【研究領域課題番号】22K18522 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

機械学習 / 民族優遇 / 開発政策 / 衛星画像 / サブサハラ・アフリカ

【研究種目】挑戦的研究(萌芽)

【研究期間】2022-06-30 - 2025-03-31

【配分額】6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)

【研究領域課題番号】19K21686 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

機械学習 / 衛星画像 / 統計的因果推論 / サブサハラ・アフリカ / 開発政策 / 転移学習

【研究成果の概要】

本研究の目的は、衛星画像を用いて行う機械学習が、サブサハラ・アフリカのような統計情報の不足する地域の情報収集のための強力なサポートツールになることを示すことである。入力（衛星画像）に対応する出力（経済的情報）がある時期の情報を教師データとし、出力データのない時期のための予測モデルを構築した。さらに他年度のデータから、予測値パネルデータを構築し、民族優遇に関する仮説を検証した。道路の量、質ともに大統領と同じ民族への優遇があることが確認できた。また、全道路のデータを用いた舗装の有無に関する機械学習の結果、偽陰性率はやや高いものの、偽陽性率のかなり低い予測モデルを構築した。

【研究の社会的意義】

本研究の成果は、途上国のデータが欠損する地域への応用可能性を示したのみならず、我が国にも重要な社会的意義がある。人口減少により政策予算が限られていく我が国にとって、地域間・地域内の輸送コストを管理するための道路資本ストックの維持は最重要課題の一つである。本研究は無料公開されている衛星画像を用いることで、道路の質に関する大規模調査情報からパネルデータを構築できる可能性を示すことができた。大規模道路インフラ調査のためには莫大な費用が必要になるが、衛星画像から一定水準以上の精度で予測値をもとめることで、効率的に道路資本ストックの管理を行えるようになる。

【研究種目】挑戦的研究(萌芽)

【研究期間】2019-06-28 - 2022-03-31

【配分額】6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)

【研究分野】メディア情報学・データベース

【研究領域課題番号】20240010 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

データベース(DBMS) / データ統合 / 地球観測衛星データ / 情報統合 / GEO Grid / Wikipedia / WebGIS / 全文検索 / HTML5 / OGC / 地球観測 / メタデータ / Digital Elevation Model(DEM) / 機械学習 / 衛星画像 / rinzo. ma / サポートベクターマシン / 気圧配置 / 分散データベース

【研究成果の概要】

本研究では、様々な衛星センサを中心とした時間・空間的に不均質な情報の利用基盤として、異種大規模の情報を効果的に検索・連携することで新たな知見創出に貢献する技術研究開発を行った。インターネット等の膨大な情報と衛星情報の処理結果等、異種の情報を相互に連携させることで事象の正確な理解に役立つ技術を開発すると共に、これら異種膨大な情報に対しOGC標準に基づく分散検索システムを開発、サービス提供を可能とした。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2008 - 2010

【配分額】42,250千円 (直接経費: 32,500千円、間接経費: 9,750千円)