【明星大学】データサイエンスで「大気汚染」の課題に挑む
明星大学データサイエンス学環
大気科学研究室
データサイエンス学環（理工学部 総合理工学科）
大気科学研究室
専門：大気環境科学／環境アセスメント
AI・データサイエンス系大学・学部の研究室では、どのような研究が行われている？ 気候変動、大気や海洋汚染など、世界中で環境問題への関心が高まっている。「脱プラ」「カーボンニュートラル」といったキーワードも頻繁にメディアで目にする昨今だが、この環境分野においてもデータサイエンスが大いに活用されている。明星大学データサイエンス学環の櫻井達也教授は、データサイエンスを用いて、大気汚染現象を解析・予測する研究に取り組んでいる。
データサイエンスで環境の課題に挑む
「大気汚染」と聞くと「PM2.5」や「光化学スモッグ」を思い浮かべる人が多いだろう。今や大気汚染は、国境を越えて、世界規模の社会問題になっている。明星大学データサイエンス学環の櫻井達也教授は、大気汚染の解析やシミュレーションの研究に取り組んでいる。具体的には、PM2.5や光化学スモッグなどの観測データを解析したり、どこでどのような汚染物質が発生するのか推測したりしている。
さらに、各種発生源がどのような影響を及ぼしているのか、コンピュータを使ってシミュレーションを行い、将来的な大気環境保全につなげる研究に取り組んでいる。例えば、過去の大気汚染現象を対象に、なぜ高濃度になったのか、そのメカニズムを解析するとともに、どの発生源をどの程度削減すれば、その汚染状況は改善するのかを推測し、具体的な解決策を模索している。まさに、データサイエンスで環境の課題に挑む研究だ。
「シミュレーションはあくまでもコンピュータの中の仮想空間における再現結果になるので、その精度がどのくらいなのか、観測データを用いて検証しています。天気予報もそうですが、精度の悪い予報モデルのまま考察すれば、誤った解釈につながります。通常は国が実施している各種観測データをインターネット上からダウンロードして、モデルの再現性検証を行います。ただ、大気汚染現象は非常に複雑な物理・化学現象がかかわっているので、より詳細にシミュレーションを行う場合には、独自の観測を行うこともあります。過去には、気球やドローンを使って、上空の大気汚染現象を観測したこともありますよ」
詳細はこちら
ドローン観測、下から見るか、横から見るか｜明星大学
機械学習を用いて過去の観測データから大気汚染を予測
では、この研究において、データサイエンスの知見はどのように役立っているのか。例えば、日本国内には、1000地点を超える気象・大気汚染の観測ポイントが存在する。そこで、年間10項目の調査をするとなると単純に1000（地点）×10（項目）×24（時間）×365（日）という膨大なデータを集計・解析することになる。ここで、Pythonなどの言語を用いたプログラミングの知識が必要になるという。さらに、大量の数値データから「意味」を取り出すために、統計学やデータの可視化（グラフ化・地図化など）に関連した知識も重要になる。
「最近は、機械学習を用いて、過去の観測データから大気汚染の短期予測を行うといった研究にも取り組んでいます。また、大気汚染の対策を行うためには、誰がどの程度の大気汚染物質を排出しているのか、エネルギー消費や各種活動量に関する大量のデータをもとに、排出量マップの推計なども行います。私は明星大学に来る前に、5年ほど環境系のコンサルティング会社に勤務していたことがあり、そこでデータサイエンスの知識を用いて各種調査を行っていた経験が、現在の研究にも役立っています」
物理法則で地球規模の現象の謎に迫る
そんな櫻井教授の大学時代の専攻は物理学。高校時代から数学や物理学に興味があり、まずは得意分野を究めようと考え、進学先を選んだ。その後、大学で専門的に物理学を学ぶなかで、地震や天気といった地球規模の現象が物理法則に関連していることに気づかされる。そこで、大学では、地球物理学の研究室に進み、大学院まで酸性雨やPM2.5の研究を続けた。ここで研究のツールとして出合ったのが、「データサイエンス」だった。
