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title: 研究室紹介
tags: 
author: [Spatial statistical informatics lab.](https://www.docswell.com/user/spatial)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 空間数理情報研究室の紹介です．
published: March 21, 24
canonical: https://www.docswell.com/s/spatial/ZLLDR7-labintro
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# Page. 1

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空間数理情報 研究室
Spatial Statistical Informatics Lab.
2026/04 中西 航
nakanishi.w.aa [at] m.titech.ac.jp


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はじめに
◼ 空間数理情報研究室 (中西研) は，空間情報学・交通工学・
都市計画と呼ばれる分野の課題に対して，主として数理統
計のアプローチを用いて対峙していく研究室です．
◼ 指導教員との相性は研究内容と同じくらい重要です．中西
は自主性・自律性・多様性をたいせつにします．また，中
西と一緒に研究したいという姿勢の人を求めています(=全部
教えてほしい人は不向き)．
◼ 中西のこれまでの研究は中西個人のウェブサイトや
Google Scholarを見ると分かります．学生の学位論文リスト
は研究室のウェブサイトを見てください．
◼ 研究室について質問があればいつでもメールをください．
訪問も随時受け付けます．
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研究室の概要
◼ 担当教員は中西航 (特任准教授)です．
◼ 高山研の一部として活動しています．
◼ 25年6月までは，金沢大に中西の研究室がありました．
◼ そのため，26年度は，金沢大にも2名の修士学生がいます．
◼ 教員(中西)の略歴:
• 東京生まれ, 北海道育ち
• 2005-2014 学生@東京大学 (学部・修士・博士)
• 2014-現在 教員@東大, 東工大, 金沢大, 東京科学大
• 専門: 交通・都市における統計，空間情報・GIS
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研究室の大きな目標
1.
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「空間情報」から新たな知見を
見いだすこと
• いままで分からなかったこと
を明らかにする
• いままで注目されていなかっ
たことに光を当てる
2.
データ活用を通じて公平で多様
な都市・交通を実現すること
出所)
https://twitter.com/ka
nazawacom/status/136
8186597376585728
• 位置情報が様々なサービスに
利用されていくなかで，知ら
ず知らずのうちに発生しうる
不公平・不平等を未然に防ぐ
出所) https://intech.media/smartcities_jp/aiforthefuture/


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中西の興味(≒研究内容)
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◼ 社会空間の状態を理解し，数理的に記述したい
• 問題の例：金沢はどんな街ですか？
• 東京・大阪や富山・福井とはどう違いますか？
人口
面積
産業
地形
気候
◼ 古くはこれ自体が学問＝地理学，入念な現地調査が必要
◼ いま，データはたくさん集まる時代
• 例：衛星写真があれば
現地に行かなくても様子がわかる
出所) google map


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中西の興味(≒研究内容)
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◼ 近年の一般的な課題：
どのデータを用いて，何を，どのような観点で記述するか?
• データが増えたため，従来よりも大きな課題
• データだけがあっても，結局よくわからない
様々な対象にチャレンジ
• ヒトやモノのように，移動するも
のの特徴を記述したい(交通)
• 土地利用のように，時間とともに
変化するものを捉えたい(都市)
• 交通と都市の相互作用を考えたい
様々な可能性にチャレンジ
• 最新の統計的手法(→土木分野で
世界初の使い手になれる)
• データの新しい表現方法(→将来，
誰もが使うようになるかも)
◼ 一言でいうと，社会空間のより適切な現状把握を行いたい


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現状把握と将来予測
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◼ よくある質問：現状把握だけでは役に立たないのでは?
• もちろん施策に役立つ(≒将来を予測する)研究は必要
• でも，きちんと現状把握をしなければ，施策が絵に描い
た餅…どころか，逆効果になることさえある
実情
理想
せっかくデータがあっても，
• 熟練者がモデルを構築
• 偉い人の発言
• 思い込みで
誤った施策に
なることもある
データがあるのだから，
• 理念や信念だけで
モデルを作らない
• 施策ありきの分析をしない
• 分からないことは
無理に説明しない
◼ 真の意味でデータが活用される社会，データ社会における
公平で多様な交通・都市の実現を目指したい
• 当たり前を再検討し，確かめていくことが必要!


