2022年3月7,8日に情報処理学会UBI研究会73回研究発表会がオンラインにて開催されました．
開催プログラムはこちらからご覧いただけます．
我々は本研究会にて，以下の論文の発表を行いました．

地域特性理解促進のための画像・検索クエリ・GISデータに基づくデジタルマップアプリケーション

都市や地域がどのような特性を有しているかを理解することは
地域のブランディングや都市開発事業に対して有益な知見をもたらします．
これまで，都市を理解する際には人口比率などの統計情報を利用することが主流でしたが，
統計情報だけでは解明できない特性も数多く存在します．

そこで，本研究では地域内に滞在している人々の特性と，地域の景観の特性，地域の統計情報という3つの側面から地域に対する知見を提供するアプリケーション，CityScouterを開発しました．
CityScouterは景観を撮影することで，撮影された景観の魅力性を推論しスコアとして提示します．
また，写真撮影時の位置情報を参照することで，周辺地域の統計情報，及び検索クエリによって算出された来訪者が潜在的に有する欲求を表示します．
複数の観点から地域に関連した情報を提示することで，地域の特性に対する理解を促し，地域計画事業者に貢献することを目指します．

アプリケーションに搭載されているモデルの性能評価のために，クラウドソーシングによるアノテーションを活用した実験を行い，
モデルが景観に対する魅力度を精度良く推定可能であることを示しました．
また，提案アプリケーションのフィージビリティ調査に基づき，CityScouterの地域計画事業に対する貢献可能性を検証しました．

発表情報（詳細プログラム）
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セッション： 13:15-14:05 インタラクション1
論文タイトル： 地域特性理解促進のための画像・検索クエリ・GISデータに基づくデジタルマップアプリケーション
著者： 久保田 祐輝, 安納 爽響 (東京工業大学),
谷口 智美 (TANIGUCHI TOMOMI DESIGN),
坂本 隆之, 安田 啓紀, 辻本 顕 (株式会 社日建設計),
宮崎 光世 (兵庫大),
石川 貴明, 坪内 孝太 (ヤフー株式会社),
下坂 正倫 (東京工業大学)
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