information about disasters. In response, in theirbasic reconstruction policy, the government stated that theywould conduct detailed research to contribute to future disasterprevention measures; develop a system for collecting, preserving,and publishing records and lessons learned from earthquakes
and tsunami disasters; create a system that would store andutilize these records in a central manner that anybody could
access; and disseminate that information.
Based on this policy, the MLIT City Bureau archived the resultsof the “Survey on reconstruction support for urban areas affectedby the Great East Japan Earthquake and Tsunami” so that they
could be appropriately recorded and widely used.

Archive data items and their overview●Previous reconstruction plans: The literature and otherdocuments were used to organize representative tsunami
damage in the Sanriku region, such as the Meiji Sanriku
Tsunami, Showa Sanriku Tsunami, and Chile Earthquake
Tsunami, as well as reconstruction plan/project contents,
project implementation status, and other information.
●I nundation areas: Field checks were conducted using
the tsunami inundation range maps of the Geospatial
Information Authority of Japan as well as aerial photographs
taken after the earthquake as references to understand theextent of the tsunami.
●Inundation height: The inundation height was determinedon the basis of actual measurements of inundation
marks at the site. If no inundation traces were found,
existing materials were used as reference. Furthermore, if
determining the inundation height using these values wasdifficult, the inundation height was supplemented with the23

CSIS Annual Report 2022

values of neighboring locations. Further, 5-m mesh data
are available from Hachinohe City in Aomori Prefecture to
Minamisoma City in Fukushima Prefecture, Hirono Town,
and Iwaki City, but their accuracy not guaranteed.
●Disaster status: Photographs and videos of the damage
caused by the tsunami were collected, and GIS data of thedisaster-affected areas and photographed areas were created.
●Inundation traces: The location, height, and basis of theinundation traces were determined through field surveys andother methods.
●Evacuation center operation status: After organizing
the local disaster prevention plan, GIS data for evacuation
centers were created by understanding the evacuation centersthat were the primary evacuation sites through documentarymaterials and interviews.
●D isaster prevention facility operation status: The
operational status of disaster prevention radio systems,
alarms, sirens, and so on was determined throughdocumentary materials and interviews. This information
was compiled into a survey form, and GIS data for disasterprevention facilities and transmitting facilities were thencreated.
●B uilding damage status: Damaged buildings wereclassified into six categories based on field surveys. As ageneral rule, the classification judgment was based on visualinspection; thus, it did not necessarily match the disastervictim certification. Data on flooding depths for buildings
is also available, based on a 5-meter mesh that takes into
account the topography. (only from Hachinohe City, Aomori
Prefecture, to Minamisoma City, Fukushima Prefecture,
Hirono Town, and Iwaki City).
●B uilding damage area: The inundation areas wereclassified into areas based on the building damage status,
and GIS data of the disaster area were created.
●Evacuation method (individuals, businesses): Interview
surveys with individuals or businesses were used tounderstand the actual circumstances and routes of evacuation
behavior. The information was compiled into a survey form,
and GIS data of the evacuation routes, evacuation locations,tsunami conditions, and road conditions were created.
●Evacuation method (villages, etc.): Interview surveys
with neighborhood associations, fire brigades, and so on
were used to understand the actual circumstances androutes of evacuation behavior. This information was thensummarized in a map.
●Rescue / relief activities: Interview surveys were used todetermine the rescue process and details of people rescued

Joint Usage / Researchfrom primary evacuation sites (tall buildings, plateaus, etc.),
and the information was summarized in a survey form.
●Disaster victim status: The literature was used to determine
information on fatalities and missing people, and thisinformation was used to create GIS data (as of end of June
2011, etc.).
●D isaster prevention facility damage (rivers, coasts,
steep slopes, erosion control, windbreak forests /tidebreak forests): A summary table (survey form forwindbreak forests / tidebreak forests) was created tosummarize the damage status to the extent that it could bedetermined through field surveys and previous materials, andGIS data of the damaged areas were created.
●Infrastructure damage (roads, ports, sewage systems,parks, green areas): A summary table (survey form forgreen areas) was created to summarize the damage status to
the extent that it could be determined through field surveys
and previous materials, and GIS data of the damaged areas
were created.
●Lifeline damage (water supply, gas): A summary table
was created to summarize the damage status to the extent
that it could be determined through field surveys andprevious materials, and GIS data of the damaged areas werecreated.
●Public facility damage (buses, hospitals / welfare
facilities): A summary table was created to summarize
the damage status to the extent that it could be determinedthrough field surveys and previous materials, and GIS dataof the damaged areas were created.
●Cultural property damage: The damage status of culturalproperties that are highly related to town development(tangible cultural properties, intangible cultural properties)
was summarized into a survey format to the extent that it
could be determined through field surveys and previous
materials, and GIS data of the locations were created.
The location information of well-known buried culturalproperty sites was investigated to the extent that it could bedetermined through field surveys and previous materials, andthis was converted to GIS data.
●Educational facility damage: A summary table was createdto summarize the damage status to the extent that it could bedetermined through field surveys and previous materials, andGIS data of the locations were created.

