機械学習を用いた河川空間利用者数に影響する要因の定量評価

抄録

近年，河川における水辺空間の利活用を促進する取り組みが全国的に進められている．水辺空間の整備効果を適切に評価し，整備の優先順位や内容を検討するためには，水辺利用者数への影響を定量的に把握することが重要な課題となっている．本研究では，水辺利用の将来予測に資することを目的として，河川水辺の国勢調査における川の通信簿調査箇所を対象に，利用者数データを順位付きカテゴリ変数として整理し， Random Forest を用いた機械学習モデルの構築と，その解釈に基づく影響要因分析を行った．その結果，順序カテゴリの一致度を評価する指標であるQuadratic Weighted Kappa が0.68となり，比較的高い予測精度を有するモデルを構築できた．また，構築したモデルに対して Partial Dependence Plot を用いた分析を行い，各説明変数が利用者数順位に与える影響度合いを可視化した．その結果，整備内容や空間の質的評価が利用水準に与える影響を相互に比較可能な形で定量化できる可能性が示された．