KAKEN — 研究課題をさがす | 研究者番号: 10509871

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検索結果: 16件 / 研究者番号: 10509871

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1. デジタルツイン因果推論の研究とそれによる環境変化に頑健な機械学習実装の実現

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
審査区分	小区分60030:統計科学関連小区分61030:知能情報学関連合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
研究機関	滋賀大学
研究代表者	清水昌平滋賀大学, データサイエンス学系, 教授
研究期間 (年度)	2025-04-01 – 2029-03-31採択

2. 識別における因果構造を考慮したAIに対する攻撃機序の理解とその防御戦略の構築

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
審査区分	中区分61:人間情報学およびその関連分野
研究機関	東京工業大学
研究代表者	佐久間淳東京工業大学, 情報理工学院, 教授
研究期間 (年度)	2023-04-01 – 2028-03-31交付
キーワード	深層学習 / 機械学習 / 敵対的サンプル / ポイズニング / 因果構造
研究開始時の研究の概要	深層学習による画像認識が社会のインフラを構成するような重要なシステムにおける活用が進むにつれ、悪意を持つ攻撃者によって深層学習の与える判断がコントロールされた場合の影響は深刻になる。既存のAIへの攻撃に対する防御戦略の多くは、攻撃者の挙動のモデル化に基づき防御を達成するため、攻撃者が防御戦略について ...

3. 人工知能（AI）の利用がもたらす生命倫理問題―全体像把握と今後の研究方向提示

研究課題

研究種目	挑戦的研究(萌芽)
審査区分	高度科学技術社会の新局面
研究機関	滋賀大学
研究代表者	位田隆一滋賀大学, 滋賀大学, 名誉教授
研究期間 (年度)	2020-07-30 – 2025-03-31交付
キーワード	AI / 生命倫理 / 個人情報保護 / 責任 / 同意 / リスク / 医療データ / 人間の尊厳 / ＡＩ / ELSI / 仮名化 / 医療機器 / ＥＬＳＩ / 診断 / データ
研究開始時の研究の概要	現代の医学・生命科学の分野においては様々な形で診療や研究にAIが導入され、展開は急速である。AIによる社会への影響の膨大さに鑑み、ELSIの発生について、医学・生命科学分野でのAIに関わるELSIの全体像を、国際的な状況も踏まえ、現在及び将来的発展をも想定して構築した上で、具体的な課題と対応を検討す ...
研究実績の概要	研究代表者及び研究分担者の日程上の都合及び渡航費の高騰により、海外調査は断念した。国内での研究活動はもっぱらオンラインでの研究班会議及び内外の文献や資料の収集・整理・分析を行い、また専門家との意見交換等を行った。研究成果の発表は、日本生命倫理学会年次大会での発表及び複数回にわたる講演によった。
現在までの達成度 (区分)	3: やや遅れている

この課題の研究成果物	国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (2件うち査読あり 1件、オープンアクセス 1件) 学会発表 (5件うち招待講演 3件) 備考 (1件) 学会・シンポジウム開催 (1件)

4. 未観測共通原因が存在する場合の巡回因果モデル推定法の研究と応用

研究課題

研究種目	基盤研究(C)
審査区分	小区分60030:統計科学関連
研究機関	滋賀大学
研究代表者	清水昌平滋賀大学, データサイエンス学系, 教授
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2025-03-31交付
キーワード	因果探索 / 説明性 / 制御 / 最適介入 / 個体レベル / 統計的因果推論 / 統計的因果探索 / 因果推論
研究開始時の研究の概要	実質科学の主目的は、因果関係の解明である。介入を伴う実験を行うことができれば分析は比較的シンプルになるが、多くの応用領域において倫理やコストの観点から介入実験を行うことは難しい。そこで本提案では、介入を伴う実験によって得られたのではない観察データから、観測変数間の因果構造を推定するための統計解析法 ...
研究実績の概要	因果探索法の応用として、反事実確率の推定をする際に因果探索を用いて因果グラフを推定するところから始め、反転確率を求め、金融機関のデータを分析した。説明可能な人工知能（XAI）は、機械学習アルゴリズムの内部メカニズムを明らかにするのに役立ち、その予測の根拠を示すことで信頼性を強化する。いくつかのXAI ...
現在までの達成度 (区分)	3: やや遅れている

この課題の研究成果物	国際共同研究 (3件) 雑誌論文 (11件うち国際共著 5件、査読あり 11件、オープンアクセス 9件) 学会発表 (20件うち国際学会 5件、招待講演 7件) 図書 (1件)

