老朽化が進む公営住宅団地を対象に、教師なし学習や数理最適化を用いて再編方針を検討しています。
住棟の建替え配置や居住者移転を効率的に進めるためのモデルを開発し、自治体との協働で実証的に検討を行っています。

We develop optimization models for public housing redevelopment, focusing on efficient rebuilding and relocation planning using clustering and mixed-integer programming.

機械学習（CatBoost, SHAP など）を用いて空き家発生を推定し、地域特性や社会要因との関係を分析しています。
反事実シナリオ分析を通じて、空き家抑制に有効な施策を探索しています。

Using machine learning (CatBoost, SHAP), we estimate and interpret the probability of housing vacancy, exploring policy implications through counterfactual analysis.