Mayu Urata 研究室
主宰者：Mayu Urata
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、地域社会が直面する課題をデジタル技術とデータ活用で解決することに取り組んでいます。主な研究の対象は、観光地の経営効率化、地方自治体の業務支援、伝統文化の教育推進の三つの領域です。
観光地の経営支援では、AI搭載カメラを用いて歩行者の流動を自動計測し、その時系列データから来客予測や客足の混雑パターンを分析しています。こうした情報を飲食店や小売店と共有することで、営業時間の最適化や在庫管理といった実務的な業務改善につなげています。同時に、地方自治体の限られた人的資源を支援する目的で、航空写真から土地利用を自動判定するシステムや、機械学習を用いた路線価推定システムも開発しており、固定資産税評価業務の効率化を実現しています。
さらに、観光地の画像データを深層学習で処理・分類し、プライバシーを保護しながら自治体の観光情報発信に活用する仕組みも構築しています。加えて、生け花やメトロノーム運動といった地域の伝統文化や健康習慣の促進に向けて、VR（仮想現実）やスマートスピーカーなどのICT技術を取り入れた学習・支援システムも開発し、高齢者から若年層まで幅広い世代への教育支援に貢献しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果（24 件）
- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.11.1_15
- DOI: https://doi.org/10.1109/icct-pacific69083.2026.11519039
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11275138
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-025-04139-6
- [2025] Requirements for local production and consumption of time-series data in tourist destinationsDOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.10.1_59
- [2024] Business hours adjustment based on pedestrian count data toward dynamic business hour settingDOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.9.1_59
- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.9.1_73
- DOI: https://doi.org/10.11425/sst.13.147
- [2024] An image search application to streamline the preparation of open image data using deep learningDOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.9.2_111
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760757
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760669
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315332
- DOI: https://doi.org/10.1109/csde59766.2023.10487769
- [2023] A Land Evaluation Support System using Aerial Images and Land Data for Land Use ClassificationDOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315395
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315350
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315290
- DOI: https://doi.org/10.11425/sst.11.131
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014180
- [2022] A System for Determining Road Prices Based on Machine Learning Using Public and Private Sector DataDOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754859
- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.7.1_75
- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.7.2_137
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621994
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621770
- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.6.1_67
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