2008年より人流データとしてパーソントリップ調査を主体にした人の流れデータや擬似人流データを提供してきましたが、今回初めて、GPSに基づいた人流データの提供を開始しました。

「実人流データ」は、時刻、緯度、経度が記録された約300万トリップ数（日平均）のポイントデータです。属性として、年代や性別等が付与されています。対象の空間範囲は東京都、期間は2023年5月です。

データの利用を希望される場合には、以下よりお申し込みください。
https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp/

データの詳細は、以下をご覧ください。
https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp/dataset/?id=023000202300

※データ提供元の確認が必要なため、通常より審査期間が長くなることがあります。

ひらめき☆ときめきサイエンス「最新のデジタル地図技術を用いて地形と防災情報を分析しよう！」（実施代表者：小口高）  

2024年8月4日(日) 

中学生・高校生を対象に、デジタル地図や関連する技術の体験プログラムを行う予定です。 

昨年度プログラム概要(PDF) 

デジタル空間社会連携研究機構サマースクール 

2024年8月5日(月)～7日(水) 

受講対象は大学生・大学院生で、空間情報データの分析・解析スキル等の習得を目指す講座です。 

昨年度サマースクール2023の講座概要 

CSIS DAYS 2024 

2024年11月15日(金)～16日(土) 

年次研究発表大会です。一般公募による研究発表と、CSIS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ます。 

昨年度CSIS DAYS 2023 専用ウェブサイト 

GIS講習会 

2025年3月26日(水)～28日(金) 

東京大学の教職員・学生を対象に、ArcGISを用いた初級及び中級の講習会を開催する予定です。 

昨年度の講習会概要(PDF)

2019年に一時停止となったWebAPIサービスにつきまして、ご理解とご協力を賜りありがとうございました。このたび、時空間内挿APIサービスを再開いたします。   

サービス再開日: 2024年4月1日  

今回の再開に伴う主な機能更新と改善点については、人の流れプロジェクトHPをご覧ください。新規及び再利用希望のお客様は、サービス利用の手続きをお願いいたします。

オンライン参加をご希望の方は、次のフォームから情報を入力願います。追って参加のための情報をお送りいたします。 https://forms.gle/ykfJL7E5CoWzEY7m7

***

日時

2024年2月19日（月） 14:00～17:40

開催方式

オンライン

主催

東京大学 空間情報科学研究センター （Center for Spatial Information Science; CSIS）

プログラム

司会： 矢澤優理子（CSIS）

以上

Abstract: With the rapid advancements in mobile sensing and computing technology, there is a surge of innovative intelligent applications that monitor and manage our daily lives ubiquitously. Traditional mobile sensing/computing applications used to collect user information locally and transmit data to a more powerful server for intelligent data processing operations. However, more recent developments showcase a shift towards a more localized and personalized approach. This involves processing data collected locally on user devices, enhancing efficiency, and prioritizing privacy. This presentation will delve into the applications driving this paradigm shift, bringing intelligence from the cloud to user devices. Additionally, we will explore novel machine learning frameworks supporting localized intelligence experiences. This includes introducing mechanisms to reduce model complexity, enabling memory-efficient on-device model training, and facilitating efficient federated learning.

Bio: JeongGil Ko is an associate professor in the School of Integrated Technology, College of Computing and the Department of Biomedical Systems Informatics, College of Medicine, and serves as the Associate Vice President for Information and Communications at Yonsei University. He is also affiliated with the Pohang University of Science and Technology (POSTECH) as an adjunct professor at the Graduate School of Artificial Intelligence. JeongGil received his B.Eng. in Computer Science and Engineering from Korea University (2007) and received his Ph.D. in Computer Science from the Johns Hopkins University (2012). He was at the Department of Computer Science, Stanford University as a visiting researcher (2010) and was a senior researcher at the Electronics and Telecommunications Research Institute (2012-2015). Prior to joining Yonsei, JeongGil was an assistant professor at the Department of Software and Computer Engineering at Ajou University (2015-2019). He is a recipient of the Abel Wolman Fellowship awarded by the Whiting School of Engineering at the Johns Hopkins University and a senior member of the ACM and IEEE. JeongGil has served on the program committee for many top conferences in the mobile and ubiquitous computing field (ACM MobiCom, MobiSys, SenSys, IEEE PerCom in particular), was the program chair for ACM UbiComp 2022, is an associate editor for renown academic journals including PACM IMWUT and IEEE TMC, and will serve as the general co-chair for ACM MobiSys 2024. His research interests are in the general area of developing mobile/embedded sensing systems with ambient intelligence and systems-related topics for enabling efficient XR applications.

