審査の結果、以下の5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。

開催方法：対面形式で開催 On-site Conference

11月15日 東京大学 柏キャンパス ・総合研究棟6F 633 大会議室 ＜一部オンライン配信＞
11月16日 東京大学 柏キャンパス ・総合研究棟6F 633 大会議室 ＜一部オンライン配信＞

アブストラクト集 Abstracts

アブストラクト集のダウンロード Abstracts (公開許諾の得られた発表のみ収録)
※暫定版であるため予告なく修正する可能性があります。

プログラム Program

≪2024年11月15日（金）： 初日のプログラム, DAY 1, Nov 15 ≫

（研究協議会 [非公開] 12:00～13:00）
12:30 ～ 一般受付開始 Venue Open
13:05 ～ 13:10 　開会の挨拶 Opening Remark
（センター長 関本義秀 SEKIMOTO Yoshihide, Director of CSIS）（オンライン配信）

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

13:10 ～ 14:40 　口頭発表　1件5分　17件
14:40 ～ 15:25 　ポスターセッション

15:25 ～ 15:35 　ポスター撤収と設置・休憩 Break

【B: センシングとモビリティ】（司会： 瀬崎薫 Chair: Prof. SEZAKI KAORU）

15:35 ～ 17:00 　口頭発表　1件5分　16件
17:00 ～ 17:45 　ポスターセッション

17:45 ～ 18:30 　移動（45分）

18:30 ～ 20:30 　懇談会　会場：Agora  (柏市若柴178番地4 柏の葉キャンパス148街区2 ショップ＆オフィス棟 6階)

≪2024年11月16日（土）： 2日目のプログラム, DAY 2, Nov 16 ≫

09:30 ～　　　　一般受付開始 Venue Open

【C: 都市・地域分析】（司会： 高橋孝明 Chair: Prof. TAKAHASHI Takaaki）

10:00 ～ 11:00 　口頭発表　1件5分　11件
11:05 ～ 11:45 　ポスターセッション

11:45 ～ 13:40 　ポスター撤収と設置・休憩 ランチタイム Lunch break

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

13:40 ～ 15:00 　口頭発表　一件5分　15件
15:00 ～ 15:45 　ポスターセッション

15:45 ～ 15:50 　会場切り替え

【特別セッション講演《オンライン配信あり》】Special Session in Japanese (Online streaming available)

15:50 ～ 16:20　特別講演1 (昨年度受賞者)「人流データの解像度と活用の将来：モビリティと活動量を高精度に捉えるために」
　　　　　　　　長谷川大輔（東京大）

16:20 ～ 16:50 特別講演2「データサイエンスの人文社会科学応用の可能性を模索して：京大における部局横断研究ユニットの試み」　
　　　　　　　　三重野文晴（京都大）

16:50 ～ 17:00 閉会式・各賞の授与式 《オンライン配信あり》 Closing Remark
（センター長 関本義秀 SEKIMOTO Yoshihide, Director of CSIS)

【A: 自然・防災】
11月15日（金）: 13:10 – 15:25

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) 高知市における南海トラフ地震における属性別人口を考慮した避難可能性の検討
福井実緒（兵庫県立大），川向肇（兵庫県立大）

(A02) 地震発生時の滞留者行動シミュレーションに基づく備蓄品配備に関する研究―横浜市域の滞留分布人口推計に基づくケーススタディ―
山田隼大，千野詩歩，稲垣景子，吉田聡，種市慎也（横浜国立大）

(A03) 洪水ハザードエリアにおける建設資材ストック・フローの時空間分析
細川莉来，永田聡太，長谷川正利，白川博章，谷川寛樹（名古屋大）

(A04) Spatial interactions of the tsunami during the 2011 Great East Japan Earthquake: An application of the generalized spatial two-stage least squares
Takahiro Yamada (RIETI)

