プロジェクト情報(概要) / Project information (abstract)

基本情報 / Basic Informations

研究題目
Research Title

LLMとPOIデータを用いた東京における都市機能地域の同定

Identification of urban functional areas in Tokyo based on large language model and POI data
状態
Status

実施中

Started
研究番号
Research Number
1515
研究代表者
PI
鐘 志華  /  東京大学 空間情報研究センター 関本研究室
事務担当者
Secretary
鐘 志華  /  東京大学 空間情報研究センター 関本研究室
受入CSIS教員
CSIS reception staff

関本 義秀

Yoshihide SEKIMOTO
研究内容
Abstract

Accurate identification of Urban Functional Areas (UFAs) is essential for evidence-based urban planning and the promotion of sustainable development. This study introduces a pioneering framework for Tokyo that synergistically integrates graph-based structural learning with the semantic intelligence of Large Language Models (LLMs). While traditional methods often rely on simple point-of-interest (POI) counts, this approach captures complex spatial dependencies and the nuanced linguistic context of urban activities, leading to a more sophisticated understanding of how city spaces are actually utilized. Beyond technical accuracy, the research focuses on enhancing urban livability and social equity by meticulously analyzing service accessibility and the distribution of essential amenities. By identifying intricate mixed-use zones and evolving functional patterns, this work provides policymakers with critical insights needed to optimize infrastructure investments and transportation design. These insights are particularly vital for supporting contemporary urban concepts like the "15-minute city," which aims to ensure that residents have equitable access to everyday needs—such as healthcare, education, and grocery stores—within a short walk or cycle from their homes. Ultimately, the integration of semantic and spatial data facilitates more informed and socially impactful urban interventions. By bridging the gap between high-dimensional data analysis and human-centric planning, this framework offers a scalable solution for creating more resilient, inclusive, and efficient metropolitan environments in the face of rapid urbanization.

研究期間
Research Period
2026-01-13 - 2027-03-31

​変更申請

変更のために新しい申請を保存します。
This will save a new application on the system for a modification.​

研究者 / Researchers

申請中の研究者は表示されません。 / Pending researchers are not shown.

鐘 志華 / 東京大学 空間情報研究センター 関本研究室

利用データセット / Datasets used

申請中のデータセットは表示されません。 / Pending datasets are not shown.

座標付き電話帳DBテレポイント 法人版(P1B08_2021年8月)

Telepoint Pack DB August 2021 (Yellow pages)

研究成果 / Achievement

年次報告一覧 / Annual reports 必須

年次報告の内容はメンバーのみ表示されます。

{{report.year}}
{{report.content}}

成果報告一覧 / Publication list

{{resultlist.result_id}}
タイプ:{{resultlist.result_type}}
分野:{{resultlist.result_field}}
査読 査読 国際 国際
DOI:{{resultlist.doi}}
年月:{{resultlist.pub_date}}
著者:{{resultlist.author}}
CSIS CSIS 東大 東大 外国 外国
書誌情報等:{{resultlist.info}}
受賞など:{{resultlist.additional_info}}

年次報告

※ 入力されていません。
{{this.error.content}}

成果報告

※ 選択されていません。
※ 選択されていません。
※ 入力されていません。
※ 入力されていません。
※ 入力されていません。