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所属 |
情報データ科学部 情報データ科学科 |
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プロフィール |
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佐々木 一織 (ササキ イオリ)
SASAKI Iori
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職務経歴（学内） 【 表示 ／ 非表示 】
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2025年04月-継続中
秋田大学 情報データ科学部 情報データ科学科 助教
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2022年04月-2025年03月
秋田大学 大学院理工学研究科 数理・電気電子情報学専攻 日本学術振興会特別研究員
学会（学術団体）・委員会 【 表示 ／ 非表示 】
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2020年08月-継続中
アメリカ合衆国
ACM (Association for Computer Machinery)
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2021年-継続中
アメリカ合衆国
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
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2019年08月-継続中
日本国
情報処理学会
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2021年10月-継続中
日本国
日本データベース学会
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2024年01月-継続中
日本国
日本地図学会
学位論文 【 表示 ／ 非表示 】
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Data-Driven Geofencing: Advancing Urban Tourist Exploration with Location Intelligence
SASAKI Iori
2025年03月
単著
【和訳】データ駆動型ジオフェンシング：位置インテリジェンスによる都市観光行動の促進
本論文は，プッシュ型位置情報サービスの中核をなす「ジオフェンシング」という技術について取り上げています。ジオフェンシングとは，あらかじめ設定した仮想エリアへの入退出を検知して，情報を自動的に送信するイベント処理の仕組みです。本論文の提案は，マップデータに基づいて経験や勘を頼りに設定するのではなく，ヒトの移動データを仮想エリアの最適化プロセスに組み込むことが必要であるということです。都市移動に際して必要な情報を適切なタイミングで届けられるような観光ガイドアプリケーションのデザインに寄与しました。
研究等業績 【 表示 ／ 非表示 】
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Hierarchical Geofencing for Location-Aware Generative Audio Tours
Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Tomihiro Utsumi and Ryo Sato
Urban Informatics ( Springer Nature ) 3 ( 33 ) 2024年12月 [査読有り]
研究論文（学術雑誌） 国内共著
This study aims to restructure a location-aware audio guide mobile application designed for urban walking tours. Traditional points of interest-based geofencing, which triggers automatic guide delivery as users approach specific locations, struggle to provide continuous and consistent storytelling in areas with limited notable spots, thereby diminishing tourist experiences. To address this challenge, we propose a hierarchical geofencing framework that forms the basis for seamless audio guide experiences through scale-based feature switching and the definition of story serialization rules. In addition, this study proposes geofence-to-conversation techniques utilizing text-to-speech engines and large language models to dynamically adapt guide document resources to dynamic tourists’ movements. A demonstration conducted in a historic urban park area highlighted that the guide generation time in both English and Japanese guide modes is significantly shorter than playback duration, confirming technical feasibility for seamless regional storytelling. Furthermore, we define metrics such as starting time errors, ending time errors, undelivered time to evaluate the real-time performance of location-aware audio guide applications. The experimental results demonstrate effective strategies for geofence configuration and operations, enhancing user experiences in our generative audio tours. This intelligent guide approach, designed for complex urban environments, is expected to enrich tourism and foster regional learning.
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まち歩き向け位置情報サービス改善のためのセンサデータ駆動型ライフサイクルの実証
佐々木 一織，有川 正俊，Lu Min，内海 富博，佐藤 諒
日本地図学会機関紙「地図」 2024年09月 [査読有り]
研究論文（学術雑誌） 国内共著
To support the design of walking routes based on tourists’ demand, we have attempted to construct a digital feedback system. This system includes methods for creating pedestrian flow heatmaps for regional resources （discovery of potential tourist resources） and scoring recommended walking routes （quantitative evaluation of current walking routes）. As mobile devices are widely used today, the accumulation of GPS location data can be a feasible way to capture pedestrians’ city-scale movements and visualize people flows in the region at a low cost. However, recording their trajectory frequently and continuously leads to a lack of storage space at high speed and difficulties in identifying popular spots and streets from clusters in the GPS heatmap. This research extends our prior work on GPS trajectory articulation to an experimental study in the development of local tourism. This method employs various mobile sensor data to eliminate points of remaining stationary using acceleration data and abstracts indoor points with GPS horizontal accuracy data, achieving a compact and reliable dataset. Section 2 illustrates the conceptual diagram of our mobile collaborative solution：（A） designers input recommended points of interest and walking paths through the web-based editor；（B） self-guided tour applications collect walkers’ mobile sensor data and transmit their logs after the articulation process；（C） the pedestrian flow reporting system generates spot-level and path-level heatmaps with the semantic filtering （e.g., indoor staying and user content） from the dataset. The reporting system also plots the gaps between the designer’s recommended routes and the actual selection by users, called route scoring. In Section 3, using a local tourism business in Akita City as an example, we verify the superiority of our proposal by comparing （i） tracking data generated by trajectory articulation and （ii） tracking data only by GPS location data from the perspective of reliability and compactness. Finally, Section 4 reports that the introduction of our framework can provide deep insights into the improvement of walking route recommendations.