審査の結果、以下の6件のプロジェクトが採択されました。

研究費支援型共同研究は今後も継続したいと考えておりますので、引き続きどうぞよろしくお願いいたします。

優秀共同研究発表賞

優秀共同研究発表賞は、当センターとの共同研究を実施していただいた成果の発表(投稿時に共同研究番号を入力)の中から、特に優れたものを、各セッションから1件選出しています。

本年は以下の4件が受賞しました。

最優秀発表賞

最優秀発表賞は、当センターとの共同研究の有無にかかわらず、空間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た研究に対して授与しています。本年は以下の発表が受賞しました。

※全体プログラムはこちら

最優秀発表賞受賞者には、来年のCSIS DAYS 2024の特別セッションにご招待し、その後の研究のご発展を発表していただきます。

開催日程

場所：東京大学柏キャンパス 総合研究棟 6F 633 大会議室
2023年11月24日（金）： 初日のプログラム
2023年11月25日（土）： 2日目のプログラム

プログラム Program

≪2023年11月24日（金）： 初日のプログラム, DAY 1, Nov 24 ≫

12:30～　　　　会場オープン Venue Open (12:00～13:00  研究協議会 (非公開))
13:15～13:20 　開会の挨拶 Opening Remark（センター長 瀬崎 薫 SEZAKI Kaoru, Director of CSIS）

【A: 自然・防災】（司会： 小口 高 Chair: Prof. OGUCHI Takashi）

13:20～14:25 　口頭発表　一件5分　12件
14:25～15:10 　ポスターセッション Poster Presentations of Session A

15:10～15:25  ポスター張替え・休憩　Change posters, break

【B: センシングとモビリティ】（司会： 関本　義秀 Chair: Prof. SEKIMOTO Yoshihide）

15:25～16:30 　口頭発表　一件5分　12件
16:30～17:15 　ポスターセッション Poster Presentations of Session B

18:00～ 懇談会

≪2023年11月25日（土）： 2日目のプログラム, DAY 2, Nov 25≫

09:30～　　　　会場オープン Venue Open

【C: 都市・地域分析】（高橋　孝明 CHAIR: PROF. TAKAHASHI TAKAAKI）

10:00～11:05 　口頭発表　一件5分　12件
11:05～11:50 　ポスターセッション Poster Presentations of Session C

11:50～13:15  ランチタイム・ポスター貼替え・休憩 Lunch time, change posters, break
(12:10～13:10 拠点校会議 (非公開))

【D: 住みやすい都市・観光】（司会： 山田 育穂 Chair: Prof. YAMADA Ikuho）

13:15～14:10 　口頭発表　一件5分　10件 (オンライン配信あり)
14:10～14:55 　ポスターセッション Poster Presentations of Session D

【特別セッション講演】Special Session

15:00～16:00　講演1.「空間計画のためのAI活用のレシピ」
　　　　　　　 沖 拓弥（東京工業大）

　　　　　　　　講演2.「擬似人流データの探究と展開：全国規模での生成と研究アプリケーションへの貢献」　
　　　　　　　　関本 義秀（CSIS）

16:00～16:10 閉会式/各賞の授与式 Closing Remark
（センター長　瀬崎 薫 SEZAKI Kaoru, Director of CSIS)

【A: 自然・防災】
11月24日（金）: 13:20 – 15:10

口頭発表サブセッションは1件5分ずつ、ポスター発表サブセッションは全員同時に45分間です

(A01) The validity of the locations of tsunami evacuation shelter: The case of Ishinomaki City in Miyagi, Japan
Takahiro Yamada (RIETI)

