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アーバニストサロン勉強会 20181003
- 1. アーバニスト ナイト サロン #6 【 データ というレンズで都市を視る】 街をどう捉えていくか © microbase, Inc. All Right Reserved. 1 マイクロベース株式会社 仙石裕明 2018年10月3日 株式会社リビタ@REBITA.JP
- 2. 自己紹介 © microbase, Inc. All Right Reserved. 2 仙石裕明 HIROAKI SENGOKU, PH.D SengokuLAB 代表 マイクロベース株式会社 代表取締役CEO ジオデータサイエンティスト。2013年 博士課程在学中に研究内容を軸 に事業化。位置情報データを活用したビジネスプランを立て、第７回 キャンパスベンチャーグランプリ テ クノロジー部門優秀賞受賞。位置 情報に関する研究開発を手がけ、過去に株式会社電通・株式会社ドコ モ・インサイトマーケティングと「マチログ」を共同開発。 2014年 東京大学大学院新領域創成科学研究科博士号取得。2009年 慶 應義塾大学環境情報学部卒業。SFC AWARD受賞。 東京大学空間情報科学センター客員研究員。NPO法人伊能社中理事。
- 3. SengokuLAB © microbase, Inc. All Right Reserved. 3 Mission 1. 今の大学を凌駕する教育環境を大学の 外に実現する仕組みを構築。 2. 研究を最高に取り組める場としての大学 の再創造。 3. 地球経営ツールの開発。 Activity 大企業のR&Dや共同開発、論文執筆等、業 務と研究の両側面を学びながら学生一人ひ とりの武器をつくる支援を実施。
- 4. アジェンダ • 問題提起 • どう捉えるか • データを通して街をみる © microbase, Inc. All Right Reserved. 4
- 5. サロン紹介文 © microbase, Inc. All Right Reserved. 5 この街は○○、あの街は××…都市に⽣きるアーバニストも、実はおぼろげなイメージだけで 街を捉えていないでしょうか？もしも、⾼解像度のレンズで都市を⾒たら、何が⾒えるので しょうか？ 再開発によって似たような街が量産されていると⾔われています。その⼀⽅で、⼈々のライ フスタイルや⽣き⽅はこれまで以上に多様になっています。 住みやすい、働きやすい、暮らしやすい、楽しい、どんな街を探すにしても、もはや定番に なったランキングはひとつの側⾯を⽰す指標でしかなくなっています。都市の多層で潜在的 な魅⼒は、まだ可視化されていないのですから。 今こそ、もっと多彩でクリアな⽬線で都市を捉える必要があるのではないでしょうか。 都市に関連するデータを分析し、独⾃の解析モデルで研究を続ける科学者がいます。 アーバニストとサイエンティストで、ちょっと違った都市研究を始めましょう。
- 6. 問題提起（メッセージ） どれほど街のことを理解できているのか？ © microbase, Inc. All Right Reserved. 6
- 7. 割愛 © microbase, Inc. All Right Reserved. 7
- 8. © microbase, Inc. All Right Reserved. 8 割愛
- 9. 住みたい街の人それぞれの定義 • 認知できているなかで住みたい街。 • 職場へのアクセスや保育園の空き状況などの制約があるなかで 条件を多く満たしている故に住みたい街。 • まちの雰囲気が自身のライフスタイルと合っているから住みた い街。 • その他の理由により住みたい街。 • 本スライドでは既存の住みたい街ランキングを批判したいのではなく、もっと観点を絞 ることができるであろうという期待を込めての記載しております。むしろ、定義や一律 に指標化が難しい街への認識の定量化を試みる挑戦的な試みであると捉えています。 © microbase, Inc. All Right Reserved. 9
- 10. 個人的所感 • 街への認識や認知はまだ粗く、改善の余地は大きい。 • 我々が知らない街の顔が存在している。 • 人それぞれで見ているものや感じていることが異なるように、 街の顔もそれぞれありうる。 © microbase, Inc. All Right Reserved. 10
- 11. 動詞としてのさまざまなみる • 見る 身体を通してみる • see • 観る 食べログの上位, ランドマーク • watch • 診る データをみる 条件をみたしているか • check © microbase, Inc. All Right Reserved. 11
- 12. 集団(社会)でみるときの課題 • とはいえ、あまりに個々人の認識(経験や勘に基づく)に依拠し 過ぎていると、捉えどころがなくなってしまう。 • 共通の尺度から評価する方法が必要であろう。 © microbase, Inc. All Right Reserved. 12
- 14. © microbase, Inc. All Right Reserved. 14 岡本裕紀・秋山祐樹・仙石裕明・柴崎亮 介,2011 年,「商 業集積地における業種別 店舗およひ 事業所の営業時間 情報と人の 時空間分布情報の可視化」,第 20 回地理 情 報システム学会講演論文集(CD-ROM, D-3-1)
- 15. テクノロジーでみるの拡張 • 見る AR, VR • 観る IoT, ソーシャルメディア, アンケート • まずはデータ化 • 診る 統計調査、地図 • 最適化 © microbase, Inc. All Right Reserved. 15
- 16. 16 データができること • 基本、後追い • データはフットプリント（⾜跡）としての性質が強い • ルールづくりや線形的な計画には無垢 • 過去の傾向から予測、汎⽤要素の抽出 • データ化できる対象や頻度等のさまざまな制約により、均質的になりがち • データを⽣み出すプロセスが重要
- 21. 21 認知に関する形式知と暗黙知 客観（統計資料等） 形式知 データできること 暗黙知 データ化できないこと 主観 （経験、 イメー ジ等） 形式知 共通認識 ・⼯業的に展開 ⼤企業が実施 いわゆる「住みたいまちランギ ング」に浮上する街 ・どうデータ化していくか学術研究 対象 ・スタートアップ テクノロジー導 ⼊ ・振興団体 暗黙知 ⾮共通認識 ・活動家に必要な情報 スタートアップ テクノロジー 導⼊ NPO コミュニティ・体制構築 教育機関 ・アカデミック領域 問題設定
- 22. © microbase, Inc. All Right Reserved. 22 Discussion