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地球に⽣きるAI —GeoAIと「中間領域」— / AI Living on Earth — ...
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Kiyota Yoji, Ph.D.
June 10, 2026
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地球に⽣きるAI —GeoAIと「中間領域」— / AI Living on Earth — GeoAI and the “Intermediate Layer” —
JSAI2026 企画セッションKS-11
Kiyota Yoji, Ph.D.
June 10, 2026
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Transcript
地球に⽣きるAI ̶ GeoAIと「中間領域」 ̶ 清⽥ 陽司 麗澤⼤学 ⼯学部 教授 株式会社LIFULL
主席研究員/株式会社FiveVai 取締役 ⼈⼯知能学会 理事/情報科学技術協会(INFOSTA) 会⻑ JSAI2026 企画セッションKS-11 2026年6⽉10⽇
AI Geo 現場 ⼯学部 教授 (2024-) INFOSTA会⻑ (2022-) 情報基盤センター 助教・特任講師
(2004-2012) 理事 (2020-2022, 2023-2027) 編集委員⻑ (2020-2022) 全国⼤会実⾏委員⻑ (2025) 主席研究員 (2011-) 取締役 (2022-) 国⼟交通省・内閣官房 ジオAI研究会 委員 (2026) 2024年刊⾏ (学会誌特集の書籍化) 2023年公開 (学会誌編集委員⻑として関与) データセット提供 (2015-) 3D間取り (2021-) 2026年刊⾏ (INFOSTA会⻑としての経験から)
AIは「構成的科学」 ― 要素還元主義から構成主義へ 分析的科学(要素還元主義) 分解して理解する 全体を要素に還元し、観測・分析する 物理学・化学などの伝統的な科学観 構成的科学(構成主義) つくって理解する モデルを構成し、世界に働きかけて理解
する AI・情報学が属するのはこちら 2024年ノーベル物理学賞・化学賞は、いずれもAI研究者が受賞 (Hopfield/Hinton ほか) 3
基礎理論 集合論 数論 代数学 解析学 幾何学 確率論 多くの科学分野の構造 ⾦融⼯学 (解析学
+確率論) 数学 物理学 暗号理論 (数論の応⽤) コンピューターグラフィックス (線形代数の応⽤) 最適化 (解析学の 応⽤) 基礎理論 古典⼒学 電磁気学 熱⼒学 量⼦⼒学 相対性理論 半導体物性学 (量⼦⼒学の応⽤) 材料科学 (固体物理学 の応⽤) 流体⼒学 (古典⼒学 の応⽤) 宇宙物理学 (相対性理論の応⽤)
技術マップD: AI研究は多様 フロンティアは広⼤
AIの三つの側⾯ 科学 ⼯学 哲学 AI
AIの「⾝体性」 ― センサとアクチュエータ 今のLLM ⾝体を持たない ・⼊出⼒はテキスト/画像 ・場所を明⽰的に知らない ・空間推論がない GeoAI =
場所を「⾝体」にする センサ(知覚) 衛星・LiDAR・GPS・⼈流・IoT アクチュエータ(⾏動) 公共交通・防災・インフラ・⾃動運転 現場(場所) AIのジオ空間における「⾝体性」とは何だろうか? 5
GeoAIとは何か ― 「分析」から「構成」へ 厳先⽣の整理 AI GIS GeoAI AI for GIS(分析)
GIS for AI(構成) AIマップは「場所」の俯瞰でもある 応⽤課題の多くは“どこで”を抜くと解けない=Geo 価格・地価 渋滞予測 気象予測 ⼈流 電⼒需要 病院待ち時間 災害リスク 公共交通 GeoAIは特殊分野ではなく、 AI課題と地続き 6
GeoAIは、AIマップの課題を「場所」で束ね直す 新しさは“技術”ではなく、場所による「統合」にある
もし「GeoAI課題カード」を1枚描くなら \ 予測・制御系 × 設計系 / 空間予測・空間最適化 場所に紐づくデータから、未来の状態と最適な打ち⼿を導く 【応⽤事例キーワード】 都市計画/防災・減災/⼈流・公共交通/不動産価値推定/
インフラ劣化予測 ⼊⼒:衛星画像・LiDAR・GPS・地図・時系列 出⼒:地図・分布・シナリオ 【技術キーワード】 GeoFM 空間表現学習 GNN シミュレーション データ同化
『不動産とAI』コミュニティの10年 〜「価格を当てる」から「価値を捉える」へ〜 2016‒17 黎明期 データを開く 2018‒19 学際展開 分野を越える 2020‒21 深化
感性と⾮対称性 2022‒25 体系化・⽣成AI 蓄積を俯瞰 価格(⼀点の数値推定) 多⾯的な「価値」の理解 研究蓄積は200件超 これは現場で“つくりながら価値を捉える”構成的な実践 ― GeoAIの先⾏事例でもある? 9
テクノロジー・ロードマップ2026-2035<AI/ICT融合新ビジネス編>. ⽇経BP社
価値の多元化と「中間領域」 価値の多元化(テクノロジー・ロードマップ) 感性価値 Vibes | 街の⾳・光・緑・⼈流 本来価値 Intrinsic | 性能・維持管理・⻑期リスク
⻑期価値 Long-term | 街の⽂脈ごと10〜30年先 いずれも“場所の⽂脈”なしには測れない 橋渡しの正体=中間領域 制度 政策・データ整備 標準(AI-Ready) 現場 モデル開発・測量 地図・実装 中間 領域 翻訳・標準化・能⼒形成・相互 学習・説明責任・公共性接続 を担う「⼈と場」が必要 10
① GeoAIとは何か 分析→構成・⾝体性 「地球に⽣きるAI」に向けて ③ 橋渡しのキーワード =中間領域 ② 社会はどう変わるか 場所に紐付く価値
場所・環境という「⾝体」を得て世界に住まうAIの実現に向けて、 いま何をすべきか? GeoAI研究への宿題