CSIS Annual Report 202224

About CSIS

HD-Topography Project
https://www.hdtopography.org/
We provide point clouds, DEMs, and image data as wellas analysis tools and operation manuals relating to theacquisition, analysis, and various applications of highdefinition topography and feature information derived fromlaser surveying, SfM multi-view stereo photogrammetry,
unmanned aerial vehicles (UAVs, commonly known asdrones), and other methods.
High-definition topography refers to increasing the resolutionof geoscientific data to demonstrate what was previously
invisible or only vaguely visible. However, despite theadvantages of higher resolution, there is also the problem thatthe details are so fine that it becomes difficult to discern what
is being eyed. The theme of this project is “high-definition”,
and the aim is to increase the number of required resolution
options to enable the consideration and selection of the
optimal resolution.
The measurement tools we have used include terrestrial laser
surveying, SfM multi-view stereo photogrammetry, and UAVs.
Terrestrial laser surveying is a technology that uses lasers
to measure the distance to an object, and it can obtain shapeinformation in the surrounding area with high accuracy. It is atechnology that was originally developed and used in the fieldof engineering, but in recent years has also been applied to thefield of earth science. SfM multi-view stereo photogrammetry
is a technology that uses photographs captured from multiple

perspectives to reconstruct a three-dimensional structureof an object. This technology can be used at various scales.
When using small-scale UAV systems, the UAV can be used
to capture high-resolution aerial photographs from a varietyof perspectives. It is also becoming more widely used in theearth science fields. In our project, we are also planning theOpen Drones Safety Manuals Project for safe operation anddata acquisition.
We are also developing analysis tools to efficiently utilize
high-definition topography information.
→KET: extraction of steep segments (knickzones/knickpoints)from DEM
http://topography.csis.u-tokyo.ac.jp/resources/tools_ket/index.
html
https://github.com/hdtopography/KET
Data for this project is also provided within the CSIS joint
research framework.
●Higashigodo watershed collapse area TLS dataset●Ryugashido Cavern TLS dataset●Sanriku coastal area 2●Aburatsubo Tunnel TLS/SfM dataset●Kowai riverbed TLS dataset●Orval Abbey TLS/SfM dataset●Aso Volcano Sensuikyo Area SfM dataset

Precise surveying of tsunami-affected areas in the Aneyoshi district of Miyako City, Iwate Prefecture, using aterrestrial laser scanner

25

CSIS Annual Report 2022

Joint Usage / Research

Joint Research Projects
Application and adoption of new research proposals
Application

Adoption

Adoption rate (%)

109

76 (5)

70* The numbers in parentheses indicate the number ofinternational collaborations.

Detail of research proposals
New

Continued

Total

76 (5)

126 (8)202 (13)* The numbers in parentheses indicate the number ofinternational collaborations.

Achievements in joint research projects
Field

ArticleInternational conference

Domestic conference etc.

Books

Environment &Earth science

1

2

12

Computation &Mathematics

2

Engineering

16

3

38

1

Humanity andSocial science

12

1

18

3

Total

31

6

69

4

1

Organized and Co-organized Symposium
For researchers
Symposium / lecture

Seminar / study group / workshop

Total

Number of symposia
and lectures

Number ofparticipants

Number of seminars,
study groups andworkshops

Number ofparticipants

Number ofsymposia, etc.

Number ofparticipants

5

1,125

45

1,601

50

2,726

For non-researchers
Symposium / lecture

Seminar / study group / workshop

Total

Number of symposia
and lectures

Number ofparticipants

Number of seminars,
study groups andworkshops

Number ofparticipants

Number ofsymposia, etc.