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中西が行いたい研究の全体イメージ
数理的試行
トラフィックカウンタに
基づく交通制御
車両軌跡データに基づく
交通現象の分析
歩行空間の快適性評価
やればできる
土地利用モデルの
パラメータ推定
位置情報データによる
地図生成
OD表の普遍的法則
住みやすい街の定量化
トリップチェインの
視覚的表現
歩行者通行量の
時間・空間分布
不動産価格のモデル化
調査・データ整理
どうなるか
わからない
多拠点居住
個人情報の適正な活用
文化施設の維持管理
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最近の学生の研究テーマ
◼ 26年度も類似の研究が可能だという想定です．
◼ 主要なテーマ
• 実態に即したアクセシビリティ指標の開発と適用
• 地方都市における属性に応じた飲食店の立地特性
• ボトルネックにおける地点依存型流率密度関係の推定
◼ その他のテーマ
• 交差点角地への自動車進入経路の分析
• 滞在人口データに基づく多様な人々の交流可能性評価
• 地方都市における不動産市場分析手法の開発と適用
• ランダム行列理論を用いた断面交通量・OD交通量・土地
利用変化等の分析手法の開発
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研究の過程で必要なこと
◼ 習得すること
1.
交通・都市・統計の基礎的知識
2.
具体的な問題の特定プロセス
3.
数理モデルの構築・理解力
4.
プログラミングによる計算技術
5.
論理的な自然言語運用能力
◼ 熟考すること
1.
社会空間のどのような現象をどのように切り出すか
2.
興味深い問題提起になっているか
3.
対象とする問題をどのように捨象してモデル化するか
4.
理論的・実践的な意味は何か
5.
本質的な興味と現実的な問題との交点はどこにあるか
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日々の研究生活_1
◼ 日常: 週に1度のゼミを除いてコアタイム等は一切なし
• 研究が進むならフルリモートも可．対面云々よりも，積
極的に手を動かし相談する意欲と習慣が重要
◼ ゼミ: 毎週1回，2時間程度．参加必須
• 内容は論文紹介，進捗報告，発表練習など
• 2~4人が30~60分程度ずつ順番に発表
◼ 勉強会: たまに開催．毎週1~2回，2時間程度
• 論文や書籍の輪読形式の勉強
◼ 個別ミーティング: 毎週1回，30分~を推奨
• 対面・オンラインどちらでも．文字ベースの報告も可
◼ ほか，オフィスアワー内で，中西と相談・雑談可
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日々の研究生活_2
◼ 研究室のStock
• 連絡はすべてStockというアプリケーションに集約．
• 研究の相談，事務連絡から雑談まで．
◼ 研究室の設備
• 1人1つの座席，パソコン，デュアルディスプレイ．
• 重い計算用のワークステーション．
◼ 学会発表・論文投稿
• 大学院では強く推奨．成果と意欲があれば国際学会も．
• 対外的な成果発表を重要視．
◼ 他大学の先生や学生との研究を通じた交流
• (実施例) 北大・広大との合同ゼミ，行動モデル夏の学校
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卒業研究のこと
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◼ 前掲の「習得すること」を学んでください．
◼ 前掲の「熟考すること」を日々繰り返しながら，自身の研
究について自身で成果を出し，まとめてください．
◼ 自分自身でやろうと思い，手を動かしてやってみなければ，
何も生まれない無駄な時間が過ぎていきます．
◼ 中西は，求められれば，できる限りの助言をします．
「やってみたけれど行き詰まった」「どうしたらよいか分
からない」などはすぐに相談してください．中西のスタン
スは，放任ではなく不干渉という表現が近いと思います．
◼ 配属後に困った場合には気兼ねなく相談してください．大
学院で違う研究室に進学したいなどの相談も，まったく遠
慮しなくて良いです．


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修士課程のこと
◼ 大学院は研究組織なので，単に勉強を続けるだけではダメ
です．研究を行い，発信できる形にまとめることを心がけ
てください．具体的には，2年間で1回以上の学会発表と1編
以上の査読つき論文の掲載を目指してください．
◼ 遅くとも修了までには，自身の研究において中西よりも詳
しいといえる部分が出てこなければなりません．
◼ 単位取得，就職活動と並行して研究を行うので，とても忙
しいことが多いです．フルタイムで就職した人は週に40時
間程度働いているのですから，当然といえば当然です．
◼ したがって，1秒たりとも無駄にしないように，困ったらす
ぐに相談してください．むしろ，しょっちゅう困って相談
が発生する程度には研究を行わなければなりません．
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おわりに
◼ ここまでの説明でピンと来た人には，きっと向いている研
究室だと思います．
• 繰り返しになりますが，自主性を重視するので，自身の
責任でのスケジュール管理を求めます．研究さえしてい
れば，いつどこで何をしてもOKです．
• すべきことが終わっていなくても，なんらかの事情があ
るのだと捉えます．研究以外の私生活に介入しないとい
う観点から，相談がない限り注意はしません．
◼ 強いていえば，以下の人は特に楽しいと思います．
• 都市空間，交通，地図，地理，統計が好きな人．
• 答えを急がず，現象をじっくり眺めて考えられる人．
• コンピュータでの計算が苦痛ではない人．
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