プロジェクト

いこまのアプリ
「ためしば」

あなたが住んでいる「まち」を、より便利に、より楽しく。「ためしば」は、みんなの発想次第で自由自在に変化していく「まちの実験場」です。

市民が日常的に利用可能な多種多様のサービスを展開します。

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地域のデジタル図鑑さん
にしょロボくん

子供目線で地域の情報を収集する縦割り授業プロジェクトです。ワークシートやギガスクール端末を用いて様々な形式(テキスト・写真・音声・動画・地図・絵…)でニッチな街の情報を可視化します。

生駒市立生駒南第二小学校・生駒市教育指導課との共同プロジェクトです。

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街の様子をみんなでレポート
レポっと」

街で起きている色んなコト、街にいる色んな人の目線で共有。位置情報付き写真をみんなの手で集めるためのプラットフォームです。

生駒市スマートシティ推進室との共同プロジェクトです。

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BLECE: BLEセンシングを用いた公共空間の混雑度推定

スマートフォンなどが発信するBLEの受信状況をセンシングすることで、バスなどの公共交通機関、飲食店や役所などの屋内環境の混雑度を推定します。

奈良交通株式会社や生駒市との共同研究プロジェクトです。

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Tongar: センサ搭載トングによるポイ捨てゴミの情報収集

ポイ捨て問題は深刻で、奈良公園のシカをはじめ、野生の動物が誤ってポイ捨てゴミを食べて死に至る状況が発生しています。Tongar(とんがーる)は、ゴミ拾いに利用するトングにカメラを搭載し「どこ」で「どんな」ゴミが「いつ」捨てられているのかの情報を自動で収集するシステムです。

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EmoTour: 観光客の仕草センシングによる感情・満足度推定

感情・満足度はセンサを用いて直接的にセンシングができない人間独自の感覚です。観光中に抱く感情・満足度は、観光スポットの新たな情報として有用です。観光客の仕草はそうした心理を反映していると考えられるため、観光客自身をセンシングすることで感情・満足度を推定します。

ドイツ・ウルム大学、ベルギー・ルーヴァンカトリック大学との共同研究プロジェクトです。

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SurveySense: 画面操作ログに基づく不良回答の検出

Webアンケートにおいて、適切な認知コストを支払わずに回答してしまう状況(不良回答)を画面の操作ログを特徴量とする機械学習モデルによって検出するシステムです。現在までに、検出率 85.9% を達成しています。

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環境要因の参加型センシングの信頼性に与える影響調査

明示的参加型センシングにおいて、協力者を取り巻く環境要因(騒音や時間制約)は回答の精度を下げる要因となるためその調査を行っています。現在までに、歩行や騒音が回答精度を下げることを明らかにしています。これによって、センシングタスクを依頼すべき対象者を絞り込めることが期待されます。

OathSurvey: 立場表明による不良回答の抑制

参加型センシングにおいて、回答に十分な認知コストを支払うことを怠る(Satisficing)状態に起因する信頼性低下を防ぐため、「真面目に回答する」ことを回答者自身に宣誓させる “立場表明” を組み込んだシステムを提案しています。現在までに、立場表明をする場合としない場合において有意に回答精度に差があることを確認しています。

ぶら散歩:
市民参加型写真収集アプリ

一般市民が自身の持つスマートフォンなどの端末を用いてデータ収集に協力することで成り立つ参加型センシングにおいて、協力者を十分に集めることが非常に重要な課題となります。協力の障壁となりうる「アプリのインストール」を介さずにタスクを遂行可能とするためのWebアプリを提案しています。ブラウザ上で動作するアプリでありながら写真や位置情報のデータを収集することが可能となっています。

平城宮跡歴史公園での全国一斉凧揚げイベントや、奈良県生駒市でのイベント(いこまの写真deぶら散歩)で正式導入されました。


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