Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
地球に⽣きるAI —GeoAIと「中間領域」— / AI Living on Earth — ...
Search
Kiyota Yoji, Ph.D.
June 10, 2026
Technology
420
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
More Decks by Kiyota Yoji, Ph.D.
See All by Kiyota Yoji, Ph.D.
JSAI2026企画セッションKS-14 インタビュー集『⼈⼯知能と哲学と四つの問い』が提起する⼈⼯知能のこれからの課題 趣旨説明 / JSAI2026 Special Session: A Collection of Interviews, “Artificial Intelligence, Philosophy, and Four Questions”
ykiyota
0
380
JSAI2026 オーガナイズドセッションOS-27「不動産とAI」趣旨説明 / JSAI2026 Organized Session OS-27 “Real Estate and AI”: Statement of Purpose
ykiyota
0
380
EU AI Act ― 企業の視点から:「適合」から「信頼」へ ― 制度と現場をつなぐ“中間領域” の条件 / The EU AI Act — From a Corporate Perspective: From “Compliance” to “Trust” — Conditions for the “Intermediate Layer” Bridging Regulation and Practice
ykiyota
0
76
建物人格を媒介とした生成AIによる不動産ブランディング -冷泉荘におけるマルチモーダル生成実験の報告 - / Real estate branding using generative AI mediated by building personas: a report on a multimodal generative experiment at Reizensou
ykiyota
0
43
生成AI・プレプリント時代における 研究成果公開の再設計 ― トップカンファレンス文化はどこへ向かうのか / Redesigning the Dissemination of Research Outputs in the Age of Generative AI and Preprints — Where Is the Top-Conference Culture Heading?
ykiyota
0
29k
不動産データを対象としたビジネス応⽤事例 (IDRユーザフォーラム2025) / Business Applications of Real Estate Data: Case Studies (IDR User Forum 2025)
ykiyota
0
380
紙の答案の採点・集計・ 返却を少しでも楽にしたい! / How to Simplify Grading, Tallying, and Returning Paper Exams
ykiyota
0
87
LIFULL HOME'Sデータセットを活用した研究の傾向分析と今後の展望 / Trend Analysis and Future Prospects for Research Using the LIFULL HOME'S Dataset
ykiyota
0
98
AIの視点からみた不動産のフロンティア / Frontiers of Real Estate from the Perspective of Artificial Intelligence
ykiyota
0
180
Other Decks in Technology
See All in Technology
プロダクト開発組織の現在地(Ver.2026/07) / product-organization
kaonavi
0
120
Multicaで30個のミニプロジェクトをAIエージェント運用して見えてきたこと
eiei114
0
300
Data + AI Summit 2026 イベントレポート: 「AIがビジネスで意思決定するデータ基盤」へ
nek0128
0
290
タスクの複雑さでモデルを選ぶ ── Thompson Samplingで動かす“トークン/コスト最適化
satohy0323
0
570
「AIに依存している」と 「AIを使いこなしている」の違い
k8yasuma
0
120
OPENLOGI Company Profile for engineer
hr01
1
74k
ゴールデンパスは敷いただけでは道にならない ─ 企画部門のエンジニアが技術標準を事業価値に変えるまで
mhrtech
1
230
CDKで書くECSのベストプラクティス、 改めて考え直す2026 #cdkconf2026
makies
3
860
個人開発で育てる「大規模設計の苗床」 - AI時代の1人開発から始める業務への知識接続 / The Seedbed for Large-Scale Design - From AI-Era Solo Projects to Professional Knowledge
bitkey
PRO
1
280
【Claude Code】鹿野さんに聞く 私の推しの並行開発環境 大公開 / claude-code-parallel-2026-07-15
tonkotsuboy_com
13
8.8k
AI x 開発生産性を取り巻く予算戦略と投資対効果
i35_267
1
290
変更し続けられるシステムをどう保つか — AI時代のSSoTという設計原則
kawauso
1
260
Featured
See All Featured
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
1
3.7k
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
400
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.2k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.6k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
52k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.7k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
380
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
22k
Music & Morning Musume
bryan
47
7.3k
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