講演

夜間光（NTL）と AlphaEarth の日中の衛星埋め込みから、ボリビアの339自治体について15のSDGs指標を予測し、さらに両方の衛星の視点を組み合わせて、地域開発の局所的なクラスターと空間的な開発の罠をモニタリングします。

衛星画像と空間データサイエンスによって、不均等な発展をどのように測定・予測・説明できるかを論じる招待講演（スペイン語）です。

宇宙から見た夜間光は、東南アジアと日本のインフラへのアクセスを捉え、地域間の格差が縮小していることを示します。また、2011年の地震で東北地方のインフラがどれだけ長く損なわれたかも明らかにします。

学習と研究に人工知能を活用しつつ、成果の信頼性と透明性を保つための枠組みを紹介します。コンテンツの作成と検証を分け、これらのツールを組み合わせる実践的な方法を示します。

名古屋大学 宇宙地球環境研究所（ISEE）「衛星データ応用講座」における招待講義（日本語）。

名古屋大学 GSID でのセミナー。データサイエンス・計量経済学・研究にAI（NotebookLM、Google Colab、GitHub）を活用します。

人工知能が応用計量経済学と実証研究をどのように変えつつあるかについての基調講演とマスタークラスです。計量経済学の理論を、クラウド計算、再現可能な Python ノートブック、人工知能を活用した学習・研究ツールと組み合わせます。

衛星画像などの新しいデータ、新しい手法、人工知能が、カンボジアとアジアにおける持続可能な開発研究をどのように変えつつあるかを議論するワークショップです。

夜間光の衛星画像が地域開発について何を語り、何を語れないのかを論じるセミナーです。

夜間と昼間の衛星画像を調査データや地図と組み合わせることで、国内の開発格差をどのように明らかにできるかを紹介します。これらのデータを組み合わせることで、さまざまなスケールで貧困を予測し理解することができます。

夜間光の衛星画像を処理し、経済活動の分析に活用するための、使いやすい Python ノートブックを紹介します。より多くの地域研究者がこの種のデータを利用できるようにすることを目指しています。

2013年から2019年にかけて、139か国と1,500以上の地域を対象に、新旧の夜間光衛星画像を比較します。新しい画像は、途上国内の経済格差をより正確に捉えます。

公式データが乏しい国々で、衛星画像、世帯調査、機械学習を組み合わせて地域開発を追跡する方法を紹介します。調査の費用が高く実施が難しい地域でも、持続可能な開発目標の進捗をモニタリングできるようになります。

衛星データ、全国世帯調査、機械学習を組み合わせて、カンボジア全土の教育・健康・生活水準における貧困を地図化します。作成した地図は、人々が剥奪状態にある可能性が高い場所を示します。

夜間光の衛星画像を用いて、2013年から2020年にかけてインドネシア・ジャワ島の各地域で経済活動がどのように成長するかを分析します。技術や技能は近隣地域に波及するため、ある地域の教育はその近隣にも恩恵をもたらします。

2011年から2020年にかけて、インドネシア514県で経済成長の加速が失業を減らすかどうかを検証します。関係を慎重に測定すると、その効果は工業化の進んだ西部地域にのみ見られます。

夜間光の衛星画像を処理し、経済活動の分析に活用するための、使いやすい Python ノートブックを紹介します。より多くの地域研究者がこの種のデータを利用できるようにすることを目指しています。

2種類の夜間光衛星画像を比較し、2013年から2020年にかけてのジャワ島118県の所得と格差をどちらがよりよく予測するかを検証します。新しい画像の方が優れており、特に同じ時点での地域間比較で力を発揮します。

2007年から2019年にかけて、トルコ81県の所得格差がどのように推移したかを分析します。各県は六つのグループに分かれ、近隣の県が各県の属するグループを説明する一因となっています。

衛星画像と空間データサイエンスを用いて、きめ細かな地理的スケールで開発を研究するための入門です。最後に学習教材とチュートリアルを紹介します。

夜間光の衛星画像を用いて、2000年から2020年にかけてのフィリピン各州の格差を追跡します。格差は平均的には縮小しましたが、各州は互いに離れていく二つのグループに分かれています。

地域ごとに速さが異なることを許容する手法を用いて、インドネシアの各地域が同じ速さで追いついているわけではないことを示します。これにより、多くの島々からなるこの国の地域格差をより現実的に捉えられます。

地域ごとに速さが異なることを許容する手法を用いて、インドネシアの各地域が同じ速さで追いついているわけではないことを示します。これにより、多くの島々からなるこの国の地域格差をより現実的に捉えられます。

夜間光の衛星画像を用いて、1998年から2012年にかけての東南アジア274地域の所得を測定します。光に基づく推計は公式の所得統計の差の約6割を説明し、近隣地域どうしが互いの成長に影響を与えていることを示しています。

夜間光の衛星画像を用いて、1992年から2012年にかけてのアフリカ諸国とその地域の所得格差を比較します。格差は縮小していますが、国や地域は依然として四つの別々のグループに分かれています。

2010年から2018年にかけて、インドネシアの各県の人間開発の格差がどのように変化したかを分析します。格差は主に教育によって縮小しており、近隣の県どうしが互いの進展に影響を与えています。

インドネシアの県レベルの新しいデータを用いて、2000年から2017年にかけて各県の所得格差がどのように推移したかを分析します。県は五つの別々のグループを形成しており、地方分権化の後も所得格差が続いていることを示しています。

1990年から2018年にかけて、南米151地域の所得と人間開発の格差がどのように変化したかを分析します。格差は全体として縮小しており、近隣地域の動向が各地域の追いつく速さに影響しています。

インドネシアの県レベルの新しいデータを用いて、2000年から2017年にかけて各県の所得格差がどのように推移したかを分析します。県は五つの別々のグループを形成しており、地方分権化の後も所得格差が続いていることを示しています。

1980年から2014年にかけて、ラテンアメリカ20か国の生産性の差がどのように推移したかを分析します。各国は互いに追いつくのではなく、いくつかの別々のグループに分かれています。

グッドガバナンスへの学際的アプローチに関するワークショップでのパネルディスカッションで、5D World Map System を取り上げました。

1990年から2010年にかけて、インドネシアの各州の労働生産性、物的・人的資本の蓄積、効率の格差がどのように推移したかを分析します。各州は一つの経路に収束せず、別々のグループを形成しています。

1980年から2014年にかけて、ラテンアメリカ20か国の生産性の差がどのように推移したかを分析します。各国は互いに追いつくのではなく、いくつかの別々のグループに分かれています。

1990年から2010年にかけて、インドネシアの各州が資源を産出に変える効率において互いに近づいたかどうかを検証します。平均的には近づきましたが、ある種類の効率では州が二つの別々のグループに分かれています。

1990年から2010年にかけて、インドネシアの各州が資源を産出に変える効率において互いに近づいたかどうかを検証します。平均的には近づきましたが、ある種類の効率では州が二つの別々のグループに分かれています。

日本の各都道府県が炭素排出1単位あたりにどれだけの経済産出を生み出しているか、そして1992年から2008年にかけてそれがどう変化したかを分析します。より包括的な効率性の指標では、互いに離れていく少なくとも二つの都道府県グループが見られ、単純な指標ではこれを捉えられません。

1992年から2013年にかけて、ボリビアの主要な都市圏の間で生活水準の格差がどのように変化したかを分析します。格差は縮小しつつありますが、最も開発の遅れた地域は依然として大きく取り残されています。