「高校までの勉強では、ただ問題を解くという意識が強く、学問自体の面白さに気づくまでに至りませんでした。やはり大学の学びはひと味違っていて、学修と実社会の現象がどのように関連しているのかを大いに学べた気がします。また、大学3年次に京都で、COP3（気候変動枠組条約第3回締約国会議）が開催され、『京都議定書』が採択されたことが大きなニュースになりました。これが気候変動や環境問題に大きな関心を持つきっかけになりましたね」
誰もが気軽に使える大気汚染予報システムを開発したい
櫻井教授の目標は、大気汚染の予報をもっと身近にすること。現状、予報をするには、コンピュータシミュレーションが最適なツールだが、これを使うためには、プログラミングやサーバ設備の高度な知識が必要で、すべての自治体に簡単に導入することは難しい。一方で、最近はさまざまな分野で、機械学習を用いて大量のデータを解析するBI（Business Intelligence）ツールが活用されている。これらを組み合わせて、誰でも扱いやすい数学的な大気汚染予報システムを構築できるのではないかと考えているという。
「SpotfireなどのBIツールの発達によって、大げさにいえば、プログラミングを深く理解しなくて、機械学習やデータ解析に挑戦できる時代が来るべきだと思っています。スマホに大気汚染や花粉飛散の予測アプリを入れて、誰もが簡単にカスタマイズできるようなツールができるといいですね。こうした未来を実現するため、現在、研究室のメンバーと一緒に、観測データをもとにした数学的な大気汚染予報システムの開発研究に取り組んでいます」
データサイエンスは将来の強力な武器になる
今後は、文系・理系の枠を外して、誰もがデータサイエンスを活用する時代が来ると櫻井教授は考えている。日本の高校教育では、早い段階で文系・理系の選択があり、文系の進む生徒の多くが、「数学が難しい。なんの役に立つかわからない」という消極的な理由で将来を決めている傾向にある。しかし、社会人経験もある櫻井教授は、これからのSociety5.0時代において、数学や理科の知識は将来の仕事においても大きな強みになると断言する。
「よく高校生にこういう話をします。無人島でサバイバルをすることになり、嫌いな食べ物しか持って行けない状況になったら拒否する人はいるでしょうか？ 嫌いだから、難しいからという理由で、将来の強力な道具を捨てるのは非常にもったいない。社会に出れば、営業職でも過去のデータから将来の売上を予測するようなスキルは必須です。ぜひ自分を成長させてくれる大学を自ら選び、学んできた知識が実社会にどのように接続するのかを体感してください。明星大学データサイエンス学環は、1学年30名という少人数制の環境で、じっくりとデータサイエンスを学ぶことができます。難しい分野だけに、細かく質問ができる環境は貴重です。教員との密なコミュニケーションを通じて、大いに成長してほしいと思います」
プロフィール
櫻井 達也
明星大学 データサイエンス学環 教授
理工学部 総合理工学科 教授
東京理科大学 大学院 理学研究科 物理学専攻 博士課程修了。博士（理学）。日本環境衛生センター酸性雨研究センター研究員、日本エヌ・ユー・エス株式会社 環境コンサルタントを経て、明星大学へ。専門は、環境動態解析、環境モデリング、環境アセスメント。環境コンサルタントとしての経験などを活かし、実践的な大気汚染の予測シミュレーションモデルを開発している。
研究室の詳細
大気科学研究室
大気汚染の観測と数値シミュレーションを基盤として、環境課題の解決に挑む。PM2.5、大気アンモニアなど観測対象は多様で、越境大気汚染、船舶排ガスなど学生たちが取り組む研究テーマも幅広い。機械学習を用いた大気汚染の予測モデリングなど、最先端のデータサイエンスを駆使した研究にも挑戦できる。
詳細はこちら
大気科学研究室
Text by 丸茂健一（minimal）／Illustration by 高橋由季
