鉄道網を用いたGraph Neural Networkによる流動人口の推定技術

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-2-2

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Estimation of floating population using graph neural network with railway networks

著者名: 福島 亜梨花（東芝）,山田 尚史（東芝）

著者名(英語): Arika Fukushima (Toshiba Corporation),Hisashi Yamada (Toshiba Corporation)

キーワード: 流動人口|推定|グラフニューラルネットワーク|鉄道網|Floating population|Estimation|Graph neural network|Railway network

要約(日本語): ある特定の地域の一時的な滞在人数を示す流動人口のデータは、交通、小売、医療、防災などさまざまな分野での活用が期待されている。特に日本では携帯端末が普及し、広域における流動人口の計測が容易となった。しかしながら、膨大な数の携帯端末の情報にアクセスし、統計処理を実行することはコストが大きく容易ではない。そこで、携帯端末以外の機器を用いて計測できる一部の地域の流動人口を入力に、それ以外の地域の流動人口を推定する技術を研究している。具体的には、携帯端末以外で流動人口を計測可能な地域として、改札機や防犯カメラなどが豊富に存在する鉄道駅が存在する地域に着目し、駅周辺の地域の流動人口と、それ以外の周辺地域の流動人口の関係をモデル化し、そのモデルを用いて周辺地域の流動人口を推定する。本稿では、駅と周辺地域の流動人口をGraph Neural Network(GNN)でモデル化する技術を紹介し、その課題点を分析する。