3年間の研究活動の成果を社会に報告。公開シンポジウム「未来のモビリティ社会実現のための基盤数理」開催レポート
2020年4月にスタートした「モビリティ基盤数理研究ユニット（※）」では、京都大学を中心とした数理・情報学の研究者とトヨタ自動車 未来創生センターが連携し、「未来のモビリティ社会実現のための基盤数理」をテーマにさまざまな研究に取り組んでいます。
※2023年4月より「モビリティ基盤数理研究ラボ」に名称変更
2023年3月14日、本ユニットの3年間にわたる研究活動を振り返り、今後の展望について議論する公開シンポジウム「未来のモビリティ社会実現のための基盤数理」を、広く一般の人を対象に開催しました。イベントの第一部では、本ユニットとトヨタグループの研究者が研究成果の発表と応用事例の紹介を実施。第二部では、3年間の活動で得られた気づきや課題、今後の展望などについて話し合うパネルディスカッションを行いました。
これまでの研究成果と、数理技術を扱った応用事例を発表
第一部では、各研究チームのリーダーによる研究活動の状況と成果の報告、トヨタ自動車の研究者による数理技術の応用事例の紹介が行われました。発表内容の要旨は以下になります。
「大規模テンソルデータ解析におけるテンソルネットワークの活用」
発表者：原田 健自（京都大学 情報学研究科 助教）
車載カメラや道路設置カメラなどから得られる大量の画像データを効率的に解析する方法について研究しています。画像データを「テンソル（多次元配列）」で表現し、「テンソルネットワーク」を用いて圧縮・解析することで、計算の圧倒的な効率化を図ることをめざしています。
「大規模相互作用系のトポロジカルダイナミクス解析に向けて」
発表者：辻本 諭（京都大学 情報学研究科 准教授）
モビリティ社会における物やサービスの流れ（交通流や人流など）を数理モデルの観点から解析すべく研究を進めています。現実の複雑なシステムをそのまま扱うのは困難なため、物やサービスを「粒子」として抽象化した「多体粒子相互作用系」を採用し、その解析手法の構築に取り組んでいます。
「相似変形ダイナミクスのモビリティ制御への応用に向けて」
発表者：岩崎 雅史（京都府立大学 生命環境学部 准教授）
自動運転時代における新しい交通モデルの構築をめざしています。ある特定の領域内で多数の自動運転車が安全かつスムーズに走行するには、各車がどのような速度や動作を満たすべきなのか。行列変換の一手法である「LR変換」とそこから導かれる「固有値」を活用して、各車がとるべき動きを数理的に求めようとしています。
「数理工学研究の社内課題への適用」
発表者：谷口 真（トヨタ自動車）
数理技術を実際の社内課題に適用した事例として、「マッチングアルゴリズムの工場実習割り当て業務への適用」と「安心・安全な制御システム開発～搬送ロボット制御ソフトへの適用～」について紹介しました。
「モビリティのためのアルゴリズム論」
発表者：牧野 和久（京都大学 数理解析研究所 教授）
誰もが「自由・平等・安全」に移動できる社会を実現する鍵となるアルゴリズム理論の構築をめざしています。3つの要素技術（ネットワークアルゴリズム、オンラインアルゴリズム、メカニズムデザイン）に関連する基礎的または重要な問題を考察し、モビリティ社会の「品質保証」に取り組んでいます。
「モビリティを対象としたメカニズムデザイン」
発表者：松原 繁夫（大阪大学 数理・データ科学教育研究センター 特任教授）
人と地球に優しい次世代のカーシェアリングシステム構築に向けて、その基礎となる要素のデザインを研究しています。具体的には、メカニズムデザイン（目的に沿ったシステムを構築するためにルールや制度を設計すること）を活用したカーシェアリングシステムのマッチング問題に取り組んでいます。
「カーシェアリングサービスに対するシステム制御的アプローチ」
発表者：櫻間 一徳（京都大学 情報学研究科 准教授）
動的なネットワークシステムの制御系解析・設計理論を体系化することで、システムの「動き」を捉える基礎理論の構築をめざしています。例えば、制御工学の観点から、ワンウェイ型カーシェアリングにおける車両の偏在を解決するための手法の開発について研究しています。
「モビリティのためのブロックチェーン解析」
発表者：川原 純（京都大学 情報学研究科 准教授）
モビリティ履歴情報の格納先として分散型データベースであるブロックチェーンを活用した場合の課題を解決すべく、検討を進めています。ブロックチェーン上でのデータ処理量を増大させる手法の開発や、ブロックチェーン上で発生する各種トレードオフの解析などを目的としています。
「モビリティデータに対するマルチビュー解析」
発表者：櫻井 鉄也（筑波大学 システム情報工学研究科 教授）
複数種類のデータから知識を発見する手法である「マルチビュー解析」を活用して、都市のモビリティデータから車や人の移動を予測するモデルの構築について研究をしています。企業などが分散して保有するデータを、プライバシーや秘匿情報を保護しながら機械学習に活用する手法の開発にも取り組んでいます。
「モビリティ解析のための機械学習技術」
発表者：池田 和司（奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 教授）
機械学習を活用して、モビリティ社会における人や物の相互作用を解析する手法について研究しています。現在は、ニホンザル集団の行動を記録したビデオデータを使用して、動画から複数個体をトラッキングする技術やトラッキングデータから数理モデルを構築する技術、サル同士の関係性を表すグラフデータの解析技術の開発に取り組んでいます。
ユニットのこれまで、今、そしてこれからを語り合う
パネルディスカッションでは、トヨタ自動車 未来創生センター R-フロンティア部 主幹の河村芳海さんをファシリテーターに、同センター R-フロンティア部 主査の梶洋隆さん、本ユニットの山下信雄先生、牧野和久先生、池田和司先生ユニットが登壇。発足したきっかけやこれまでの活動の概要、活動を振り返っての気づきや課題、今後の展望などについて議論しました。
まず話題にのぼったのは、モビリティ基盤数理研究ユニットの特徴について。本ユニットの副研究統括である牧野先生は、発足時にトヨタ自動車側から「長期的な視点に立って基礎から研究を」と言われて驚いたと振り返ります。そして、短期的な利益を求めない姿勢が本ユニットの活動の特徴だと話しました。
続いて辻本先生がコロナ・パンデミック時について言及。「コロナのためチームメンバーと直接議論できなかったことが残念だった」と語り、「今後は直接対話する機会を増やしてメンバー同士の相互理解を深め、より発展的な成果を挙げたい」と展望を述べました。さらに河村さんも今後の展望として「産学連携を進めるには企業側が基礎技術を深く理解する必要がある」と、人材育成を含めた企業側の取り組みを進めたいと意欲を見せました。
また池田先生は、現状の課題として、研究チーム間の連携があまりとれていないことを指摘。チーム間で基礎技術やシーズに関する情報を共有して研究をさらに発展させたいと語ります。本ユニットの研究統括である山下先生は「この3年間は研究成果を社会に伝える取り組みが足りなかった」と分析し、「今後は企業や社会に対してわかりやすい言葉で成果を発信する必要がある」と述べました。
最後にトヨタ自動車の梶さんから、「企業側と大学側が対等な立場で意見を出し合えるのが、本ユニットの活動の大きな特徴。『理論的にこうなっていれば社会がよりよくなるはず』といった意見を大学の先生方からより多く引き出せるよう、対話を深めていきたい」と、これからのユニットへの期待が語られました。
本ユニットでは、今後も「未来のモビリティ社会実現のための基盤数理」をテーマに研究を続け、その成果を通じて社会に貢献することをめざしていきます。
