Doctor of Engineering
Specially Appointed Assistant Professor, Dept. of Civil and Environmental Engineering, Tokyo Institute of Technology
(Asakura Lab. / Fukuda Lab., Transport Studies Unit)

博士(工学)
東京工業大学 環境・社会理工学院 土木・環境工学系 特任助教 (朝倉研究室 / 福田研究室)

E-mail: nakanishi [at] plan.cv.titech.ac.jp
Mailing Address:
Rm. 206A, Bldg. Midorigaoka #1, Tokyo Tech, M1-20, 2-12-1, O-okayama, Meguro-ku, Tokyo, 152-8552, JAPAN
〒152-8552 東京都目黒区大岡山2-12-1-M1-20 東京工業大学緑が丘1号館206A号室
Phone: +81-(0)3-5734-2575
twitter

Research Interests / 研究テーマ

  • Integration of observations and simulations / Observation-based microscopic pedestrian behaviour analysis / Time-series analysis for transportation data
  • 観測とシミュレーションの統合 / 観測データに基づく人物挙動分析 / 時系列データ解析

統計学を援用した交通・都市研究への想い

交通工学・土木計画学の分野では,現実世界で人々が活動することによって生じる現象を理解したい,あるいは将来を予測したいという動機のもとで,数多くのモデルが構築されてきました.サンプルデータを取得し,モデルを想定し,パラメータを推定するという当たり前の作業は,しかしながら無意識のうちに多くの外生的仮定(=制約)に依存することも少なくありません.計算能力や取得データ量が増加する状況下では,そのような制約は必須ではなくなってきています.そこで,より正確で,より自由度が高く,より表現力が高く,あるいはより直感的で扱いやすい手法を,統計的根拠に基づいて提案していくことを目指しています.いままで誤差であるとして片付けてしまっていたデータを改めて眺める視点を確立するために,ベイズ推定・空間統計などを活用してミクロなデータに光を当てつつ,それを歩行空間評価や都市間流動把握等のマクロ指標に繋げていく研究を行っています.

より広い視野で捉えると,そもそもパラメータ推定とは平均的な姿を描く操作といえます.いっぽうで,現実世界の個々人の行動,個別の環境的背景などは個別に見なければ理解できません.個別に見ていては全体が分からない,しかし全体で平均してしまうと誰の実感にも合わない―このような難しさに立ち向かうためには,あらかじめ想定される政策を念頭に置いた研究に加えて,データに正面から向き合い,微小だが誤差ではない,あるいは大きな成分だが誤差と区別はつかない―といった丁寧な議論を展開する方法が必要だと考えています.

[東工大生向け]これまでに担当した卒論・修論

中西と研究をしてみたい方はお気軽にご連絡ください.本格的に行いたい場合は朝倉研または福田研への所属をご検討ください.
  • Wi-Fiパケットセンサーを用いた長期・広域観光周遊パターン行動のモデリング
  • Wi-Fiパケットセンシングによる長期・広域観光周遊パターンの特徴抽出
  • 非定常到着分布による歩行者通行量の時空間的特徴の抽出
  • 空間相関を考慮した歩行者流の基本図に関する検討
  • 動画像を用いた人物位置推定手法の双子実験による性能検証
  • 一般状態空間モデルを用いた歩行者挙動モデル推定に関する研究
  • 目的地の設定を必要としない歩行者挙動モデルの開発