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研究室概要
羽藤研究室は，2006年4月に羽藤が愛媛大学から東京大学工学部都市工学科へ赴任したことにより，同専攻に出来た新しい研究室です．現在は羽藤と，院生11名，学部生4名でやっています．ぜんぜん関係ないはずの知能情報や原子力を専攻とする学生さんのたまり場になっており，データベースの設定からエネルギー政策とリスクコミュニケーションのあり方まで幅広い議論がたまに展開されています．羽藤が個人的に得意とするテーマは，ネットワーク上の行動の観測とモデル化です．最近は，空間と言語/映像を媒介とするコミュニケーションネットワーク分析や歩行者の回遊行動を考慮した空間設計など応用的なテーマにも関心をもっています．
研究室では明快な理論を下敷きにした現象理解と実装を重視しています．理論については，統計や線形代数，微分幾何を下敷きにした確率的な意思決定モデルやデータマイニングを，ネットワーク解析については均衡配分やシミュレーションを，またミクロ経済学を下敷きにしたゲーム理論などを合宿輪講等を通じて勉強しています．実装については，プログラミング言語を限定しませんが，PerlやSchemeよりもオブジェクト指向な言語の入門として適したJavaの修得を推奨しています．
大学にできる最大の社会貢献は，研究と教育だと思っています．研究を通じて学生さんをどのように育てたいかといえば，空間設計であれ行動モデルであれ，どんなに小さくてもいいから状況の中で問題点を見つけだし，解決策を考え，コミュニケーションを取りながら実行し，評価可能な結果(成功でも失敗でも良い)を得られるような人になってほしいと思っています．自分は何が出来て何が出来ないのかを把握すること，出来ると思ったことをやって結果を検討できることが大切なのかもしれません．
矢鱈に大げさに自分がやっていることを社会の中で重要だと言ってみたり，わかっていないのにわかったようなことはいうのはどうかと思います．乱暴な理解でなんでもいいからことを進めるよりも，交通計画やモビリティと都市の関係について，すこしづつでもいいので自分たちの手を動かしながら理解の範囲を丁寧に広げていけたらと思っています．
好奇心旺盛でまだ新しい研究室です．本郷にお越しの際はお気軽に工学部14号館の２階の研究室にお立ち寄りください．研究の話をいろいろできたらとてもうれしく思います．
主な研究テーマ
ネットワークの階層構造がもたらす行動の確率的な諸相とその相互関係に強い関心を持っています．理論的手法論とデータ指向な手法論を使って研究に取り組んでいます．ネットワーク分析については，特に「経路選択モデル」が好きです．確率的な選択肢集合の認知メカニズムやその学習過程，進化学習理論を援用したプライシングやインセンティブのデザイン，n-GEVモデルとブラエスのパラドクスの関係性など，（一筋縄ではいきませんが）インプリケーションが豊富で計算アルゴリズムの実装にまだなお多くの課題が残るこうしたテーマに取り組んでいくことをとてもおもしろいと感じています．また物理的なネットワーク研究に加え，紐帯とよばれるソーシャルネットワークの生成過程についてKolmogorov方程式を使ったような理論的な研究も進めています．
行動分析では，歩行者とさまざまな種類の車両といったように複数の意思決定主体が互いに関連しあうような多体意思決定問題に関心があります．さらに時間軸上で繰り返される行動の確率的な変動を超長期的な枠組みでモデル表現したり，空間認知と行動継起のメカニズムの解明にも興味があります．
従来，こうした研究テーマは，観測が難しく計算負荷も高いことからモデルの仮定の範囲外だとされ，明確に取り扱われてきませんでした．われわれの研究室では，自ら観測技術を開発し現実的な計算アルゴリズムを実装することで，こうした問題の前段階からまず先に解決しようとしています．
特に観測面については，さまざまなウエアラブルセンサーを用いたプローブパーソン技術について独自の研究を進めています．ＧＰＳ携帯電話とウエブダイアリーを用いたプローブパーソン技術については，松山都市圏や沖縄都市圏のＰＴ調査に適用されるなど，実務的にも大きな広がりをみせつつあります．従来のアンケート調査にくらべると，観測分解能を格段に向上させ，スケールの細かな歩行や自転車などのトリップをより正確に観測できることが様々な研究成果から明らかになってきています．加速度や音，気圧などの複数のセンサーを筐体の中に組み込むことで，被験者がなんの作業もなしに超長期にわたって行動を観測することが可能なBCALSの開発も試みています．すこし大げさかもしれませんが，こうした技術開発により，ネットワーク上の行動分析の新たなパラダイムを模索しています．
応用研究
演繹的なシミュレーションと帰納的なデータ化技術の双方について一見するとかなり細かい研究を行っているように見えるかもしれません．私たちの研究室では，これらの技術を多量高精度な理論-技術体系として再構築することを目指しています．（そのために）その上で，具体的なフィールドを設定し，都市計画や交通計画における実際の問題に取り組み，モビリティをデザインすることで，そこで起こっている問題を解決することも指向しています．
実際に手を動かして図面をひき，模型をつくって空間設計を行うこと，その場所に適した空間情報サービスを実装してみること，多面的なシミュレーション計算を行いその町にあったモビリティプランを作成すること，その計画やデザインをもってユーザーと向き合うことを重視しています．
Spatial-Behevioral Graph APIと検索エンジンの実装や，見える化を基本にしたポータブル交通管制システムの実装，交通環境ポイントのインセンティブ設計や電気自動車やマイクロモビリティを使ったエリアマネジメント，実際の都市におけるミクロ-メゾ竏茶}クロなスケールのスーパーシミュレーションの実装に取り組んでいます．