『機械学習を用いた匿名化された携帯電話データと衛星画像解析による災害弱者抽出モデルの構築』
| 研究代表者名（所属機関） |
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| 共同研究者 |
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| 研究参加者 |
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| 国際コーディネーター | 検討中 |
| 国内研究機関 | 東京大学 |
| 国内協力機関 | |
| 相手国 | モザンビーク共和国  |
| 相手国研究機関 | |
| 相手国協力機関 | Eduardo Mondlane 大学、通信規制当局 INCM、統計局 INE |
| 外部支援機関 | 国連（外部支援機関）、世界銀行（外部支援機関） |
| 研究課題の概要 | 本研究は、匿名化した携帯電話データと衛星画像を用い、機械学習によりスラムを推定し、居住する脆弱人口の抽出と移動実態を明らかにする手法を開発する。脆弱人口の人数や時間帯別・季節別の人口はメッシュ統計として利用できる。
本研究の成果により、洪水などの激甚災害リスクの下で多くの貧困層が居住するモザンビークにおいて、防災計画や貧困対策などを合理的に検討でき、脆弱人口に配慮した災害時対応も可能となる。また既存の統計などに頼ることなく、世界共通のデータを用いて、脆弱人口の密集地域の抽出・脆弱人口分布をデータとして整理し、本研究の成果を世界の開発途上国で容易に適用できる。 本研究で開発したアルゴリズムは、オープンソースソフトウェアとして整理し、ＧｉｔＨｕｂ上に公開する。当該ソフトウェアを利用することで、本研究と同様の試みを世界各国で実施することが可能になる。以上の取り組みを通して、スラムを中心とする都市課題を客観化する技術を開発し、ＳＤＧｓへの取り組み全体の最適化を支援する。 |
| 研究体制図 |
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| 実施報告書 |
令和3年度（2,713KB） 令和2年度（262KB） |
評価報告書 | 評価報告書（118KB） |
| 関連URL | 柴崎・関本研究室 |
