本研究は,情報通信研究機構(NICT)ソーシャル・ビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発による委託研究『現場の知、市民の知を有機的に組み込んだ次世代型市民協働プラットフォームの開発』(2016年度～2018年度: 178D02)を受け実施されたものです. ＜研究機関＞国立大学法人東京大学(研究代表者：生産技術研究所准教授* ・関本義秀)合同会社Georepublic Japan -般社団法人社会基盤情報流通推進協議会My City Reportコンソーシアム事務局：mcr-info@aigid.jp * 2021年4月現在：空間情報科学研究センター教授My City Report
.千葉市と全面的に連携し、ちばレポをベースにしつつもさらに機械学習、IoTや最適資源配分等の機能を組込んだオープンソースベースによる次世代型の市民協働プラットフォームを開発し、全国の地方自治体への展開を目指す。 My City Report
市民協動用アプリケーション“MCR for Citizens”スマートフォンアプリ管理者用WebシステムMy City Report道路管理者向けアプリケーション“MCR for Road Managers”道路損傷自動検出スマートフォンアプリ道路管理者向けダッシュゼード
大部分をオープンソースで構築クラウド上での共同運用市政府が一ター冷陽陽で
.位置情報付きのレポートを受け渡しするための「Georeport API」を参考に実装。 My City Reportを用いて投稿された公開情報に関する属性値がAPIを介してJSONやXML形式で取得することが可能→他のアプリ等へ組み込める
■ GET Service Requestsでの取得例<service requests type="array"> <service_request_id>668</service_request <service_code>7</service_code> <service name>公園</service name> <status>closed</status> <description>ペンチのひとつが、支柱2本共に折れて、全く使えません。</descripti <requested_datetime>2019-01-21T02:31:37Z</requested_datetime> <updated datetime>2019-01-29T01:49:27Z</updated datetime> <agency_responsible>システム管理者</agency_responsible> rvice request id>650</service requ <service code>5</service code> <service_name>道路</service_name> <status>closed</status> <description>見つけました。</description> <requested_datetime>2018-11-23T00:53:33Z</requested_datetime> <updated_datetime>2018-12-07T04:58:41Z</updated_datetime> <agency_responsible>部署担当者</agency_responsible> ong> </request> agency_responsible; lat: long:改装ク水器に折れて、全く使えた.
損傷画像のみリアルタイムでダッシュボードにアップロード・スマートフォンカメラで道路路面を撮影。 ·深層学習モデルを用いて損傷候補フレームの範囲と程度を判定し、サーバーに自動送信。最新の学習モデルをスマホに送信(週1～月1回程度を想定) ・日々蕎積される教師データで、モデルを学習させ、さらなる精度向上を目指す。 ・自治体ごとの管理水準を自動抽出する損傷を含む画像のみを送信•各参加自治体の取得画像を共有。 •取得画像の位置情報を元に道路統計情報を抽出。道路管理者によるスマホアプリの判定の確認·道路管理者がWebで損傷を含む範囲と対応レベルを確認・修正し、教師データとしてラベルを付与。教師データを日々警積
スマホアプリで検出した道路損傷画像をリアルタイム表示My City Report
2018年1月に各自治体の皆様にご協力いただいて収集した.道路損傷データ（緯度経度除く）を世界で初めて公開• https://github.com/sekilab/RoadDamageDetector Road Damage Dataset The structure of Road Damage Dataset Road Damage Dataset contains trained models and Annotated images. Annotated images are presented as the same format to PASCAL VOC.
• P RoadDamageDataset (dataset structure is the same format as PASCAL VOC)
o Ichihara o Sumida
Download Road Damage Dataset
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Dataset Tutorial
We also created the tutorial of Road Damage Dataset. In this tutorial, we will show you: ● How to download Road Crack Dataset
※プライバシー保護のため、人の顔、車のナンバープレートにモザイクをかけています。
●投入すべき人員や必要となる作業量の大局的把握– オペレーションズ・リサーチ分野における定石や理論式などが主具体的な割当や巡回するルートの詳細を決定– 数理最適化やシミュレーションが主●作業量の決定(マクロ的視点) X作業順の決定(ミクロ的視点)取通スケジューリング平均5.38日最大17日システムへの試行的な実装マクロ的な人員・業務の最適割当の結果数理モデルMy City Report
7自治体と2民間法人が参加
