Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

ビッグデータ / 人工知能 / 住環境 / 持続可能性 / 根拠に基づく政策立案

観光科学 / 観光経済・ファイナンス / データサイエンス / AI / 価値評価 / 選択意思決定法 / 観光ファイナンス / 最適観光ルート / 観光地の魅力度 / 人流測定 / 観光経済 / 持続可能性 / 観光ルート

２０２０年１月頃から日本国内で、コロナウイルスの感染が始まり、２０２２年３月時点で感染拡大の第６波を経験してきているが、いまだコロナは終息していないことから、２年間にわたる国内外の観光客の激減により、観光地や観光施設、宿泊施設の経営の持続可能性（サステナビリティ）の重要性が問われている。すなわち、研究課題の核心をなす学術的、実用的な「問い」として「観光産業の持続可能性」である。コロナ禍が終息しない中、２０２１年度の研究実績は、①主として、京都市、長崎市の観光に関連する公的データ、自治体などのオープンデータ、モバイルデータをはじめとした多様なデータの収集を行った。加えて、コロナ禍によるインバウンド観光客の激減による観光地の経済的な影響を調べるため、２０２０年度よりもデータ収集の対象地域を拡大させ、大阪府、京都府の飲食店、旅館などの宿泊施設、小売店の財務データ、倒産データを購入した。モバイルデータの収集に関しては京都市、長崎市を対象とした。②京都市を訪問する日本人観光客の嗜好・興味に応じた観光地、観光施設単位での魅力度ランキングを階層化意思決定法により推定し、実際の人気観光地の訪問客数のランキングと比較することによって、観光地、観光施設の魅力度に関して有意義な知見が得られた。
なお、コロナウイルスの感染拡大により、密閉、密集、密接の三密状態を避けるように政府から要請が出たことから、Webシステムを利用した非対面形式で基本的に研究集会を実施した。また、コロナウイルスの感染を避けるため、2022年3月4日に非対面式のオンラインによる観光科学シンポジウムを実施した。

マルチエージェントシステム / 持続可能性 / 分業 / 強化学習 / 交渉 / 自律分散システム / タスク委託 / ノルム / 進化計算 / 協調体制 / 交渉プロトコル / 巡回問題 / 分業体制 / 人工知能、 / エージェント / 機械学習 / 協調

本研究では、自律的に判断をする複数のエージェント（自走ロボットなど）から構成されるマルチエージェントシステムにおいて、システムの持続可能性や頑健性を維持するために必須な、取替・更新・定期点検などで停止したときに発生する、一時的な効率・性能低下を緩和するために、エージェント達が自らのタスクを委託し合う交渉手法と、全体の効率を上げるための自律的な組織化・分業化を達成する学習法を追求した。成果は、当該分野でのトップレベルの国際会議で採択されるなど、学術的な評価を得ているものと考える

【研究分担者】
小川芳樹	東京大学	空間情報科学研究センター	助教	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
安藤雅和	千葉工業大学	社会システム科学部	教授	(Kakenデータベース)
片桐英樹	神奈川大学	工学部	教授	(Kakenデータベース)
西出勝正	一橋大学	大学院経済学研究科	教授	(Kakenデータベース)
蓮池隆	早稲田大学	理工学術院	教授	(Kakenデータベース)
中妻照雄	慶應義塾大学	経済学部(三田)	教授	(Kakenデータベース)
一藤裕	長崎大学	情報データ科学部	准教授	(Kakenデータベース)