【研究領域課題番号】19K21660 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ビッグデータ / モバイルデータ / ジオデモグラフィクス / 人流 / 移動体データ / ライフスタイル / 新型コロナウイルス / 経済分析 / 地理空間情報 / 携帯電話 / ジオデモグラフィックス / 時系列 / 属性推定

【研究成果の概要】

今年度は昨年度までに実現した既存のジオデモグラフィクスデータを用いること無く、独自の手法で各人に属性を与える技術が実現した。国勢調査などの既存統計が保有する居住者に関する属性を各ユーザに与えるだけでなく、家計調査や住宅・土地統計調査に基づいて各ユーザに年収や貯蓄額などの属性を与えることが実現した。また、これを実現するために町丁字や地域メッシュ単位の高精細な所得・貯蓄を推定可能なデータ整備の方法も開発することができた。さらに、各ユーザの所得に基づいて、滞留点で消費する消費金額を推定するとともに、地域メッシュ単位で各メッシュでの来訪者1人当たりの時間あたり消費額を推定し、その値に基づいてメッシュをクラスタリングすることで、来訪者の消費額に基づいた地域分類を行う技術の検討も実施した。
また、2019年～2021年の人流ビッグデータに以上の成果を応用することで、コロナ禍前後における日本全国の消費動向を小地域（3次・4次メッシュごと）ごと、また消費品目（小売業、飲食業、宿泊業等）ごとに推定し、コロナ禍による経済的影響を、地域別・品目別に把握・分析するためのデータセット開発を行った。
さらに本研究で得られたデータの応用的研究として、防災や経済分析などの分野での活用を行った。
加えて、最終年度に実施を予定している国際展開の可能性を明らかにするためのヒアリング調査を引き続きオンラインで実施した。今年度も昨年度から引き続き、韓国国土研究院 空間情報社会研究本部（大韓民国）、ハーバード大学都市デザイン学部（米国）、アジア工科大学院（タイ）の研究者を対象にヒアリングを実施するとともに、来年度以降も継続する旨を確認した。

【研究種目】挑戦的研究(萌芽)

【研究期間】2019-06-28 - 2023-03-31

【配分額】6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)

【研究領域課題番号】18H04155 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

HEMS / スマートメーター / 太陽光発電 / 異常検知 / LCA / ビッグデータ / AI / 深層学習 / カーボンニュートラル / ライフスタイル / IDEA / 敵対的生成学習 / 電力 / 実験経済学 / 意思決定 / Deep Learning / 機械学習 / 行動変容 / ディープラーニング / インベントリデータベース / パリ協定

【研究成果の概要】

2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。
家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコードの家庭電力消費ビッグデータを活用した。近年急速に発展する深層学習アルゴリズムを開発し、分析を行うことで、消費電力量のみから家庭の属性や生活パターンを分析する手法を開発した。

【研究の社会的意義】

家庭内消費電力データを分析することで、複数の制度においてその制度の意図と異なる行動が発生していることを示唆する結果を得た。太陽光売電制度においては、節電インセンティブが存在するとされていた余剰売電制度の方が、節電インセンティブが存在しない全量売電制度よりも、実際の家庭内消費電力量が増大していることをビッグデータによって示した。さらに、このような事象が発生した原因を行動経済学の知見に基づいてリバウンド効果として学術的に説明を行った。
今後さらに強く求められる家庭内エネルギー消費削減に必要となる様々な社会制度設計において、家庭電力消費ビッグデータの活用が有効であることを示した。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【配分額】42,900千円 (直接経費: 33,000千円、間接経費: 9,900千円)

【研究分野】都市計画・建築計画

【研究領域課題番号】23656370 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ソーシャルネットワークサービス / SNS / ビッグデータ / 感性単語 / クラスター分析 / 時系列分析 / 地理情報 / デジタル・エスノグラフィー / ソーシャルメディア / ビックデータ / Twitter / データサイエンス / テキストマイニング / 感情表現単語 / 都市ブランディング / ライフスタイル / ソーシャルネットワーキングサービス / 共起度 / 可視化

【研究成果の概要】

近年のスマートフォンの普及により、SNSがより馴染みのあるものになった。とりわけ、ユーザーがコンテンツを生み出すメディアの中では、地理情報を付与したSNSが徐々に普及してきた。このメディアの特性はユーザーが場所と関連した文章や写真を投稿する傾向にある。これらの文章から自動分析を施して、今までの都市調査のようにある一時的な情報を取得するのではなく、都市の動的な状態を発見出来ると思われる。それを最終目標におき、本研究では、1.利用者の利用単語頻度から導き出される都市のスケープ、2.都市で使われている単語から導き出される都市の分類、3.震災時のSNS利用者の感情変化を主題として研究を行った。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2011 - 2013

【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)