都市型産業を育む「知識創造の《場所》」の理論化と計画手法の体系化

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（１）昨年度に引き続き、東京都台東区のクラフト的ものづくり産業集積についての事例分析を進めた。その際、経営者が広義の「経営資源」を獲得する場面に着目し、各場面における「空間－出来事」の組み合わせを類型的に把握したうえで、具体的なエピソードと関連付けて分析することで、知識創造を下支えする環境を《場所》として解明することを試みた。その結果、主として以下の結論を得た：①長年事業を営んできたベテラン経営者の事業所が、新規参入経営者にとっての「学びの場」となっていること。②新規参入経営者同士の相互の「学びあい」が活発であること。③事業コミュニティの空間・飲食店・まちなか・アトリエ等が、経営者同士の「社交の場」となっていること。④事業コミュニティの空間・まちなかが、事業アイデアを生み出す「触発の場」になっていること。また、当地の都市空間が、経営者たちに資源獲得のための多様な場を提供しており、その結果として集積地域全体としての《場所》性が立ち現れて、産業コミュニティの継続的な維持発展を可能としていることを指摘した。（２）知識産業の重要な立地決定要素である「場所のイメージ」について、公的統計データ等の古典的な都市環境データに加えて、ＳＮＳビッグデータを用いた予測モデルの構築を進めた。AIを用いた複数の予測モデルを比較検討することで、モデルを精緻化した。その結果、主として以下の結論を得た：①ＳＮＳデータなし（古典的都市環境データのみ）のモデルに比較して、ＳＮＳデータを加えたモデルでは、都市イメージの局所的・偏在的な分布を抽出・表現することが可能であること。②ＳＮＳデータをのみ変数として用いることで、古典的都市環境データを投入しなくとも、一定水準の予測精度を達成することが可能であること（当該手法は、都市イメージ把握の迅速化・低コスト化に資すると考えられる。但し予測精度には改善の余地がある）。