(A02) 長野県茅野市白井出地区における太陽光発電事業の導入傾向
岡澤由季（東京大）, 樋野公宏（東京大）, 浅見泰司（東京大）

(A03) SaTScan™を使用した食事性炎症指数の空間集積性の分析
愛甲達也（東京大）, 増田桃佳（東京大）, 梅﨑昌裕（東京大）

(A04) The Effects of Fukushima Daiichi Accident on Land Prices: An Analysis of Long-term Effects
西村仁憲（千葉工業大）, 及川雅斗（早稲田大）

(A05) 建物単位の推計人口を用いた大規模災害時における経済的被害評価手法の開発
武田直弥（東京都市大）, 秋山祐樹（東京都市大）, 古谷貴史（日本工営）

(A06) オープン形式のSAR画像を用いた浸水域推定の試行
今井龍一（法政大）, 中村健二（大阪経済大）, 塚田義典（摂南大）, 浅野達海（法政大）

(A07) 機械学習を用いた時系列衛星画像の植生・土地被覆分類とその精度比較
棚橋廉（東京都立大）, 中山大地（東京都立大）

(A08) 地震発生時の一次滞在施設等における備蓄品配備に関する研究 ―横浜駅周辺の滞留人口分布推計に基づくケーススタディ―
山田隼大（横浜国立大）, 稲垣景子（横浜国立大）, 吉田聡（横浜国立大）

(A09) Identifying green roof benefit priority areas within LCZs of Sumida Ward, Tokyo
Jelena Aleksejeva (The University of Tokyo), Gerasimos Voulgaris (University of Tsukuba), Aleksandros Gasparatos (The University of Tokyo)

(A10) 日本版Local Climate Zoneの開発に向けた都市パラメーターの作成と分類
中村祐輔（筑波大）, 高畠亮（筑波大）, 軽辺凌太（筑波大）, 日下 博幸（筑波大）

(A11) 津波浸水想定区域内の時刻別人口特性をふまえた避難対策の方向性 ―神奈川県沿岸域におけるケーススタディ―
山田菜月（横浜国立大） 稲垣景子（横浜国立大）, 吉田聡（横浜国立大）

(A12) 航空レーザデータから森林構造を推定した斜面災害リスク評価
小荒井衛（東京大）, 村山いであ（国土防災技術）, 渡辺啓太（パスコ）

【B: センシングとモビリティ】
11月24日（金）: 15:25 – 17:15

口頭発表サブセッションは1件5分ずつ、ポスター発表サブセッションは全員同時に45分間です

(B01) アクティビティスペース論の観点からみたCOVID-19による都市における社会経済的格差とアーバンレジリエンスの分析
瀧川裕貴（東京大）, 呂沢宇（東北大）, 孫晨晨（東京大）, 澁谷遊野 （CSIS）, 関本義秀（CSIS）

(B02) 政府統計を活用した空き家予測マップの開発
秋山祐樹（東京都市大）, 水谷昂太郎（東京都市大）

(B03) 自治体保有データと機械学習を使用した空き家分布推定のための外挿モデルの構築
冨田健人（東京都市大）, 秋山祐樹（東京都市大）

(B04) Mechanisms contributing to VSVI’s data quality improvement for streetscape monitoring: A case study of Mapillary in Tokyo
Xinrui Zheng (University of Tsukuba), Mamoru Amemiya (University of Tsukuba)

(B05) 廉価なLiDARの動的な点群データを用いた歩行速度の算出の試行
今井龍一（法政大）, 山本雄平（関西大）, 神谷大介（琉球大）, 姜文渊（大阪産業大）, 中原匡哉（大阪電気通信大）, 中畑光貴（関西大）, 後藤悠介（法政大）

(B06) 投影画像を用いた三次元点群データの生成手法に関する一考察
今井龍一（法政大）, 中村健二（大阪経済大）, 塚田義典（摂南大）, 梅原喜政（摂南大）, 庄司康太（法政大）

(B07) スマートフォンを用いた点群データ取得手法に関する一考察
今井龍一 （法政大）, 中村健二（大阪経済大）, 塚田義典（摂南大）, 梅原喜政 （摂南大）, 小宮涼（法政大）

