[3N4-GS-10] AI応用：モデル

[3N4-GS-10-02] ミクロ土地利用分析に向けた建物用途推定モデルの開発

〇藤條 嵩大¹、大山 雄己¹、杉山 航太郎¹ (1. 芝浦工業大学工学部土木工学科)

キーワード：土地利用、GIS、機械学習、自然言語処理、都市計画

市街地の形成と今後の発展・計画を考える上で、建築単位のミクロな土地利用の変遷とその波及効果を分析することが重要である。本研究では、そうした分析に必要不可欠な建築用途データを建物名称から推定する機械学習モデルの構築を目的とする。
ミクロ土地利用データとして住宅地図の利用が考えられるが、詳細な用途の情報が含まれていないことが課題である。そこで、電話帳データやGoogle Place API により対象地域内の建物名称とその種類を学習させ、住宅地図データに適用する。
建物名称は MeCab により単語に分解し、それらを Word2Vec によりベクトル変換する。 さらにTF-IDF を用い、単語の頻出度合いによる重み付けを考慮して一つのベクトルに統合する。モデルには精度が出やすく、処理の結果を決定木として閲覧することのできるRandom Forestを用いた。
教師データでは用途の混在しやすい中心市街地を対象とし、用途を5つに分類するものとした。市街地数を増加させると、精度が向上するものの、10 市街地程度で精度の向上率は低下した。最終的な精度として80%以上を安定して出力可能となった。