Number ofparticipants

6

1,375

25

1,090

31

2,465

CSIS Annual Report 2022

26

About CSISInternational Collaboration

International Collaboration
Academic International Exchange Agreements
Partner country

Number of agreements

Partner organizations

China

6

College of Architecture and Urban Planning, Tongji University; Institute ofGeographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of
Sciences; Wuhan University; The Institute of Agricultural Resources & Regional
Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences (IARRP, CAAS); School ofArchitecture, Tianjin University; College of Engineering, Southern University of
Science and Technology

South Korea

5

Seoul National University; Yonsei University; Center of GIS Research, Instituteof Urban Science, The University of Seoul; Pukyong National University; Korea
Research Institute for Human Settlements

Taiwan2

Department of Geosciences, National Taiwan University; Department of Geography,
National Taiwan University

Thailand2

School of Engineering & Technology, Asian Institute of Technology; Sirindhorn
International Institute of Technology, Thammasat University

United Kingdom

2

CASA: Centre for Advanced Spatial Analysis, University College London; CEH:
Centre for Ecology and Hydrology

Bangladesh

1

Department of Civil Engineering, Presidency University

Chile

1

Universidad Técnica Federico Santa María

France1

University of Toulon

India

1

Department of Geography, University of Pune

Ireland1

NCG: National Centre for Geocomputation

Italy

1

International Research School of Planetary Sciences, G. d'Annunzio University

Nepal

1

The National Trust of Nature Conservation

Philippines

1

Asian Development Bank

Portugal

1

The United Nations University Operating Unit on Policy-Driven Electronic
Governance

Total

26

Participation in International Research Projects
Partner country

27

Number of projects

Partner organizations

China

3

China University of Geosciences; Shandong University; Shanghai Normal University

United Kingdom

2

Northumbria University; University of Leeds

China (Hong Kong)

1

The Chinese University of Hong Kong

Indonesia

1

Sumitomo Forestry / IHI

Italy

1

Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica

Romania1

Universitatea De Vest Din Timisoara, Institute of Geography (Romanian Academy)

Singapore1

Nanyang Technological Institute, University of Glasgow, Singapore Land Authority

United States

1

Georgia Institute of Technology

Total

11

CSIS Annual Report 2022

About CSIS

Collaborative Research Organization for the DSS

Collaborative Research Organization for
the Digital Spatial Society
Rapid developments have been made in recent years in anenvironment with dynamic real-time spatiotemporal big datasuch as mobile data, IoT sensor data, satellite images, trafficprobe data, and disaster data. As such, new analysis methods
based on accumulated research in existing spatiotemporal
data analysis are necessary. The Collaborative Research
Organization for the Digital Spatial Society (DSS) will
centrally aggregate diverse spatiotemporal big data and use adata foundation as the basis for building a digital social spacethat encompasses the activities of people and companies in an
integrated manner, as well as everything from transportation,
logistics, and commercial distribution to urban expansion

and environmental and socioeconomic system changes. The
Organization will also organically collaborate with researchers
in related fields within the university, deepen the extensive
knowledge and experience of each field using data-driven
technology and science, and build new principles for realtime spatiotemporal data analysis and application. Various
industry-academia collaboration schemes, such as the Social
Collaboration Corporate Sponsored Research Program andthe trust use of data, will be implemented to develop research
results into data-driven industries. Simultaneously, theresearch results will be used to help solve international social
issues.

