2022 年１月31 日～2 月28 日の29 日間にわたり、JICAによる2021 年度国別短期研修イノベーティブ・アジア「ビッグデータと持続可能な開発目標 (SDGs)」を、環境地理分野が中心となりオーガナイズしました。
We organized JICA Knowledge Co-Creation Program, Short-term Program of Innovative Asia FY2021: “Big Data and Sustainable Development Goals (SDGs)” in January to February, 2022.
カンボジアより2 名，マレーシアより2 名，ベトナムより3 名，パキスタンより1名の、合計8 名がオンラインで参加しました。
以下3つの単元目標を経た上で、国別アクション・プランを策定することを目標としました。
- 単元目標1：SDGs のためのビッグデータに関する歴史的背景が理解できるようになること。
- 単元目標2：持続可能な土地・災害管理のための地理空間に係るビッグデータに関する知識を得ることができるようになること。
- 単元目標3：SDGs 実現のためのビッグデータ活用に関する知識を得ることができるようになること。
- 国別アクション・プラン：ビッグデータを活用し，研修員の国におけるSDGs のアクション・プランを策定する。
我々の分野だけでなく、筑波大学、農研機構、道総研、香川大学、東北大学、東京大学、株式会社Synspective、地球環境戦略研究機関、会津大学、山口大学といった、さまざまな機関から講師をお招きし、多様で分野横断的な講義と討論が展開されました。
- 単元目標1への取り組み
- 講義1：SDGs に関連するランドサイエンスのデータ収集・解析の歴史
- 講義2：SDGs とMDGs，ビッグデータの登場
- 講義2 と自国のSDGs に関する個人プレゼンテーション
- ビッグデータ収集に関する個人作業の説明
- グループ討論
- グループ発表
- 講義3：将来の土地利用・管理，SDGs とビッグデータ活用の可能性
- 単元目標2への取り組み
- 講義4：高精細地形情報と環境科学におけるビッグデータ
- 講義5：高精細地形情報のビッグデータ活用・応用事例
- 講義4～5 に関するグループ討論・発表
- 講義6：地表プロセスと斜面災害
- 講義7：地形データ解析における最適スケール
- 講義8：地球科学教育・アウトリーチにおける高精細地形情報
- 講義6～8 に関するグループ討論・発表
- 講義9：農研機構北海道農業研究センターについて
- 講義10：農業フィールド情報のためのリモートセンシング技術
- 講義11：スマート農業実現のための小型無人航空機センシング技術
- 講義12：精密技術の活用によるスマート農業
- 講義13：酪農のビッグデータを活用した乳牛の遺伝的改良
- 講義9～13 に関するグループ討論・発表
- 講義14：森林経営部の研究概要と森林レーザ計測
- 講義15：森林域の崩壊斜面における凍結融解作用による地表面変化
- 講義16：治山ダムの効果検証～土砂と魚類を指標に
- 講義17：森林流域の水資源管理
- 講義18：育種と育苗の概要
- 講義19：森林病虫害と樹木の衰弱の関係
- 講義14～19 に関するグループ討論・発表
- 講義20：環境科学におけるビッグデータ：都市・山間部における事例
- 講義20 に関するグループ討論・発表
- 講義21：気候変動、自然災害と気候モデルデータ
- 講義22：人の移動データから見えてくる激甚災害への対応
- 講義23：人の流れモデルのポテンシャル解析
- 講義21～23 に関するグループ討論・発表
- 講義24：環境科学のためのリモートセンシング技術の基礎と応用
- 講義25：3D 地理空間情報データを用いたVR 技術
- 単元目標2 に関するグループ討論・発表
- 単元目標1・2 を踏まえてのグループ討論・発表
- 単元目標3 への取り組み
- 講義26 Role of geospatial data and SDGs
- 講義26 に関するグループ討論・発表
- Hand on training: Extraction of Urban Morphology Using Google Earth Engine
- 講義27 SDGs interlinkages: methodology and analysis
- 講義27 に関するグループ討論・発表
- 講義28 Applications of SDGs interlinkages and case studies
- 講義28 に関するグループ討論・発表
- 講義29 A Role of Big data for building robust water resource management and achieving
- SDGs
- 講義29 に関するグループ討論・発表
- 講義30 An open-source Python package to analyze Terabytes of Raster data
- 講義30 に関するグループ討論・発表
- 講義31 A Fulfilling targets of SDGs 6 and SDGs 11 with Deep Learning techniques
- 講義31 に関するグループ討論・発表
- ハンズオントレーニングSurface water monitoring using deep learning techniques
- 単元目標3 に関するグループ作業・討論: Use of Geospatial data
- アクション・プランへの取り組み
- 解説：アクションプラン
- アクションプランに関するグループ討論 #1
- アクションプランの進捗に関するグループ発表 #1
- アクションプランに関するグループ討論 #2
- アクションプランの進捗状況についてグループ発表 #2
- アクションプランのグループ発表・討論
アクションプランの策定では、参加者はそれぞれの国でSDGsの17の目標の進捗状況を分析し、問題を見つけ、重要または関心のある特定の目標に焦点を当てました。このプロセスを通じて問題解決に必要なビッグデータを探し、その活用を含むアクションプランの作成手順を学びました。なかでも、カンボジアチームはゴール2（飢餓をゼロに）および3（すべての人に健康と福祉を）にフォーカスし、国内の医療機関や研究機関との協力を強調すると同時に、自動車交通事故などの社会問題にも言及し、ビッグデータの活用の可能性を示しました。本研修で習得した内容を結びつけた議論・発表により、ベスト・グループ・プレゼンテーション賞を獲得しました。
オンライン講義の様子
VR 空間におけるヴァーチャル巡検の様子
参加いただいた皆様、そして有意義な講演を提供してくださった講師の皆様に、改めて感謝申し上げます。
Environmental Geography 
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