地理空間情報とデータサイエンスPR用1分動画

地理空間情報の基礎と可視化について解説する。最初に、地理空間情報について、それを扱うコンピュータシステムである地理情報システム（GIS）や基盤となる学問分野である空間情報科学など、関連する概念と併せて概説する。次に、地理空間情報として扱われる様々な空間データを紹介する。ベクタ型・ラスタ型という基本的な空間データの構造について説明した後、最近登場した新しいタイプの空間データについても紹介する。最後に、空間データの可視化について説明する。空間データを、地図として表現することは、空間データの分布の特徴を理解するための第一歩である。ここでは様々な可視化の手法を事例を交えて紹介する。

地理空間情報を統計的に分析するためのさまざまな手法を、相関分析や回帰分析など一般の統計分析手法と関連づけながら学習する。 最初に、空間データを分析する際に大切な空間データの特性を解説したあと、空間データの分析によく用いられる領域分析を紹介する。次に、地物を点として表現した点データについて、その空間分布に着目した分析手法を事例を交えて説明する。最後に、面データに付加された人口や人口密度などの属性情報について、その空間分布の特性を分析する手法と属性間の関係性をモデル化する手法を紹介する。

近年、普及が進んでいる地理空間情報ビッグデータを概観した上で、それらの主要な分析方法について学習する。 最初に、地理空間情報ビッグデータ活用について、その意義、種類、現状について解説する。次に、地理空間情報ビッグデータ活用の分析手法を取り上げ、特に地理空間情報ビッグデータの主要な分析方法の中から、次元削減の手法について解説する。最後に、地理空間情報ビッグデータ活用の分析手法の中から、クラスタリング、回帰分析、異常値検知について講義する。

AIや機械学習の概要をおさえた上で、地理空間情報分野でAIや機械学習がどのように活用されているかを、具体例を通じて学習する。最初に機械学習に関する技術を概観し、建築・都市計画研究において、どのようにAIが活用されているのかを、現状と将来に対する展望を合わせて紹介する。また、実際の画像・映像処理技術の活用について、事例を用いて解説する。次に、建築・都市計画研究におけるAI活用の例として、深層学習を活用した判別・回帰について講義し、複数の事例を紹介する。AI活用の最後の例として、画像生成についても解説する。本講義で紹介した事例から、地理空間情報とAI・機械学習をベースに、より良い建築・都市づくりを行うためには、AIの強みと弱みを共に理解した上で、AIと私たち人間が共働していく姿勢が重要であることを学ぶ。