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Data-Driven Geofencing Design for Point-of-Interest Notifiers Utilizing Genetic Algorithm
Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Tomihiro Utsumi and Ryo Sato
ISPRS International Journal of Geo-Information ( ISPRS International Journal of Geo-Information ) 13 ( 6 ) 2024年06月 [査読有り]
研究論文（学術雑誌） 国内共著
This study proposes a method for generating geofences driven by GPS trajectory data to realize scalable point-of-interest (POI) notifiers, encouraging walking tourists to discover new local spots. The case study revealed that manual geofence settings degrade the location relevance and user coverage—key objectives of POI notifiers—and hinder the scalability and reliability of services. The formalization presented computationally equips geofence designers with practical solutions through two implementations based on prior GPS trajectory logs: (1) a multiobjective genetic algorithm that suggests cost-effective geofences by providing trade-off visualizations and (2) a user coverage-penalized genetic algorithm that determines an optimal geofence based on the designers’ expectations. The feasibility and stability of the proposed implementations were tested in areas with varying tourist flow patterns. A comparative survey among manual settings, settings incorporating a reliability simulation, and data-driven settings demonstrates significant performance improvements for geofence services.
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Mobile Collaborative Heatmapping to Infer Self-Guided Walking Tourists’ Preferences for Geomedia
Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu and Ryo Sato
ISPRS International Journal of Geo-Information 12 ( 7 ) 2023年07月 [査読有り]
研究論文（学術雑誌） 国内共著
This paper proposes a model-less feedback system driven by tourist tracking data that are automatically collected through mobile applications to visualize the gap between geomedia recommendations and the actual routes selected by tourists. High-frequency GPS data essentially make it difficult to interpret the semantic importance of hot spots and the presence of street-level features on a density map. Our mobile collaborative framework reorganizes tourist trajectories. This processing comprises (1) extracting the location of the user-generated content (UGC) recording, (2) abstracting the locations where tourists stay, (3) discarding locations where users remain stationary, and (4) simplifying the remaining points of location. Then, our heatmapping system visualizes heatmaps for hot streets, UGC-oriented hot spots, and indoor-oriented hot spots. According to our experimental study, this method can generate a trajectory that is more adaptable for hot street visualization than the raw trajectory and a simplified trajectory according to its geometry. This paper extends our previous work at the 2022 IEEE International Conference on Big Data, providing deeper discussions on application for local tourism. The framework allows us to derive insights for the development of guide content from mobile sensor data.
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Articulated Trajectory Mapping for Reviewing Walking Tours
Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa and Akinori Takahashi
ISPRS International Journal of Geo-Information ( ISPRS International Journal of Geo-Information ) 9 ( 10 ) 2020年10月 [査読有り]
研究論文（学術雑誌） 国内共著
This paper addresses how to enrich a map-based representation for reviewing walking tours with the features of trajectory mapping and tracing animation. Generally, a trajectory generated by raw GPS data can often be difficult to browse through on a map. To resolve this issue, we first illustrated tangled trajectory lines, inaccurate indoor positioning, and unstable trajectory lines as problems encountered when mapping raw trajectory data. Then, we proposed a new framework that focuses on GPS horizontal accuracy to locate indoor location points and find stopping points on an accelerometer. We also applied a conventional line simplification algorithm to make the trajectory cleaner and then integrated the extracted points with the clean trajectory line. Furthermore, our experiments with some actual logs of walking tours demonstrated that articulated trajectory mapping, which comprises simplification and characterization methods, sufficiently reliable and effective for better reviewing experiences. The paper contributes to the research on cleaning up map-based displays and tracing animations of raw trajectory GPS data by using not only location data but also sensor data that smartphones can collect.
