街路動画の機械学習による歩行空間評価の解釈

抄録

近年、歩行者のための街路空間整備が進められているが、地区の回遊を促すような街路ネットワークの整備には至っていない。街路ネットワークの整備には、歩行ルートの空間の質の変化を考慮した評価が重要である。このような歩行ルートの空間情報の解析は、街路動画の連続画像のビックデータに対する機械学習の適用が有用である。本研究では、街路動画の評価について、画像認識と再帰型ニューラルネットワーク（RNN）で推計する歩行空間評価モデルを構築し、その結果を説明可能な AI（XAI）を用いて解釈した。まず、街路動画に対して画像認識を行い、連続画像の空間指標を計測した。そして、街路の連続画像からルートの評価を推計する RNN モデルを構築した。最後に、このモデルの評価結果について、XAI を用いて影響要因を特定して解釈した。