日常行動データを用いた運動改善のための目標設定支援
実施中
瀬崎 薫
行動変容における効果的な目標設定は、（１）内容が具体的で（２）適切な難易度であり、かつ（３）個人に最適化されていることが求められるが、全ての要件を満たす目標を人間のみで設定することは容易では無い。本研究では、運動の行動変容を対象に、大規模な人の日常行動データとその属性情報から、3つの要件を満たす目標を算出する。具体的には、個々人の普段の行動データと事前に収集された一般的な行動データから、3つの要件を満たす目標として歩行プランを作成し、その目標を個人にフィードバックすることで、実際にどの程度、提案目標を達成できるかを継続的な介入と観察から評価する。目標作成の一部作業において大規模言語モデル（LLM）を利用するが、研究室内に構築したプライベートなLLM環境を用いてファインチューニングと生成を行う。
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瀬崎 薫 / 東京大学空間情報科学研究センター
西山 勇毅 / 東京大学
中村 仁哉 / 東京大学大学院
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【別途書類手続き。通常より審査期間が長くなります】実人流データ（東京都、2023年5月）
擬似人流・人口属性データ 東京都データセット
2008年東京都市圏 人の流れデータセット
擬似人流・活動データ 東京都データセット
擬似人流・トリップデータ 東京都データセット
擬似人流・軌跡データ 東京都データセットver2.0
擬似人流・軌跡データ 東京都データセットver1.2
擬似人流・集計結果 メッシュ人口データセット
擬似人流・集計結果 リンク交通量データセット
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