(A05) SAR・マルチスペクトル衛星観測データの融合モデルによる洪水浸水域推定手法の提案
田中智大（埼玉大），堤田成政（埼玉大）

(A06) 関東地方における建物データを用いた洪水浸水想定区域における建物の建築動向に関する研究
坂橋康太（日本工営），松行美帆子（横浜国立大）

(A07) 地震被害リスク軽減の経済効果
河端瑞貴（慶應大），直井道生（慶應大），安田昌平（日本大）

(A08) スマートフォンによる獣害発生確認システムの構築と被害の空間表現の検討
中根滉大（兵庫県立大），川向肇（兵庫県立大）

(A09) ポイント型人流データからみた令和6年度能登半島地震発生直後の被災者行動
田中耕市（青山学院大）

(A10) 平常時と避難時における街路印象の差異と規定要因の定量化
大塚千聡（東京科学大），沖拓弥（東京科学大）

(A11) 水害危険地域における住宅への被害評価と防災移転の最適化手法の開発
齋藤開（東京都市大），武田直弥（東京都市大），秋山祐樹（東京都市大/CSIS）

(A12) 日本におけるウミネコの生息地分布の将来予測
張園苡（埼玉大），堤田成政（埼玉大）

(A13) 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
米澤剛（大阪公立大），坪倉大侍（大阪公立大），阿形玲那（大阪港湾局）

(A14) 大規模地震発生時における帰宅困難者の地理的分布の推計―神奈川県横浜市を対象として―
千野詩歩，山田隼大，稲垣景子，吉田聡，種市慎也（横浜国立大）

(A15) データ出典出典別にみる飲食店の空間的分布と差異についての研究
土屋泰樹（富山大）

(A16) 茨城県における年代別行動パターンの類型化
竹内真雄（筑波大），嚴先鏞（漢陽大），鈴木勉（筑波大）

(A17) Random forestを用いた赤土流出の陸域環境要因と空間的差異の検討
山本あゆ夏（名古屋大），齋藤仁（名古屋大）

【B: センシングとモビリティ】
11月15日（金）: 15:35 – 17:45

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

(B01) 音響データを組み合わせたWi-Fiセンシングの検討
関口琴音（青山学院大），國分亮太（青山学院大），川喜田佑介（神奈川工科大），戸辺義人（青山学院大）

(B02) Federated Learning for Improved Road Damage Detection Across Diverse Geographies
Shubham Kumar Dwivedi (The University of Tokyo), Deeksha Arya (CSIS), Yoshihide Sekimoto (CSIS)

(B03) Prototype of a Web-GIS for the Identification and Monitoring of Urban Heat Islands Using Python and Landsat Images
Germano, Paulo Jose M. M. E. (State University of Maringa)

(B04) 埼玉県さいたま市における建物ごとのCO2排出量の推定
村上拓（埼玉大），堤田成政（埼玉大），吉田崇紘（CSIS）

(B05) 変化検知に基づく単眼空中写真を用いた建物フットプリント更新手法の試み
陳聖隆（CSIS），小川芳樹（CSIS），関本義秀（CSIS）

(B06) 衛星画像とAIを用いた建物スケールのミクロな人口統計の実現
山野寺瞭太（東京都市大），秋山祐樹（東京都市大/CSIS），宮崎浩之（GLODAL/CSIS），宮澤聡（LocationMind）

(B07) 生成系AIを用いた大規模な三次元建物モデルのモデリング構築手法の開発
廖凌楓（東京大/CSIS），小川芳樹（CSIS），趙琛渤（CSIS），関本義秀（CSIS）

(B08) 避難阻害要因を踏まえた水害の人的リスクの把握手法-多摩川流域大田区を事例に
市川竣介（筑波大），山下亜紀郎（筑波大）

(B09) Mapping Shallow Landslide Areas in Japan: Integrating Remote Sensing and Deep Learning
Boyun Yu (The University of Tokyo), Takashi Oguchi (CSIS), Kotaro Iizuka (CSIS)

(B10) Synthetic Human Mobility Generation through Transformer-based Large Language Models
Kunyi Zhang (The University of Tokyo), Yanbo Pang (CSIS), Yurong Zhang (The University of Tokyo), Yoshihide Sekimoto (CSIS)

(B11) Improvement of High Accuracy People Flow Simulation by Comparing Real Data and Synthetic Data
Haruki Adachi (The University of Tokyo), Yanbo Pang (CSIS), Yoshihide Sekimoto (CSIS)

(B12) Utilizing Agent-Based Modeling to Simulate Pedestrian Behavior for the Development of 15-Minute Walkable Urban Areas
Yuwei Song (The University of Tokyo), Yanbo Pang (CSIS), Yoshihide Sekimoto (CSIS)

(B13) Developing an Urban Mobility Simulation Tool for Public Transportation Scenarios
Jue Ma (CSIS), Yanbo Pang (CSIS), Yoshihide Sekimoto (CSIS)

