2020年5月25日に情報処理学会UBI研究会66回研究発表会がオンラインにて開催されました．
開催プログラムはこちらからご覧いただけます．

我々は本研究会にて，以下の２本の論文を発表しました．

1. GPS位置履歴と鉄道の乗換検索履歴を用いた異常混雑事前予測

都市においてイベントが行われる際に発生する異常混雑の正確な事前予測は，雑踏警備の観点からとても重要であります．
発表では，そのような異常混雑を事前に予測する研究について，既存研究の予測性能の課題に言及し，
解決策として，GPS位置履歴と乗換検索履歴を統合的に利用する枠組みを提案しています．

実際に携帯電話端末から収集された位置履歴情報データと乗換検索アプリの検索履歴データを用いて，
提案手法の有効性を検証しました．

2. GPS位置履歴を用いた時間制約を考慮した観光施設の滞在時間モデリング

観光施設や商業施設では，利用者の滞在時間が施設収入と大きく関わることから，利用者の滞在時間傾向の把握は重要な課題の一つです．

本研究では，GPS位置履歴をもとに，人々の滞在時間を割り出し，過去の傾向から訪問時刻・滞在時間に対応する人口を予測するモデルを提案しています．
モデル化にあたり，施設の営業時間による訪問時刻・滞在時間の制約を考慮することにより，特に観光施設において，既存の人口予測モデルよりも頑健な予測を可能としました．

また，実際のGPS位置履歴データを用いた実験により，提案手法による精度向上を示しました．

発表情報（詳細プログラム）
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セッション： 13:00-14:15 セッション2：街
論文タイトル：GPS位置履歴と鉄道の乗換検索履歴を用いた異常混雑事前予測
著者：安納爽響（東京工業大学）, 坪内孝太（ヤフー株式会社）, 下坂正倫（東京工業大学）

セッション: 14:30-15:45 セッション3:プラットフォーム・モデリング
論文タイトル：GPS位置履歴を用いた時間制約を考慮した観光施設の滞在時間モデリング
著者：岩本睦大（東京工業大学）, 坪内孝太（ヤフー株式会社）, 下坂正倫（東京工業大学）
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