単語の埋め込み表現は，自然言語処理の様々なタスクで用いられている重要な技術である．また，地理情報に関する様々なタスクで，位置情報から得た地域メッシュの埋め込み表現が用いられている．本研究では，地域メッシュの埋め込み表現の作成に，Word2Boxを用いることで集合演算が可能な埋め込み表現を作成する．Word2Boxは，単語の意味の広がりや階層関係などを表すことが可能なBoxEmbeddingsを獲得するための教師なし学習の手法である．獲得された領域表現に対して集合演算を行い，地図上に可視化した結果を分析する．

モビリティ技術の発展により，様々なデバイスから移動軌跡が収集されている．それに伴い，マーケティングや，災害，交通，観光などの分野において，人々の移動パターンを分析することの重要性が高まっている．その際に，人々の移動を表現する方法として地域メッシュを用いることがある．地域メッシュとは，緯度と経度に基づいて領域をほぼ同じ大きさの網の目に分割することで得られる小さい領域のことである．本研究では，移動軌跡から得られる人々の地域メッシュ間の移動に基づいた地域メッシュの埋め込み表現を獲得する．測位点を地域メッシュに変換したものを単語とみなし，移動軌跡を単語列とみなすことで，地域メッシュのベクトルを作成する．地域メッシュの埋め込み表現は，位置情報の予測[1]や，移動軌跡の補間[2]，目的地の予測[3]，場所の推薦[4]などの様々な分野で利用されている．単語の埋め込み表現は，単語をベクトルで表現するための方法として一般的であり，多くのタスクで利用されている．その際には，Word2Vec[5]や，地域メッシュで表現された移動軌跡地域メッシュabcdefg1