| メール | suzuki.kengo.gw@u.tsukuba.ac.jp |
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| 名前 | 鈴木 研悟 |
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| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | システム情報系/Faculty of Engineering, Information and Systems |
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| 専門分野/ Research Field | エネルギーシステム工学
エージェントベースシミュレーション
ゲーミングシミュレーション |
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| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
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| 職位 Position | 准教授 |
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| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIを活用して研究を実施したことがある/I have conducted research using AI. |
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| 3-1 AI を活用することで推進したい（推進した）研究テーマを回答ください。（1テーマ40字程度）Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI. | 時間毎都市ガス需要予測における教師データ設計の高度化 |
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| 3-2 AIを活用することで解決したい（解決した）学術的課題の概要を教えてください（分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度）Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI. | 都市ガス供給の効率的運用には，需要ピークである冬期を中心に，予測精度の向上が課題である．しかし，現在主流であるAIモデルの高度化は，計算・モデル調整のコスト増大により費用対効果が悪化している．一方，既往研究は，需要・気温・暦などのありふれた説明変数のみに依拠し，「人間のエネルギー消費行動を左右する要因は何か？」という根本的な問いを検討していない．そこで本研究は，気象と社会生活に係る説明変数の調査・選別・加工する手法を高度化し，予測誤差を低減できる教師データを設計する．さらに，変数選別を効率化に進めるため，変数毎の誤差低減効果を可視化する技術を開発する． |
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| 3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。１．研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ（何）でしょうか？２．AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか？If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ... | １．教師データ設計法の改善による「予測精度の向上」，変数毎の効果可視化による「モデル解釈性の向上」
２．エネルギー消費行動を左右する要因の特定，データ選別・加工法と誤差評価手法の確立
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| 3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか？At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program? | 応募したい I would like to apply. |
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| 3-5 ご自身の研究活動にAIを導入・活用するときの課題があれば教えてください。支援構築の参考にします。（複数選択可）If you have any challenges or concerns regarding the introduction or use of AI in your own research activities, please let us know. | 「チャレンジ型」公募に自分の研究が合うか判断できない I cannot determine whether my research is suitable for a “challenge-based” funding program.; |
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| 3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか？ Have the data for the above research theme already been collected? | データは既に取得済み、取得途中・公開データ・パブリックデータを活用予定 / The data have already been collected. The data are currently being collected, or we plan to use existing open or public datasets. |
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| 4-1 今後AI活用したい（これまでAI活用した）研究データについて取得先や収集手法について可能な範囲で教えてください。 Please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of the research data that you would like to use (or have us... | 都市ガス供給量と対象地域の水温データを共同研究先からご提供いただいている（公開不可）．気温や降水量等の気象データについては，実績値は公的統計を用い，予報値は企業から購入している．暦データは，公開情報に基づいて独自に作成している．行動者率データは，現状は公的統計を用いているものの，独自の社会調査に切り替える計画である． |
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| 4-2 以下を参考にデータの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | 都市ガス供給量データ：配管内の体積流量
気象データ：外気温，水温，降雪量
社会生活データ：：暦，行動者率（睡眠・就業・休息等の行動を取っていた住民の比率）
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| 4-5 データの基本情報（サンプル数、説明変数、目的変数）について教えてください。Please provide basic information about the data, such as the number of samples, explanatory variables (independent variables), and target variables (depend... | サンプル数：2019年4月から2025年3月までの6年間の1時間刻みデータ
説明変数：外気温，水温，降雪量，暦，行動者率
目的変数：都市ガス供給量（都市ガス需要の代替変数）
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| 4-6 これまでデータへ適応した解析手法や統計手法・モデル等があれば教えてください。Please describe any analytical methods, statistical techniques, or models that have been applied to the data so far, if applicable. | ニューラルネットワーク，SHAP（誤差評価の基礎技術） |
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| 4-7 データの信頼性について次の点を記述してください。例）・測定精度/誤差範囲/ノイズがあればその特徴、もしくは、専門家によるアノテーションが必要かどうか Please describe the reliability of the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Measurement a... | 気象データについては，気象庁・ウェザーニューズ等のデータを用いており，信頼性は高いと考える．ガス供給量も当業者提供のため信頼性は高いと考える．行動者率データの公的統計は，10月にしか調査されておらず，需要ピークである冬期の実態を反映していない．ゆえに2026年度，独自の社会調査を通じて，季節毎の行動者率データを取得する計画である． |
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| 4-8 データの偏りについて次の点を記述してください。例・属性の偏りがあればどんなものか/サンプルサイズの偏りがあればどんなものか/データの揺らぎがあればどんなものか Please describe any biases present in the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Types... | 本研究は，北海道札幌市を対象としているため，所有するデータはすべて同市に係るものである． |
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| 4-9 データの構造・複雑性について以下から教えてください。（複数選択可） Please indicate the structure and complexity of the data by selecting from the options below. (Multiple answers allowed) | 線形・非線形 Linear / Nonlinear;時系列データ Time-series data;多変量性 Multivariate; |
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