(B14) Enhancing Building Extraction Models Across Diverse Land Use Types and Regions: A Transfer Learning Approach for Bangkok Province, Thailand
Bhanu Prasad Chintakindi (The University of Tokyo), Shenglong Chen (CSIS), Yoshihide Sekimoto (CSIS)

(B15) Construct spatio-temporal urban knowledge graph for variety urban mobility tasks
Ziheng Liu (The University of Tokyo), Yanbo Pang (CSIS), Yoshihide Sekimoto (CSIS)

(B16) 復興土地区画整理事業による人為的地形改変の推計
杉本賢二（大阪公立大）

【C: 都市・地域分析】
11月16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) メッシュデータを活用した神戸市中央部における社会経済環境と人身事故との関連性の検討
川向肇（兵庫県立大）

(C02) 地域おこし協力隊の受け入れ人数を対象としたホットスポット分析による集積タイプの変遷に関する考察
木﨑拓真（筑波大），堤盛人（筑波大）

(C03) 千葉市に飲食店は何店舗ある？―飲食店に関するデータ比較―
菊地穂澄（東京大），小泉秀樹（東京大）

(C04) 若年層に着目した関わりのある地域への移住意欲・可能性と生活環境評価の関係性
中村静香（京都府立大），関口達也（京都府立大）

(C05) Human-wildlife Conflict Distribution Agricultural-based Livelihood: A Case Study in Nuwara Eliya and Thalawakelle Divisional Sectarian Divisions, Sri Lanka
C.A. Mahanayakage (University of Tsukuba), T. Morimoto (University of Tsukuba)

(C06) Spatiotemporal Changes of Wetlands in the Colombo Municipal Council Area, Sri Lanka
M.D.A.S. Rathnasiri (University of Kelaniya), M. Jayarathne (University of Tsukuba), T. Morimoto (University of Tsukuba)

(C07) 言語文化圏と価値観に関する空間情報科学的研究
川西孝男（国立国語研）

(C08) 校歌で歌われる地物とその地理的範囲の可視化埼玉県下公立高校を対象として
伊坂優太（千葉工業大），薄井宏行（千葉工業大）

(C09) 近年の東北地方における市町村内人口分布の変化
山内昌和（早稲田大）

(C10) GNNを用いた企業間取引ネットワークにおける中核企業の特定
鹿野英明（東京大），小川芳樹（CSIS），Soohyun Joo（CSIS/Hongik University），関本義秀（CSIS）

(C11) 点・線・面で表現される地理空間情報の空間IDへの関連付けに関する基礎的研究
今井龍一（法政大/CSIS），中村健二（大阪経済大），塚田義典（麗澤大），梅原喜政（摂南大），永井工揮（法政大）

【D: 住みやすい都市・観光】
11月16日（土）: 13:40 – 15:45

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

(D01) 都市部と地方では子ども食堂へのアクセスに差異はないのか
江原朗（広島国際大）

(D02) 加古川市の見守りカメラによる自転車盗の抑止効果の分析の試み
橋間花音（兵庫県立大），川向肇（兵庫県立大）

(D03) 不動産取引時の土砂災害リスクの重要事項説明の義務化に伴う石川県内における土砂災害リスクエリア内の属性別人口・世帯数の変化の検討
松浦向志郎（兵庫県立大），川向肇（兵庫県立大）

(D04) 観光情報配信の好機を判別するための教師データ：網羅性と信頼性の両立
相尚寿（昭和女子大/CSIS）

(D05) 人口減少期におけるコンパクトシティ施策の評価
巻木雅月（慶應大），安田昌平（日本大）

(D06) 学校の立地優位性と教育水準の関係
黒田雄太（大阪公立大），高野佳佑（佐賀大）

(D07) デジタル電話帳とオープンデータを用いた店舗廃業確率予測モデルの構築
小久保賢人（東京都市大），水谷昂太郎（東京都市大），秋山祐樹（東京都市大/CSIS）

(D08) 2D地理データと3D小気候モデルを統合した都市公園の温熱環境の分析
潘毅（筑波大），森本健弘（筑波大），一ノ瀬俊明（国立環境研/名古屋大）

(D09) 車道に隣接しない斜面地に居住する人口・高齢者人口の推定
愛甲達也（東京大），山田育穂（CSIS），梅﨑昌裕（東京大）

(D10) 密集市街地における街路整備が景観評価に及ぼす影響
山中理沙（東京科学大），沖拓弥（東京科学大）

(D11) 相続不動産の共有者数から見た空き家の発生要因
山本浩司（TRUSTART），宮本万理子（SOMPOインスティテュート・プラス/中央大学研究開発機構），岡田豊（SOMPOインスティテュート・プラス）

