脱炭素社会に資する途上国のAffordable housing

本モジュールでは、開発途上国の低所得層向け住宅（Affordable Housing）において、脱炭素化、構造的安全性、および居住者のウェルビーイング（Decent Living Standard）を統合的に実現するための学際的研究を推進した。本年度は、インドネシアのスラカルタ市、スマラン市、およびバンジャルヌガラ県アリバヤ村を主要なフィールドとし、実測調査、数値シミュレーション、ステークホルダーへのヒアリング、および社会実装に向けた課題抽出を実施した。

機械学習（サロゲートモデル）を用いた熱環境改善策の系統的整理

ベイズニューラルネットワーク（BNN）を用いたサロゲートモデル（予測代行モデル）を構築し、将来気候下における温熱レジリエンスの最適化手法を確立した。途上国の不良住宅ストックは方位や開口配置が極めて多様であり、個別の詳細シミュレーションは計算負荷が高く現実的ではない。これに対し、本アプローチは膨大な計算結果を学習することで、多様な建物条件に対して最適なパッシブデザイン戦略を高速に探索するツールとして機能する。 特に本モデルの特筆すべき点は、推定値の分布を算出することで予測の不確実性（推定誤差）を確率的に把握できる点にある。解析の結果、決定係数は0.92以上、残差は9%以下という高い推定精度を達成した。これにより、誤差やリスクを定量的に織り込んだ上での政策提言が可能となり、現地政府が大規模な住宅改善指針を策定する際の強力な意思決定支援ツールとなる。

プレキャスト・モジュール構造（RUSPIN）の性能評価

インドネシア政府が推進する簡易プレキャスト工法RUSPINについて構造特性と社会的な受容性、関連研究の国際的動向を調査した。

• 構造的剛性の解明： スラカルタ市の現存住宅を対象とした常時微動計測の結果、建物の1次固有振動数は96～16.16Hzの範囲にあり、壁面の左官仕上げの有無が建物の剛性に大きく寄与していることを特定した。これは、低コスト住宅においても適切な施工管理が耐震性能の確保に不可欠であることを技術的に裏付けるものである。
• 過去10年間の途上国におけるaffordable housingの建設工法・材料に関する91の研究を統合・分析したシステマティック・レビュー論文を国際学術誌『Buildings』に発表し、RUSPINのaffordableな構法としての優位性・独自性が材料革新と人材育成を統合した包括的アプローチにある点を明らかにした。