
Model the Real World.
データを用いて都市空間をモデル化し、
最適な施策をシミュレートします。
Model the Real World.
データを用いて都市空間をモデル化し、
最適な施策をシミュレートします。
都市は日々複雑化し、計画・施策を行う上で参照すべきパラメーターは増大しています。
私たちは、都市における最適な状態を公式化し、エリアの長期最適化を行うことで、
物理空間を通した文明をアップデートすることを目的として活動しています。
交通データやGPSデータ、衛星画像データをはじめ、多様な都市空間データの収集、分析を通じて、都市計画・施策のインパクトを定量的に評価します。
エリアの現状可視化にとどまらず、複数シナリオのシミュレーションを行うことで、施策のインパクトを定量的に評価、比較することが可能です。
都市の最適化に必要となる多様な指標を開発しています。
住民に対して、病院や学校をはじめとする都市の基盤となる施設に対するアクセスが担保されているか評価します。
公共交通の分担率や交通渋滞をはじめ、自動運転やドローンなどの新たな交通モーダルに対する導入効果を評価します。
交通やオフィスから排出されるカーボン量を計測し、削減するために最適な施策をシミュレートします。
エリア内生物多様性の計測、また公園の配置など、その向上に必要となる施策の効果を定量的に評価します。
回遊性や、滞在時間など、中心市街地の活性化に繋がるための分析、施策のシミュレーションを行います。
オフィスにおけるエネルギーの削減や、EV給電所の配置など、エネルギー領域に係る分析を行います。
地震や新型ウイルスなど、パンデミック時におけるレジリエンス、リスク評価を行うための指標を構築します。
観光客の動態分析や、誘客施策など、観光に係る現状の可視化、施策のシミュレーションを行います。
人間はどの様な都市において、より幸福だと感じるのか、視覚や都市形状の観点から指標を構築します。
都市の長期最適化を促すため、計画事業者、都市研究者、データ分析者間での議論を通して、独自の指標を構築します。
都市の構築に携わる国内外の計画事業者や、交通事業者、デベロッパー、研究者などへのインタビューを通じて、各都市における重要なパラメータは何か、そしてそれをどの様なデータ、アルゴリズムを基に公式化するのか紐どいていく。
1993年生まれ。京都大学物理工学科を卒業後、MITメディアラボのDCI / OMIに参加。その後、ロンドン大学空間解析研究所(UCL Bartlett School)の修士課程にて都市空間解析の研究を行い、2019年5月にSpatial Pleasureを創業。現在、Wired Japanにて「Cultivating The CityOS」の連載をしている。
to be announced
Spatial Pleasureには、都市モデリングからデータ分析、マップデザイン、営業ゴリラまで、多様な専門性を持つメンバーが集まっています。一緒に、物理空間の新たな公式を構築し、文明を更新しましょう!
2023.01.26
X-Tech Innovation 2022 グランプリファイナルにてSpatial Pleasureが最優秀賞を受賞しました
2022.12.26
Spatial PleasureがDEEPCOREのKERNELに採択されました。
2022.12.01
Spatial PleasureがPlug and Play JapanのSmart Cities Batchに採択されました。
2022.12.01
Spatial PleasureがX-Tech Innovation 2022九州地区で優秀賞を受賞しました。
2022.08.25
Spatial PleasureとGEOTRAが、都市ポテンシャル最大化を目的とした分析業務に係る協業開始。
2022.07.22
Spatial PleasureがグロービスのG-STARTUPに採択されました。
Spatial Pleasureでは、音楽で新たな場所に出会う「Placy」というアプリケーションを運営しています。
「Forget the reviews. Follow your rhythm.」をテーマに、音楽という感覚の指標を通して都市を再解釈し、新たな場所との会遇を楽しむコミュニティです。