(D12) 東京23区の東部における相続登記申請数の相対的少なさについての考察
山本浩司（TRUSTART），宮本万理子（SOMPOインスティテュート・プラス/中央大学研究開発機構）

(D13) GPSロガーを用いた官民による果樹盗パトロールの計測
雨宮護（筑波大），鈴木あい（福島大），島田貴仁（科学警察研），栗田英治（農研機構）

(D14) Role of First-Nature Geography in Municipal Mergers
Yukako Ono (Keio University), Zheyu Zeng (LSE)

(D15) 大学の実地研修型講義による京都市バス混雑実態把握の試み
大貫安愉美（昭和女子大），岡田光咲（昭和女子大），片桐佑希子（昭和女子大），吉成南音（昭和女子大），飯塚胡春（昭和女子大），樹所和奏（昭和女子大），相尚寿（昭和女子大/CSIS），福田淳子（昭和女子大）

The Chinese University of Hong Kong (香港中文大学) のMei-po Kwan先生と、その研究室の出身で東京大学大学院新領域創成科学研究科の修了生でもある森岡渉博士（地理情報科学）に、“Geospatial Technologies for Human Health and Mobility Research”というテーマで講演していただきます。
対面とオンラインでの開催です。ご興味のある方がいらっしゃいましたら、是非ご参加ください！

開催日時：2024年7月26日（金）14:00-16:30

場所：東京大学本郷キャンパス工学部14号館 806号室

※対面でのご参加の場合は登録は必要ありません。直接会場にお越しください。

オンライン参加ご希望の方はこちらから登録をお願いします。https://u-tokyo-ac-jp.zoom.us/meeting/register/tZwsdOqvqTgsGNziHMRS-H1bG7DFTejDjRwl

本セミナーの詳細はこちら

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。

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

応募の詳細

・応募締切： 2024年09月06日(金) 

・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（こちらから様式をダウンロードして作成すること） 

・予算上限： 50万円（2025年度予算）

・採択件数： タイプ(1)と(2)を合わせて最大10件（2025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 2024）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 2024）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2025年度であることに注意してください。

・成果報告: 共同研究の成果をCSISの年報や広報等で紹介させていただく可能性があります。紹介記事の原稿等をお願いする場合がありますが、ご協力をよろしくお願いいたします。

以上

年次研究発表大会 CSIS DAYS 2024は、4回のポスターセッション（各45分間）を基本としますが、各セッションの最初にポスター発表者全員がそれぞれ5分間で口頭発表いたします。

また、昨年に引き続き空間情報科学に係わる研究を支援するための研究費支援型共同研究の公募をいたします。CSIS DAYSでの発表を応募条件の1つとして最大50万円までの支援を行う仕組みで、CSIS DAYSへの投稿時に併せてご応募いただけますので、是非ご検討ください。詳細はこちらからご確認いただけます。

皆様のご応募を心よりお待ちしております。

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CSIS DAYS 2024専用ウェブサイト

プログラム Symposium program
発表プログラムはこちらをご覧ください
Please click here for program, presentation list.

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日時・場所

日時：2024年11月15日(金)・16日(土)
場所：今年度の開催形式として、15日（金）16日（土）ともに対面での実施を予定しております。口頭発表・特別セッションはオンラインで配信予定です。対面会場は東京大学柏キャンパス総合研究棟6Fです。[MAP]
初日の夜には懇談会を予定しております。

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発表募集・投稿ガイドライン Submission Guideline

CSIS DAYSでの発表は45分間のポスターセッションを基本としますが、セッションの最初にポスター発表者全員がそれぞれ5分間の口頭発表を行う時間があります。発表申し込みの際は、まずA4版1ページの研究アブストラクトをご提出ください。昨年度よりテンプレートが新しくなりましたので、必ず下記のテンプレートをご利用ください。
なお研究アブストラクトの投稿締め切りは9月6日（金）です。なお今年度もアブストラクト集はPDFでの公開のみとし、印刷版の配布は行わない予定です。