MemberName

Affiliate

Position

SEKIMOTO Yoshihide

CSIS

Professor/ DSS Director

SEZAKI Kaoru

CSIS

Professor

SHIBASAKI Ryosuke

CSIS

Professor

OGUCHI Takashi

CSIS

Professor

TAKAHASHI Takaaki

CSIS

Professor

YAMADA Ikuho

CSIS

Professor

SONG Xuan

CSIS

Associate Professor

SUGASAWA Shonosuke

CSIS

Associate Professor

SHIBUYA Yuya

CSIS

Associate Professor

UMEZAKI Masahiro

Graduate School of Medicine

Professor

HASHIZUME Masahiro

Graduate School of Medicine

Professor

KAMADA Masamitsu

Graduate School of Medicine

Lecturer

ASAMI Yasushi

Graduate School of Engineering

Professor

NAKASUKA Shin-ichi

Graduate School of Engineering

Professor

IZUMI Kiyoshi

Graduate School of Engineering

Professor

NAKAO Akihiro

Graduate School of Engineering

Professor

FUSE Takashi

Graduate School of Engineering

Professor

TAKAMI Kiyoshi

Graduate School of Engineering

Associate Professor

HINO Kimihiro

Graduate School of Engineering

Associate Professor

KARASAWA Kaori

Graduate School of Humanities and Sociology

Professor

OHMUKAI Ikki

Graduate School of Humanities and Sociology

Associate Professor

KAYANNE Hajime

Graduate School of Science

Professor

GOTO Kazuhisa

Graduate School of Science

Professor

OWARI Toshiaki

Graduate School of Agricultural and Life Sciences

Associate Professor

KURAJI Koichiro

Graduate School of Agricultural and Life Sciences

Professor
CSIS Annual Report 2022

28

About CSIS

29

Name

Affiliate

Position

ASANO Yuko

Graduate School of Agricultural and Life Sciences

Lecturer

NINOMIYA Seishi

Graduate School of Agricultural and Life Sciences

Project Professor

HIRAFUJI Masayuki

Graduate School of Agricultural and Life Sciences

Project Professor

GUO Wei

Graduate School of Agricultural and Life Sciences

Project Associate Professor

MIZUUCHI Yusuke

Graduate School of Agricultural and Life Sciences

Assistant Professor

WATANABE Tsutomu

Graduate School of Economics

Professor

SATO Yasuhiro

Graduate School of Economics

Professor

OKAZAKI Tetsuji

Graduate School of Economics

Professor

KAMAKURA Natsuki

Graduate school of Arts and Sciences

Associate Professor

TANAKA Masahiro

Graduate school of Arts and Sciences

Assistant Professor

DEGUCHI Atsushi

Graduate School of Frontier Sciences

Professor

YOSHIKAWA Ichiro

Graduate School of Frontier Sciences

Professor

YOKOYA Naoto

Graduate School of Frontier Sciences

Lecturer

KIMURA Shingo

Graduate School of Frontier Sciences

Professor

KOJIMA Shigeaki

Graduate School of Frontier Sciences

Professor

NAKAMURA Kazuhiko

Graduate School of Frontier Sciences

Lecturer

HASIDA Koiti

Graduate School of Information Science and Technology

Professor

YAMASAKI Toshihiko

Graduate School of Information Science and Technology

Associate Professor

ITO Masaki

Graduate School of Information Science and Technology

Associate Professor

YAMAGUCHI SHIGETOMI Rie

Graduate School of Information Science and Technology

Project Associate Professor

KOSHIZUKA Noboru

Interfaculty Initiative in Information Studies

Professor

SADAHIRO Yukio

Interfaculty Initiative in Information Studies

Professor

WATANABE Hidenori

Interfaculty Initiative in Information Studies

Professor

ICHIMURA Tsuyoshi

Earthquake Research Institute

Professor

KANO Yasuyuki

Earthquake Research Institute

Associate Professor

SATO Yoichi

Institute of Industrial Science

Professor

TOYODA Masashi

Institute of Industrial Science

Professor

YOSHINAGA Naoki

Institute of Industrial Science

Associate Professor

OGUCHI Takashi

Institute of Industrial Science

Professor

KOSHIHARA Mikio

Institute of Industrial Science

Professor

YOSHIMURA Kei

Institute of Industrial Science

Professor

HONMA Yudai

Institute of Industrial Science

Associate Professor

IMASU Ryoichi

Atmosphere and Ocean Research Institute

Professor

NAKAMURA Hisashi

Research Center for Advanced Science and Technology

Professor

KOIZUMI Hideki

Research Center for Advanced Science and Technology

Professor

NISHINARI Katsuhiro

Research Center for Advanced Science and Technology

Professor

SHIROYAMA Hideaki

Institute for Future Initiatives

Professor

KAWASAKI Akiyuki

Institute for Future Initiatives

Professor

SASAKI HajimeInstitute for Future Initiatives

Project Associate Professor

TAURA Kenjiro

Information Technology Center

Professor

KUDOH Tomohiro

Information Technology Center

Professor

KOBAYASHI Hiroki

Information Technology Center

Professor

CSIS Annual Report 2022

Collaborative Research Organization for the DSS

Global Spatial Data Commons Initiative-Corporate Sponsored Research
Programs● Overview
National and local government activities, such as smart cities, digital twins, and digital transformation have been progressing inrecent years, but there remains a large gap between solving local issues and digital twin construction technologies as a form of
research. Therefore, we are enabling the self-directed social deployment and operation of digital twins in each region by thoroughly
implementing digital twins for entire cities and supporting the emergence of technologies to resolve various local issues from theprivate sector. Consequently, we are aiming to form a global spatial data commons. Furthermore, our core activity is to innovateusing an annual urban development budget of 10 trillion yen , which also includes human resource development. We will also
provide data handling and training for private companies and local governments to promote human resource development.

