近年、街路空間を車中心からよりローカルな歩行者中心の空間へ転換することに関心が高まっている。特にニューノーマル時代では、人々の自己効力感や幸福感を高めるためのニューローカルデザインが求められる。このひと中心の交通まちづくりの実現に向けては、歩行空間の質的向上、すなわちWalkabilityと共にLingerabilityの向上が必要である。本研究では、国内の歩行空間を対象に、画像認識技術より空間性能の評価及びその要因分析を目的とする。まず、ファインチューニングを施した画像認識AIモデルにより歩行空間を評価し、Grad-CAMを用いて空間性能に影響を及ぼす空間要素を可視化した。そして、各歩行空間の相対的特徴づけから空間同士の関係性を把握し、今後の国内の歩行空間の性能改善に向けた知見を整理した。
