MBL研究発表会で「都市空間における多様性算出手法」について発表してきました。

第112回MBL研究発表会にて、代表取締役の庄子が「DiverCityMeter: 大規模移動データによる生活パターン分析を通じた都市空間の多様性算出手法」というタイトルで発表を行いました。

また、”優秀論文賞”への内定も頂きました。

論文内容

従来、性別・年代・職業といった住民の属性情報で測られてきた都市の多様性ですが、同じ属性を持つ人々の中でも、生活パターンの観点から見た場合、休日の過ごし方が「インドア派」や「アウトドア派」など、その特徴はさらに分解できるはずです。

つまり、生活パターン多様性を把握することは、マーケティングや都市計画の分野において、重要な役割を果たすと考えられます。

そこで本研究では、スマートフォンから収集されたGPS位置データのみを使用し、都市空間におけるエリアごとの生活パターン多様性を算出するフレームワーク「DiverCityMeter」を提案しました。

DiverCityMeter のポイントは、Point-of-Interest などの情報は一切使わず、人々の生活パターンがどんな特徴を持つか(どんなタイミングでどんなエリアに滞在したか)を説明可能にする「エリアモデリング→行動モデリング→人モデリング」という処理工程にあります。

都市規模の人流分析手法であり、近年スマートフォンの普及により日々大量に収集されているGPS位置データのポテンシャルを最大限引き出すことに挑戦した内容になっています。

わたしのミライKAIZENアワード2023 SDGs部門で優秀賞を受賞しました。

代表取締役 庄子和之が「わたしのミライKAIZENアワード2023 SDGs 部門」に投稿した論文「位置データの持続可能な活用に向けたエリアと移動のモデリング手法」が優秀賞を受賞しました。

論文要旨

スマートフォンをはじめとしたGPS機能を備えたデバイスの普及により、日々大量の位置データが収集されている。しかし、このデータには、緯度・経度といった単純な地理座標しか含まれておらず、人の移動を分析するには力不足であり、結果その保存コストの高さから捨てられる現状にある。そこで、本論文では、位置データのみを用いて人々の移動がどんな移動なのか、その意味を解釈可能にするフレームワーク MMSeL を提案する。本論文では、MMSeL を数万単位のスマートフォンユーザから収集された GPS データセットを用いて評価した。その結果,MMSeL を使うことで「住宅から駅を使いオフィスへ行き,夜はまた住宅に戻る」のように、位置データで表現された各移動にどんな特徴があるか説明できるようになることを証明した。

異業種ペルソナマーケティングAI推進協議会に加入しました

株式会社オルニスは、異業種ペルソナマーケティングAI推進協議会に加入しました。

同協議会は、プライバシーに配慮しつつも、異業種のサービスや企業間をつなぐマーケティングを行うためのAIの開発を目的にしています。企業においてはビジネスの活性化、顧客においては体験価値の拡大を安心安全に実現できる社会を目指します。

オルニスは、研究開発と事業化を見据えた実証実験を通して、貢献していきます。

論文が2022年度 情報処理学会論文賞に選ばれました!

代表取締役の庄子和之が主著の学術論文「大規模ユーザの滞在情報に基づくエリアの特徴付けとCOVID-19による影響分析」が、2022年度の情報処理学会論文賞に選ばれました。

この論文では,位置情報データのみから「使われ方」という観点からエリア毎の特徴付けを行い,エリアの分散表現を作成するための手法を提案しました.

この手法により,多大なコストと時間がかかるアンケート調査により実施されていたエリア利用形態の把握が,位置情報データから行えるようになります.

また,COVID-19の影響により,人々はどのような行動変容を起こしたか,エリアの分散表現を使ったデータ駆動型の分析も行っています.

〜関連サイト〜
  • https://www.ipsj.or.jp/award/ronbun-index.html
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