[3F5-GS-10] AI応用：気候・気象

[3F5-GS-10-04] 天候や時間帯の違いが人々の街路印象評価に及ぼす影響のモデル化

〇原田 慶紀¹、沖 拓弥¹ (1. 東京工業大学)

キーワード：街路景観、印象評価、Webアンケート、深層学習、回帰分析

昨今，Google Street Viewをはじめとする画像ビッグデータと機械学習を用いて，街路に対する人々の印象評価のモデル化が試みられている。しかし，使用する画像は，主に天候の良い昼間に撮影されたものに限られ，天候や時間帯が異なる場合の評価は困難であった。そこで本研究では，天候の異なる状況下において収集した街路画像を用いて，状況の違いが人々の街路印象評価に及ぼす影響を定量的に分析することを目的とした。まず，東京都世田谷区内の4地域を対象として，自転車で走行しながら街路画像を収集した。次に，収集した画像を用いて大規模印象評価Webアンケートを実施し，その結果をConvNeXt[Liu et al., 2022]を特徴抽出器としたSiameseネットワークに学習させ，「街路印象評価モデル」を構築した。そして，さまざまな街路画像をモデルに入力することで街路印象評価スコアを予測し，夜間に特定の項目のスコアが上昇する街路などを，定量的かつ詳細に把握できることを示した。さらに，街路構成要素を説明変数，街路印象評価スコアを被説明変数として回帰分析を行い，街路印象評価における天候や時間帯の重要性を検証した。