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Ren Kurosaki, Masatoshi Arikawa, Ryoo Fujiwara, Iori Sasaki, Min Lu, Tomihiro Utsumi and Ryo Sato
BDIOT ‘24: Proceedings of the 2024 8th International Conference on Big Data and Internet of Things ( ACM International Conference Proceeding Series ) 114 - 119 2024年12月 [査読有り]
研究論文（国際会議プロシーディングス） 国内共著
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Generative Live Commentaries Interacting with Geospatial Context for Promoting Local Festivals
Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Tomihiro Utsumi and Ryo Sato
BDIOT ‘24: Proceedings of the 2024 8th International Conference on Big Data and Internet of Things ( ACM International Conference Proceeding Series ) 125 - 131 2024年12月 [査読有り]
研究論文（国際会議プロシーディングス） 国内共著
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Adaptable Data-Driven Geofences for Notifying Points of Interest Using Tourists’ GPS Trajectories
Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Ryo Sato and Tomihiro Utsum
LocalRec'23: Proceedings of the 7th ACM SIGSPATIAL International Workshop on Location-based Recommendations, Geosocial Networks and Geoadvertising ( Association for Computing Machinery ) 37 - 43 2023年11月 [査読有り]
研究論文（国際会議プロシーディングス） 国内共著
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Thematic Geo-Density Heatmapping for Walking Tourism Analytics using Semi-Ready GPS Trajectories
Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu and Ryo Sato
2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) 4944 - 4951 2023年01月 [査読有り]
研究論文（国際会議プロシーディングス） 単著
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Adaptive Visualization of Tourists’ Preferred Spots and Streets Using Trajectory Articulation
Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Ryo Sato and Tomihiro Utsumi
Proceedings of the 2nd ACM SIGSPATIAL International Workshop on Animal Movement Ecology and Human Mobility, HANIMOB 2022 ( Proceedings of the 2nd ACM SIGSPATIAL International Workshop on Animal Movement Ecology and Human Mobility, HANIMOB 2022 ) 27 - 32 2022年11月 [査読有り]
研究論文（国際会議プロシーディングス） 国内共著
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第31回国際地図学会議・第19回国際地図学協会総会（南アフリカ共和国・ケープタウン市）参加報告
伊藤 香織, 若林 芳樹, 森田 喬, 矢野 桂司, 佐々木 一織, 吉田 桃子, 川井 拓弥, 石川 初
地図 ( 日本地図学会 ) 61 ( 4 ) 1 - 16 2023年12月
会議報告等 国内共著
◆原著論文【 表示 ／ 非表示 】
◆国際会議プロシーディングス【 表示 ／ 非表示 】
◆その他【 表示 ／ 非表示 】
作品 【 表示 ／ 非表示 】
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佐々木 一織 その他
2025年05月-継続中Onsite Radio Al （ORA：おら）は、歩いている人の位置に合わせて、リアルタイムに観光情報を届けてくれる新感覚地域ガイドアプリです。
観光客がまちを歩くだけで、AIが「いまどこにいるか」を判断して、その場所に合ったキャラクターの会話を生成します。
コンテンツ協力：大館市どこでも博物館様 -
きつねあるき - あきた羽州街道まち歩きガイドモバイルアプリケーション
佐々木 一織（有川研究室） その他
2022年07月-継続中秋田市より発行されているガイドブック『あきた羽州街道時を超えた散歩道」がスマートフォンアプリとなって登場。スマートフォンに搭載されたセンサを活用して，より快適で楽しい秋田市のまち歩き体験を提供します。江戸時代に整備された東北の交通の要「羽州街道」を一緒に歩き，沿線に存在する神社仏閣や施設に立ち寄りながら秋田の歴史を学びましょう。
コンテンツコピーライト：秋田市観光文化スポーツ部 文化振興課 -
KoPpoMai - マップストーリーテリング制作を通じた位置情報科学の教育支援ツール
佐々木 一織 その他
2022年-継続中STEAM（Science, Technology, Engineering, Arts, Mathematics）教育の新たな取り組みとして，位置情報サービス（LBS: Location-Based Service）の基本原理を学べるモバイルアプリケーション「KoPpoMai」を開発し，ウェブドキュメントを整備しました。学生は最低2時間の実習を通して，GPS連動ナビゲーションアプリを作成しながらLBSの基礎を学ぶことができます。また，さらに時間をかけることで，学生が独自のアイデアを用いた創造的なマップストーリーテリングを実現することが可能です。秋田大学 理工学部 人間情報工学コースの創造工房実習，サイエンスラボ，学内スクーリングにおいて令和2年度から令和6年度にわたり実際の実習教育に利用された実績があります。
