2026年10月26日配信

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GeoAIで都市を読み解く——人流データ×AIが変える都市分析の未来
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中山俊 専修大学 ネットワーク情報学部特任教授

（所属や役職は配信当時の情報となります）

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今回のゲストは、専修大学 ネットワーク情報学部の中山俊特任教授。地理情報・空間情報を専門に、人流データと都市構造の関係を研究する中山先生に、急速に進化する「GeoAI」の現在地を伺います。生成AIを支えるTransformer技術を空間分析に応用する「GeoTransformer」によって、都市の複雑な構造や人の回遊をどう捉え、再開発などのシミュレーションにつなげるのか。さらに「AIは地図を読めるのか？」という問いから、わずか数カ月で変化するGeoAIの進化、従来のGISや地理学の知識の重要性、ビジネスパーソンに求められるリスキリングまで、研究と社会実装の両面からGeoAIの未来を語ります。

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専修大学 中山俊特任教授の経歴と都市構造・人流データ研究の原点

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専修大学ネットワーク情報学部の中山俊特任教授は、地理情報や空間情報を専門とし、都市構造と人流データの関係性を解明する研究に取り組んでいます。中山特任教授は博士論文において都市の密度や容積率と脱炭素化の関連性をテーマに研究を行っていました。学位取得後は研究テーマを変更し、人流データを扱いながら都市の密度や容積率が人々の移動パターンとどう関係するかという研究を展開しています。 専修大学に開設された比較的新しい研究室（ラボ）を主宰し、学部生とともに試行錯誤しながら研究成果の創出と人材育成に取り組んでいます。

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生成AI技術を空間分析に応用する「GeoTransformer」の革新性

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近年、地理空間情報の分野において人工知能を組み合わせた高度な空間処理技術の開発が急進展しています。生成AIの急飛躍を支えた基盤技術であるTransformerを空間データ処理に応用した「GeoTransformer（ジオトランスフォーマー）」の活用が進んでいます。 従来の手法では困難だった都市内の離れた地域同士の複雑な相互作用を捉え、都市構造を精緻に把握することが可能になりました。 これにより、複雑な都市構造がどのような相互作用を引き起こし、その結果として特定地域にどれほどの人流が流入するのかを明快に説明できます。

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都市再開発と人流シミュレーション：タワマン・商業施設配置への応用

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GeoTransformerと人流データを掛け合わせたモビリティ分析は、都市計画や再開発事業の意思決定において強力なシミュレーション基盤となります。再開発エリアに新たな商業施設やタワーマンションを配置した際、街全体の歩行者数や回遊行動がどう変化するかをモデル化できます。 施策導入後の人流変化を事前に予測する実践的なツールとして、エビデンスに基づく都市開発の計画策定を支援します。

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「GeoAI」の定義と進化スピード：レイヤー間相互作用と地図解読の現在

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GeoAI（地理空間人工知能）は単なる画像解析の枠を超え、地理情報の多層的な構造を包括的に理解する技術へと進化しています。従来の衛星画像解析とは異なり、GISにおける多様な情報レイヤーと相互の複雑な関係性を高度に学習・解析するのがGeoAIの本質です。 自然言語によるGIS処理から数ヶ月単位で技術が更新されており、適切に学習させれば最新AIでも地図情報や空間関係を十分に読み解くことが可能です。 グローバルな学会ではTransformer技術の応用が主流となっており、技術の進化スピードは極めて高速化しています。

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普遍的な古典地理学・GIS知識の重要性と最新技術との融合

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先端技術であるGeoAIを扱う上では、最新アルゴリズムの追尾だけでなく、基盤となる古典的な地理学やGISの基礎理論が不可欠です。都市空間をメッシュ状にどのように区切るかという問いは、古典的な地理学において長年議論されてきた本質的なテーマです。 既存のGISによるレイヤー管理や過去の空間理論という蓄積された知見があってこそ、最新のGeoAI技術を正しく活用できます。 過去の知見を切り捨てるのではなく、歴史的な地理学の問いと最新モデルを融合させることで、より本質的な都市分析が可能となります。

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ビジネスパーソンに求められるGeoAIのリスキリングと産学連携の課題

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ビジネス現場でGeoAIを社会実装し適切な意思決定を行うためには、経営層や実務者のリスキリングが重要となっています。実務者の間でGeoAIに対する認識や理解度に乖離が存在し、適切な意思決定を阻害する要因となっています。 技術の仕組みや可能性を正しく把握するための教育プログラムや、大学等のアカデミアを通じた社会人再教育の推進が期待されています。

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まとめ
 

専修大学の中山俊特任教授が研究する「GeoAI」および「GeoTransformer」は、人流データと都市構造の複雑な関係性を可視化し、都市計画や再開発シミュレーションに革新をもたらす最先端アプローチです。先端のAI技術を盲信・依存するのではなく、長年培われてきたGISの基礎概念や古典地理学の知見と融合させる重要性が示されています。また、激変する技術に追従するためのビジネスパーソン向けリスキリングや産学連携の推進は、GeoAIの社会実装を成功させる鍵となります。人流データとGeoAIの融合は、持続可能で豊かな未来の都市づくりを力強く牽引していくでしょう。