Qを！　採用情報　アクセス　!!　JALEN東京大学生産技術研究所Institute of Industrial Science, The University of Takya >中高生および学校関係者の方へ  >生研で学びたい方へ  >企業の方へ生研について        研究について       産学連携日際交流ニュース2018.05.25ブレスリリース●カテゴリーなくて【記者発表】次世代型市民協働プラットフォーム"My City Report"コンソーシアム準備会の参加団体を募集イベントプレスリリース東京大学生産技術研究所関本義秀准教授（研究代表者）は、哲報通信研究機構（NICT）からの研究委託を受け、平成２８年１１月より平成３０年度末まで「火世代型市民協働プラットフォーム"My City Report"」の研究開発を、千葉市・室蘭市・足立区・墨田区・沼津市・弘前市の６の市区で実施しています（※）。My City Reportとは、 ICT（情報通信技術）を活用した市民通報システムを用いて、例えば道路の不具合や落書きなど「まちの課題」の解法に向けて市民の参加を促す市民協働プラットフォームです。投稿された市民の声に対して、地方自治体内の複数部署が連携しスムーズに案務を進める管理機能などが含まれ、建ても自由に使えるオープンソースのプラットフォーム●月別アーカイブ

( 1 ) 多様な規模の地方自治体の実証実験への参加・検討会議の実施
•個別の研究開発を確実に進めるとともに、定期的（平成28年度は4回，平成29年度は6回，平成30年度は4回の計14回）に検討会議を実施。実証実験参加団体の千葉県千葉市、北海道室蘭市、静岡県沼津市を始め、採択年度を通じて全15機関が、プロトタイプ版やデータ仕様、現地での実証実験に関するフィードバック等を基に緊密に議論した。
（２）研究開発の積極的なアウトリーチや実証実験の意義
・研究開発項目2-1は、特に技術的新規性やツールの汎用性が期待できることから、積極的な国内外の研究発表やアプリケーションコンテストへの応募を行った結果、計5回の受賞機会を獲得することができた。 ・研究者コミュニティへの還元という意味でも、Githubを通じて道路損傷データを公開したことにより，Chainerへの実装や精度向上のための実験が開発者間で積極的に行われるようになった。また，IEEE Bigdata 2018においてRoad Damage Detection and Classification Challenge 2018を主催し、14カ国59チームがこれに参加した。
Maeda, H., Sekimoto, Y., Seto, T., Kashiyama, T. and Omata, H.: Road Damage Detection and Classification Using Deep Neural Networks with Smartphone Images, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering . 2018, 33(12), 1127-1141, https://doi.org/10.1111/mice.12387 (Impact factor: 5.475 in 2017) Seto, T. and Sekimoto, Y.: Trends in Citizen-Generated and Collaborative Urban Infrastructure Feedback Data: Towards Citizen-Oriented Infrastructure Management in Japan, ISPRS International Journal of Geo-Information. 2019; 8(3):115. https://doi.org/10.3390/ijgi8030115  (Impact factor: 1.723 in 2017) Maeda, H., Sekimoto, Y., Seto, T., The 2nd International Conference on IoT in Urban Space (Urb-IoT 2016) Best Poster Award, European Alliance Innovation, An Easy Infrastructure Management Method Using On-board Smartphone Images and Citizen Reports by Deep Neural Network, 2016/5/25 https://doi.org/10.1145/2962735.2962738前田紘弥,第41回土木情報学シンポジウム優秀講演者賞,公益社団法人土木学会土木情報学委員会, Lightweight Road Manager:深層学習を用いた路面損傷自動判定スマートフォンアプリ, 2016/9/27前田紘弥,関本義秀,瀬戸寿一,樫山武浩,小俣博司,第37回交通工学研究発表会,研究奨励賞,機械学習とスマートフォンを用いた道路の損傷画像のリアルタイム検出と維持管理基準の作成, 2017/8/17 https://doi.org/10.14954/jste.4.3  A   1
https://www.mycityreport.jp ABOUT MCR FOR CITIZENS MCR FOR ROAD MANAGERS Android
①初期画面兼レポート一覧アプリ起動直後に全公レポート主関覧可②レポート一覧③フィルタ表示条件を指定自治体ステータス投稿ボタン4種類のレポートこまった:街の不具合•テーマ:設定されたテーマに沿ったもの・かいけつ:市民が自主的に対応したもの・サポーター活動:市民に呼び掛けて対応を依頼⑤対応状況自治体担当者へ送信対応後与真+コメントMy City Report道路管理者向けアプリケーション“MCR for Road Managers”の概要道路パトロール時にリアルタイム計測Android専用アプリを用いて自動計測検出された傷画像を自動*で管理者用Web環境ヘアップロードモニタリング結果の共有・修繕に向けた検討*:通信用SIMカードが利用可能な場合.また,事前に管理者用ダッシュボード環境の設定が必要
線状ひび割れ（縦）車輪走行部線状ひび割れ（横）間隔が均等亀甲状ひび割れポットホール、剥離横断歩道のかすれ白線のかすれ
スマホアプリ損傷画像のみリアルタイムでダッシュボードにアップロード・スマートフォンカメラで道路路面を撮影。 ・深層学習モデルを用いて損傷候補フレームの範囲と程度を判定し、サーバーに自動送信。損傷を含む画像のみを送信·各参加自治体の取得画像を共有。 •取得画像の位置情報を元に道路統計情報を抽出。 ・日々蓄積される教師データで、モデルを学習させ、さらなる精度向上を目指す。 ·自治体ごとの管理水準を自動抽出する最新の学習モデルをスマホに送信(週1〜月1回程度を想定)道路管理者によるスマホアプリの判定の確認Webツール教師データを日々警積•道路管理者がWebで損傷を含む範囲と対応レベルを確認・修正し、教師データとしてラベルを付与。 My City Report
スマホアプリで検出した道路損傷画像をリアルタイム表示My City Report

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