(B08) 廉価なLiDARの動的な点群データを用いた歩行者の検出に関する検証
今井龍一（法政大）, 山本雄平（関西大）, 神谷大介（琉球大）, 姜文渊（大阪産業大）, 中原匡哉（大阪電気通信大）, 中畑光貴（関西大）, 小橋幸貴（法政大）

(B09) 物体検出手法を用いた群衆計数の特性分析
今井龍一（法政大）, 山本雄平（関西大）, 姜文渊（大阪産業大）, 神谷大介（琉球大）, 中原匡哉（大阪電気通信大）, 野村圭哉（法政大）

(B10) Reducing annotation effort in footprint extraction: An innovative weakly supervised framework leveraging open source data
Shenglong Chen (The University of Tokyo), Yoshiki Ogawa (The University of Tokyo), Yoshihide Sekimoto (The University of Tokyo)

(B11) 都市における緑被の外部効果の推定：福岡市の地価データと衛星画像を用いた分析
高橋輝行（東急総合研究所）

(B12) 台風による住家屋根被害予測システムの構築
野田稔（徳島大）, 尾田春雄（高知大）

【C: 都市・地域分析】
11月25日（土）: 10:00 – 11:45

口頭発表サブセッションは1件5分ずつ、ポスター発表サブセッションは全員同時に45分間です

(C01) 大阪市における建物地下階の経年分析
杉本賢二（大阪公立大）

(C02) The impacts of vacant houses on nearby housing prices: Evidence from urban sites of Japan
Yuki Kanayama (Waseda University), Taisuke Sadayuki (Seijo University)

(C03) 飲食店の立地分析における民間グルメ情報サイトの活用 ―東京都23区を対象として―
土屋泰樹（富山大）, 平井真琴（富山大）, 堀田裕弘（富山大）

(C04) 東京23区における社宅の減少とその跡地利用
矢部直人（東京都立大）, 安田奈央（東京都立大）

(C05) 富山市及び金沢市における夜間に営業を行っている飲食店の立地分析
平井真琴（富山大）, 土屋泰樹（富山大）, 堀田裕弘（富山大）

(C06) 駅の徒歩圏と距離分布の測定
長谷川大輔（東京大）, 嚴先鏞（筑波大）, 鈴木勉（筑波大）

(C07) 統計データを活用した空き家対策重点地域の推定
水谷昂太郎（東京都市大）, 秋山祐樹（東京都市大）, 馬塲弘樹（一橋大）

(C08) 時系列ランダムグラフの頑健かつ再現性のある推定法の開発
豊田雅樹（一橋大）, 植松良公（一橋大）

(C09) 新築大規模オフィスビルが近隣のオフィス賃料に及ぼす影響
松尾和史（筑波大）, 堤盛人（筑波大）, 今関豊和（オフィスビル総合研究所）

(C10) GISデータを用いたコンクリート資材の蓄積・投入・排出の空間分布の推計
永田聡太（名古屋大）, 山下奈穂（名古屋大）, 蛭田有希（名古屋大）, 白川博章（名古屋大）, 谷川寛樹（名古屋大）

(C11) 衛星画像と所得に関する統計情報を用いた建物単位の所得水準の推定
山野寺瞭太（東京都市大）, 秋山祐樹（東京都市大） , 宮崎浩之（GLODAL）, 宮澤聡（LocationMind）

(C12) GPS位置情報分析におけるグリットサイズ推定法の開発と実証実験
青木高明（滋賀大）, 小山慎介（統計数理研究所）, 藤原直哉（東北大）

【D: 住みやすい都市・観光】
11月25日（土）: 13:15 – 15:00

口頭発表サブセッションは1件5分ずつ、ポスター発表サブセッションは全員同時に45分間です

(D01) 「子ども食堂」の利用に関連する社会的な要因の特定 －開催回数，家庭環境，地理的要因との関連について－
江原朗（広島国際大）

(D02) 見守りカメラ設置の空間評価指標と防犯・安全に関する市民意識
川向肇（兵庫県立大）

(D03) 観光情報配信の好機を判別するための教師データ：1人歩行時と2人歩行時の比較
相尚寿（昭和女子大）

(D04) 三次元地理情報とメタバースプラットフォームを用いた地理教育の実践と課題
山内啓之（立命館大）, 飯塚浩太郎（CSIS）, 石橋生（桐蔭学園高等学校）, 小倉拓郎（兵庫教育大学）