学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】
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AsiaCarto2024 Best Student Presentation Award
2024年12月10日 The First Asian Cartographic Conference Hierarchical Geofencing for Location-Aware Generative Audio Tours
受賞者： Iori Sasaki -
ACM SIGSPATIAL 2022 Travel Grant Award
2022年11月04日 ACM SIGSPATIAL 2022 Adaptive Visualization of Tourists’ Preferred Spots and Streets Using Trajectory Articulation
受賞者： Iori Sasaki -
令和3年度 秋田大学研究科長表彰
2022年03月 秋田大学 理工学研究科
受賞者： 佐々木 一織 -
令和2年度 秋田大学研究科長表彰
2021年03月 秋田大学 理工学研究科
受賞者： 佐々木 一織 -
情報処理学会第83回全国大会 学生奨励賞
2021年03月 情報処理学会第83回全国大会 GPS軌跡分節可視化と共有サービスの実現と検証
受賞者： 佐々木 一織
科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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まち歩きを対象としたデータ駆動型地域づくりのためのGPS軌跡分節化手法の研究
特別研究員奨励費
研究期間: 2022年04月 - 2025年03月 代表者: 佐々木 一織
既存資源の活用を標榜するまち歩き観光は，あらゆる地域に開かれており，近年国内外で展開されている。観光事業を起点とした地域振興には持続性が不可欠であり，低コストかつ効果的な観光者行動データの取得・蓄積・分析を通して，観光者の実際に基づく政策改善と観光資源発掘が求められている。本研究は，ポピュラーな行動データの一つであるGPSデータが多くの場面で低信頼かつ不必要に膨大な蓄積になりうる問題の解決方法を確立する。独自開発した観光ガイドモバイルサービスをもとにスマートフォンの空間センサ群を協調させて軽量で情報密度の高い位置情報ビッグデータの構築原理ならびに適するデータマイニング手法の研究開発を行う。
その他競争的資金獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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Articulated Trajectory Mapping Using Mobile Environments for Location-Based Learning
提供機関: 情報科学国際交流財団 2020年度国際会議参加登録助成
研究期間： 2020年10月 - 2020年10月
資金支給機関区分：その他
学会等発表 【 表示 ／ 非表示 】
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Bridging Traditional and Digital Cartography: Techniques in Dynamic Local Georeferencing
Quang Sang Tran, Min Lu, Iori Sasaki and Masatoshi Arikawa
The First Asian Cartographic Conference (AsiaCarto 2024) 2024年12月 - 2024年12月
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Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Tomihiro Utsumi, and Ryo Sato
International Conference on Mobile Human-Computer Interaction 2024年09月 - 2024年10月
デモセッション
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ジオフェンシングに基づく観光ビデオブログ生成アプリケーションの開発
江口 颯，佐々木 一織，有川 正俊，Lu Min，内海 富博，佐藤 諒
2024年度電気関係学会東北支部連合大会 (秋田県立大学) 2024年08月 - 2024年08月
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空間クラスタリングを用いたGPSデータ駆動型円形ジオフェンス生成手法の提案と検証
田村 智一，佐々木 一織，有川 正俊，Lu Min，佐藤 諒，内海 富博
2023年度情報処理学会東北支部研究会 (秋田大学) 2023年11月 - 2023年11月
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GPSログデータのクラスタリングによる滞在場所の検出とジオフェンスの自動生成
田村 智一，佐々木 一織，有川 正俊，Lu Min，佐藤 諒，内海 富博
2023年度電気関係学会東北支部連合大会 (岩手県立大学) 2023年09月 - 2023年09月
担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】
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2025年10月-2026年02月
応用プログラミング
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2025年06月-2025年08月
データベース基礎II
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2025年04月-2025年06月
データベース基礎I
メディア報道 【 表示 ／ 非表示 】
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情報データ科学部について（全2回）
2025年05月
【ラジオ】秋田大学ラジオレポート - ABS秋田放送
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秋田学くんの課外授業 〜秋田の大学を知りたい！〜
2024年07月20日
【テレビ放映】サタナビっ! - AAB秋田朝日放送
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AIがイベントガイド 秋大とNTT紹介
2024年05月26日 ( 23面 )
【新聞掲載】読売新聞 23面
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スマートフォンでマイニングする秋田の歴史とこれからの観光DX
2022年11月
【電子雑誌】「北光」電子版第6号 - 北光会
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秋田の史跡 スマホでたどる
2022年08月15日 ( 17面 )
【新聞掲載】朝日新聞 17面