● Period
From May 2022 to March 2027

● Research items
Topic A: Development of field-specific base registry and geocoding technology(A-1) Buildings and land(A-2) Roads and infrastructure-related structures(A-3) People flow, transportation, and tourism(A-4) Local economy and trade(A-5) Rivers, tap water, and sewage(A-6) Topography and disaster
Topic B: Establishment of digital twin construction method for each stage(B-1) Construction of automatic compositing method for national and local data for entry-level municipalities(B-2) Accuracy confirmation package for increasing sophistication of entire digital twin(B-3) Construction of BID / behavioral change measurement platform
Topic C: Local deployment support and human resource development
F ormation of a consortium of local governments and related parties, regular hands-on implementation, and systematicdevelopment of key human resources● Sponsors○Pacific Consultants Co., Ltd.
○Pasco Corp.
○Kozo Keikaku Engineering Inc.
○Asia Air Survey Co., Ltd.
○CTI Engineering Co., Ltd.
○NTT InfraNet Corp.

CSIS Annual Report 2022

30

アクセス
東京大学空間情報科学研究センター
277-8568 千葉県柏市柏の葉 5-1-5Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo
5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa-shi, Chiba
277-8568, JAPAN［最寄り駅より］●柏 の葉キャンパス駅 西口（つくばエクスプレス線）より○東武バス：約 6 分［西柏
03］柏の葉公園循環、東大西行、［西柏
04］江戸川台駅東口行（国立がん研究センター経由）で「国立がん研究センター」下車、徒歩 3 分。
○徒歩：約 25 分
● 江戸川台駅 東口（東武野田線）○東武バス：約 10 分
［西柏
04］柏の葉キャンパス駅西口行（国立がん研究センター経由）で「柏の葉公園北」もしくは「国立がん研究センター」下車。または、［西柏
10］柏の葉キャンパス駅西口行（みどり台中央経由）で「東大前」下車。徒歩 3 分。
○徒歩：約 30 分
● 柏駅（JR 常磐線、東武野田線）○東武バス：約 25 分
［柏
 44］
［西柏 01］国立がん研究センター行（柏の葉公園中央経由 / 県民プラザ経由）で「柏の葉公園北」もしくは「国立がん研究センター」下車、徒歩 3 分。

[From the Nearest Stations]● From West Exit of Kashiwanoha-campus Sta. (Tsukuba ExpressLine)○ By Bus: About 6 min. Take a Tobu-Bus bound for Kashiwanohapark Loop (Kashiwanoha-koen Junkan), Edogawadai Station(Edogawadai-eki via National Cancer Center) or UTokyo west
(Todai-nishi).Get off at National Cancer Center (Kokuritsu Gan
Kenkyu Center) or Kashiwanoha-Koen Kita. About 3 min. walk.
○ On Foot: About 25 min.
● From East Exit of Edogawadai Sta. (Tobu Urban Park Line)○ B y B u s : A b o u t 10 m i n . Ta ke a To bu - B u s b o u n d fo r
Kashiwanoha-campus Sta. (via National Cancer Center). Get
off at National Cancer Center (Kokuritsu Gan Kenkyu Center)or Kashiwanoha-Koen Kita. About 3 min. walk.
○ On Foot: About 30 min.
● From Kashiwa Sta. (JR Joban Line, Tobu Urban Park Line)○ By Bus: About 25 min. Take a Tobu-Bus bound for National
Cancer Center (Kokuritsu Gan Kenkyu Center). Get off at
National Cancer Center (Kokuritsu Gan Kenkyu Center) or
Kashiwanoha-Koen Kita. About 3 min. walk.

［空港より］●羽
 田空港よりバス約 90 分。柏駅西口行 で「国立がん研究センター」下車、徒歩 3 分。
［車で］
● 常磐自動車道「柏インターチェンジ」より約 5 分。

31

Access[From Airport]● From Haneda Airport○ By Bus: About 90 min. Take “Keikyu Bus” or “Tobu Bus” boundfor Kashiwa Sta. West Exit (Kashiwa-eki Nishiguchi) . Get off at
National Cancer Center (Kokuritsu Gan Kenkyu Center). About
3 min. walk.
[By Car]● From Joban Expressway Kashiwa Interchange: About 5 min.

東京大学空間情報科学研究センター
年次報告書 2022 年度

Annual Report 2022
Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo

発行：2024 年 3 月
編集：東京大学空間情報科学研究センター

Published in March 2024
Edited by Center for Spatial Information Science, The University of TokyoCSIS Annual Report 2022