(D05) GPSロガーを用いた「ながら見守り」活動の計測
香嶋愛美（筑波大）, 雨宮護（筑波大）, 樋野公宏（東京大）

(D06) ドライブレコーダの4K画像を用いた道路舗装のわだち掘れ検出に関する一考察
今井龍一（法政大）, 中村健二（大阪経済大）, 塚田義典（摂南大）, 梅原喜政（摂南大）, 岡本拓也（法政大）

(D07) 車載型4Kカメラ画像を用いた道路舗装のひび割れ検出の試行
今井龍一（法政大） , 中村健二（大阪経済大）, 塚田義典（摂南大）, 梅原喜政（摂南大）, 石川健太（法政大）

(D08) 車両ナンバープレートの数字の認識精度向上に向けた一考察
今井龍一（法政大）, 山本雄平（関西大）, 神谷大介（琉球大）, 中原匡哉（大阪電気通信大）, 姜文渊（大阪産業大）, 中畑光貴（関西大）, 住吉諒（法政大）

(D09) 東京区部における町丁目別年齢構成の類型遷移
飛松涼太（筑波大）, 嚴先鏞（筑波大）, 鈴木勉（筑波大）

(D10) 人流データを用いた大阪市におけるバス交通のアクセシビリティ評価に関する研究
寺部綾人（九州大）, 蕭耕偉郎（九州大）

【特別セッション】
11月25日（土）：15:00 – 16:00, Novermber 25

講演1.「空間計画のためのAI活用のレシピ」 沖拓弥（東京工業大）

講演2.「擬似人流データの探究と展開：全国規模での生成と研究アプリケーションへの貢献」 関本義秀（CSIS）

新規テーマの開拓や進行中の研究の促進などに、是非ご活用ください。皆様のご応募を心よりお待ちしております。

なお、国内客員教員招聘型共同研究として客員教授または准教授（任期1年）も公募しております。詳細は公募要項（https://www.csis.u-tokyo.ac.jp/blog/public-offer/csisjo20230609/）をご確認ください。

概要

空間情報科学に係わる研究を支援するため研究費を提供します。当センターの共同研究利用システム（Joras）を活用した研究の促進、当センターの研究者と外部の研究者の連携強化を目的に、2つのタイプがあります。

• （1）Jorasのデータを使用する共同研究
• （2）CSIS教員を含むグループによる共同研究

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応募の詳細

• 応募期間： 2023年7月20日（月）～9月10日(日)
• 提出書類： 東京大学空間情報科学研究センター 共同研究 研究費支援申請書（次のURLから様式をダウンロードして作成すること; https://www.csis.u-tokyo.ac.jp/wp-content/uploads/2023/08/application_072023.docx）
• 予算上限： 50万円（2024年度予算）
• 採択件数： タイプ(1)と(2)を合わせて最大10件（2024年3月頃決定予定）
• 申請方法： 全国共同利用研究発表大会（CSIS DAYS 2023）の発表申込み時に上記の申請書を提出
• 応募条件： 以下のa~cを全て（タイプ(2)の場合はbを除く）満たすこと
  • a. 国内外の大学や公的研究機関に所属する研究者（※）であること。その他、特に空間情報科学研究センターセンター長が認めた場合
  • b. タイプ(1)の場合、応募時にJoras共同研究が承認済みであること
  • c. 支援を申請する研究について今年度の全国共同利用研究発表大会（CSIS DAYS 2023）で発表を行うこと
• 学生の方は研究代表者（申請者）にはなれません。指導教員などaの条件を満たす共同研究者と相談の上、その方を代表者として申請してください。なお、cの条件の発表は代表者以外が行っても構いません。また、研究費の執行は2024年度であることに注意してください。

以上