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合成人流データ生成

合成人流データ生成は、大規模な移動履歴データから人々の移動・滞在傾向をモデル化し、都市スケールの疑似的な人流データを生成する研究です。実在ユーザの移動軌跡をそのまま含まないデータを生成することで、都市計画、交通分析、感染症シミュレーションなどに利用しやすい人流データの構築を目指しています。

生成された合成人流データの可視化(名古屋, 24万エージェント)
生成された合成人流データの可視化(名古屋, 24万エージェント)

概要

都市計画や交通シミュレーション、感染症リスク評価などでは、都市全体で人がどのように移動・滞在しているかを表す人流データが重要です。一方で、現実の移動履歴データには住所や職場などの個人に関わる情報が含まれ得るため、そのまま共有・利用することは容易ではありません。

この研究では、GPS由来の大規模移動履歴データからユーザの移動・滞在傾向を学習し、実在ユーザの軌跡を直接含まない疑似的な人流データを生成します。具体的には、Agent2Vecに基づく人流モデリングによりユーザごとの行動傾向を表現し、学習したモデルから都市内を移動する合成エージェントを生成します。各エージェントの移動先や滞在を確率的に決定することで、都市全体の人流傾向を近似する合成軌跡データを構築します。

このアプローチにより、実在ユーザの移動履歴を直接共有せずに、人流分析やシミュレーションに利用可能なデータを生成できます。また、教師なし学習によりユーザの移動傾向をモデル化するため、特別なラベル付けを必要とせず、GPS由来の移動履歴データから都市スケールの疑似人流を生成できる点が特徴です。

生成された合成エージェント1人の1日の移動軌跡の例
生成された合成エージェント1人の1日の移動軌跡の例(オルニスで開発中のWebアプリOrGISで可視化)

デモ / Webアプリケーション

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論文

論文誌

田村 直樹, 浦野 健太, 青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫.
都市を対象とした大規模移動履歴に基づく疑似人流データ生成手法.
情報処理学会論文誌, Vol.64, No.1, pp.123–133, 2023.
DOI: 10.20729/00223417

国際会議

Naoki Tamura, Kenta Urano, Shunsuke Aoki, Takuro Yonezawa, and Nobuo Kawaguchi.
Synthetic People Flow: Privacy-Preserving Mobility Modeling from Large-Scale Location Data in Urban Areas.
MobiQuitous 2021, pp.553–567, 2022.
DOI: 10.1007/978-3-030-94822-1_36

国内会議

田村 直樹, 浦野 健太, 青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫.
都市を対象とした大規模移動履歴に基づく疑似人流データ生成手法.
マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム(DICOMO2021), 2021.07. 優秀論文賞・優秀プレゼンテーション賞

@article{tamura2023syntheticHumanFlow,
  title={都市を対象とした大規模移動履歴に基づく疑似人流データ生成手法},
  author={田村 直樹 and 浦野 健太 and 青木 俊介 and 米澤 拓郎 and 河口 信夫},
  journal={情報処理学会論文誌},
  volume={64},
  number={1},
  pages={123--133},
  year={2023},
  doi={10.20729/00223417}
}

@incollection{tamura2022syntheticPeopleFlow,
  title={Synthetic People Flow: Privacy-Preserving Mobility Modeling from Large-Scale Location Data in Urban Areas},
  author={Tamura, Naoki and Urano, Kenta and Aoki, Shunsuke and Yonezawa, Takuro and Kawaguchi, Nobuo},
  booktitle={Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services},
  pages={553--567},
  year={2022},
  publisher={Springer},
  doi={10.1007/978-3-030-94822-1_36}
}

@inproceedings{tamura2021syntheticPeopleFlowDicomo,
  title={都市を対象とした大規模移動履歴に基づく疑似人流データ生成手法},
  author={田村 直樹 and 浦野 健太 and 青木 俊介 and 米澤 拓郎 and 河口 信夫},
  booktitle={マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム(DICOMO2021)},
  year={2021}
}

関連リンク