
社会課題を解決するデータビジュアライゼーション
山辺 真幸
やまべ まさき
ソーシャル・データサイエンス研究科 特任講師
研究概要
情報デザインとデータビジュアライゼーションを専門とし、学術ビッグデータや複雑な社会データを、誰もが理解しやすく新たな洞察を得られる形に変換する研究を行っている。具体的には、地理空間データや学術データなどの大規模データを対象に、視覚的にわかりやすい表現を設計し、データ解析や意思決定を支援する手法を開発している。 また、ヒューマンインタフェースやインタラクションデザインの観点を取り入れ、利用者が能動的にデータを探索できる環境の構築にも取り組む。
特徴・独自性
データサイエンスとデザインを融合させ、複雑な情報を直感的に理解できるビジュアル表現を創出する点に独自性を有する。従来の統計的手法や単純なグラフ表示にとどまらず、認知科学やUXデザインを取り入れ、利用者が能動的に探索できるインタラクティブな可視化を実現している点も特徴である。 また、パターン・ランゲージを活用したデザイン支援や科学コミュニケーションの視点を組み込むことで、専門家だけでなく一般社会にも科学的知見を効果的に伝える仕組みを構築している。
応用可能性
UMT株式会社を設立(リンク)し、代表取締役として研究成果を基盤とした事業を展開。同社は「Visual Data Analytics(ビジュアルデータアナリティクス事業)」と「Data Visualization(データビジュアライゼーション事業)」を柱とし、膨大なデータを誰もが理解できる形で活用できるよう支援している。 テラバイト級のビッグデータや複雑なシミュレーションデータを対象に、前処理から可視化まで一貫して設計し、意思決定を支援するインタラクティブな解析ツールを開発している。これにより、EBPM、スマートシティ、環境政策など幅広い分野で応用可能である。 さらに、NHKとの共同開発による「新型コロナウイルス進化地図」やSNS感情分析など、社会課題に直結するプロジェクトを多数実施。加えて、データビジュアライゼーションに特化した人材育成事業を推進し、教育機関や企業向けにワークショップや教材を提供することで、学術研究と産業界を橋渡しする役割を果たしている。
図表

キーワード
連絡先
関連する研究シーズ

力学系理論と時系列機械学習を援用した 複雑現象の数理モデル構築と中長期予測
齊木 吉隆
経営管理研究科経営管理専攻 教授
同カテゴリ: AI・データサイエンス(研究領域)

都市空間における人の移動とインタラクションの実証分析:データ駆動型アプローチによる社会課題の可視化と応用
中島 賢太郎
経営管理研究科経営管理専攻 教授 / 商学部 教授
同カテゴリ: AI・データサイエンス(研究領域)

日本語の文法構造とイントネーションの関係解明 に基づく音声合成理論の研究
古川 慧
経営管理研究科経営管理専攻 講師
同カテゴリ: AI・データサイエンス(研究領域)

説明・再現可能なAI開発やビッグデータ分析の実現
横内 大介
経営管理研究科経営管理専攻 教授
同カテゴリ: AI・データサイエンス(研究領域)

医療経済学に基づく政策効果の実証分析
高久 玲音
経済学研究科 教授
同カテゴリ: 都市計画・行政・環境・公共インフラ(社会応用)

環境経済学による政策設計と市場分析: アジア諸国の脱炭素対策と廃棄物管理
横尾 英史
経済学研究科 准教授
同カテゴリ: 都市計画・行政・環境・公共インフラ(社会応用)