投稿ガイドライン (submission guideline)：日本語 English
アブストラクトのテンプレート (manuscript sample)：日本語 English（新テンプレートとなっていますので必ず本テンプレートを上書きして原稿をご用意ください）
投稿チェックリスト：投稿前にこちらをご確認ください
締め切り：9月6日（金）
発表申し込み（EasyChair）：EasyChair

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参加登録フォーム Online Registration Form

https://forms.gle/t94hLDpiePSY5A3h9

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「優秀共同研究発表賞」・「最優秀発表賞」について

本年度も優れた共同研究の発表に対して授与する「優秀共同研究発表賞」と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授与する「最優秀発表賞」を設置しております。なお「優秀共同研究発表賞」の対象は、謝辞にJoRASの共同研究番号が記載されているものに限られます。

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研究費支援型共同研究公募のご案内

空間情報科学に係わる研究を支援するため研究費（予算上限： 50万円）を提供します。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。CSISDAYSへの投稿と併せてご検討をお願い申し上げます。詳細はこちらです。

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過去のCSIS DAYS

過去のCSIS DAYSの情報はこちらをご覧ください。
各年次の研究アブストラクト集もご覧いただけます。

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【問い合わせ先】

CSIS DAYS 2024 「全国共同利用研究発表大会」事務局

days24office[at]csis.u-tokyo.ac.jp

Title: Massive-scale Air Quality Sensing Using Low-Cost Sensors

Abstract: The dangers of poor air quality necessitate the deployment of advanced air quality monitoring technologies. Traditionally, these deployments have relied on either professional-grade measurement stations or a limited number of low-cost sensors integrated into urban infrastructure. This presentation introduces a research vision for real-time, large-scale air quality sensing, utilizing tens of thousands of sensors to monitor air quality with fine spatial and temporal resolution in both outdoor and indoor environments. It highlights the opportunities and challenges associated with this vision by outlining the key requirements and reference technologies needed to establish a roadmap for its realization.

Biography: Dr. Naser Motlagh is a researcher at the Department of Computer Science, University of Helsinki. His research is focused on large-scale deployment of sensor networks and providing Internet of Things (IoT) services through data analytics at the edge of wireless communication networks. In general, his research interests include the IoT, wireless sensor networks, environmental sensing, smart spaces, and unmanned aerial and underwater vehicles, with a focus on networks, sensing, applications, and services. Dr. Motlagh’s research aims to contribute smart and sustainable solutions and assist in solving current and future problems of different environments such as by buildings’ energy optimization, marine pollution monitoring, and air pollution monitoring in urban areas. Part of his research includes finding intelligent and energy-efficient solutions in smart buildings. He also seeks novel IoT-based methodologies in smart environments for having healthy work and living spaces. He is carrying out research on large-scale autonomous marine pollution monitoring using autonomous underwater vehicles. In addition, with the use of low-cost air quality sensors and emerging communication technologies such as 5G and beyond networks, he explores solutions for challenges related to enabling massive-scale deployments of air quality sensors in urban areas and seeking solutions for healthier living environments.

【要旨】
本研究では、2022年のロシアによるウクライナ侵攻時における、ウクライナ国内の避難行動をGPSデータを用いて解析しました。大規模な人口移動の空間的・時間的パターンを、移動する人々の規模と距離に注目して明らかにし、その結果を人道支援に役立てるために可視化しました。 解析の結果、首都キーウでは侵攻の5週間前から人口が減少し始め、侵攻2週目には大幅な減少が見られました（侵攻5週前に減少した人口の4.3倍の規模）。侵攻3週目からは再び市内に戻る人が増え、避難民が自宅に戻り始めたことがわかりました。 一方、キーウ南部に隣接する地域や西側国境に近い地域では、それぞれ侵攻1週目から第2〜3週にかけて多くの人々が流入していることが確認されました。また、比較的裕福な地域の住民は、他の地域の住民に比べて、元の場所から遠く離れた場所に避難する傾向がありました。例えば、北部の裕福な地域に住んでいた人々の19％が500km以上移動したのに対し、北部の裕福でない地域に住んでいた人々では9％に留まりました。 本研究で示したGPSデータを用いた避難行動解析と可視化のフレームワークは、今後も人道支援に役立つことが期待されます。

【論文情報】
Shibuya, Y., Jones, N. & Sekimoto, Y. Assessing internal displacement patterns in Ukraine during the beginning of the Russian invasion in 2022. Sci Rep 14, 11123 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-59814-w

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。