5. ヘルスデータ統合インフラの開発による「幸せに老いるコミュニティ」の実現

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
研究分野	人工物システムの強化
研究機関	京都大学
研究代表者	福間真悟京都大学, 医学研究科, 特定准教授
研究期間 (年度)	2017-07-18 – 2020-03-31完了
キーワード	疫学 / 介護予防 / 人工物システム / 高齢者 / IoT / ヘルスシステム / 健康コミュニティ / ヘルスデータ / 臨床疫学 / 老年医学 / 情報デザイン
研究成果の概要	ICTを生活に実装する技術受容や、データから得られる知見を効果的に共有するコミュニケーション・デザインの観点を取り入れることで、本プロジェクトは、高齢者が主体的に参加する健康支援コミュニティのモデルの実装に成功した。生活と健康に関連するデータを活用して、高齢者の健康支援を行い、幸せに老いるコミュニテ ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (1件) 学会発表 (5件うち招待講演 5件) 備考 (3件)

6. 異質性や非定常性のあるデータにおける未観測交絡変数を許す因果構造推定法と応用

研究課題

研究種目	基盤研究(C)
研究分野	統計科学
研究機関	滋賀大学
研究代表者	清水昌平滋賀大学, データサイエンス学部, 教授
研究期間 (年度)	2016-04-01 – 2020-03-31完了
キーワード	因果探索 / 因果構造 / 観察データ / 未観測共通原因 / 異質性 / 統計的因果推論 / 構造的因果モデル / 因果構造探索
研究成果の概要	LiNGAMモデルは連続変数のみを扱う。異質性を表現するために, LiNGAMモデルが離散変数を扱えるように拡張することを試みた。まずは, 離散変数と連続変数の関係が非巡回有向グラフであると仮定したモデルを開発した。また、離散変数を扱うことのできる機械学習モデルと因果モデルを組み合わせることを考えた ...

この課題の研究成果物	国際共同研究 (5件) 雑誌論文 (12件うち国際共著 5件、査読あり 12件、オープンアクセス 5件) 学会発表 (13件うち国際学会 5件、招待講演 11件) 図書 (2件) 備考 (3件)

7. データベクトル間の関連を考慮した多ドメインデータの多変量解析

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
研究分野	統計科学
研究機関	京都大学 (2017-2019) 大阪大学 (2016)
研究代表者	下平英寿京都大学, 情報学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2016-04-01 – 2020-03-31完了
キーワード	多変量解析 / パターン認識 / グラフ埋め込み / 次元削減 / 分散表現 / ニューラルネットワーク / マルチモーダル / 自然言語処理 / 漸近理論 / 画像検索
研究成果の概要	画像，タグ，文書等の様々な種類（ドメインと呼ぶ）の情報源から得られるデータベクトルと，データベクトル間の関連性の強さに関する情報が得られているデータを，多ドメイン関連性データと呼ぶ．従来の多変量解析ではベクトルが1対１対応するものを扱っていたため，柔軟なデータ構造を表すことができなかった．本研究では ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (15件うち査読あり 15件、オープンアクセス 9件) 学会発表 (48件うち国際学会 17件、招待講演 2件) 備考 (1件)

8. モデルマイニング：超高次元大規模データからの局所モデル探索列挙手法の探求

研究課題

研究種目	挑戦的萌芽研究
研究分野	知能情報学
研究機関	大阪大学
研究代表者	鷲尾隆大阪大学, 産業科学研究所, 教授
研究期間 (年度)	2014-04-01 – 2016-03-31完了
キーワード	データマイニング / 機械学習 / ビッグデータ / モデリング / 高次元データ / サンプリング / アンサンブル / アンサンブル学習 / 心疾患モデル / 列挙探索 / 超高次元データ / 大規模データ
研究成果の概要	超高次元大規模データから各サブプロセスを表すモデルを高速探索するモデルマイニング原理を探求し、医療等への実験適用を通じたアルゴリズム検討を目的とした。その結果、大規模データから高速、高精度なモデルマイングが可能なランダムサブサンプリングとアンサンブルモデリングの原理を確立し、それを実装する半空間デー ...

この課題の研究成果物	国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (3件うち国際共著 1件、査読あり 3件、謝辞記載あり 2件、オープンアクセス 1件) 学会発表 (5件うち国際学会 1件)

9. 超高次元データ空間における統計的推定・シミュレーション原理の開発と応用展開

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
研究分野	知能情報学
研究機関	大阪大学
研究代表者	鷲尾隆大阪大学, 産業科学研究所, 教授
研究期間 (年度)	2013-04-01 – 2017-03-31完了
キーワード	超高次元データ / 機械学習 / データマイニング / 人工知能 / 次元の呪い / シミュレーション / 希少事象 / 統計的推定 / 粒子フィルタ / 知識発見
研究成果の概要	本研究では、(1)超高次元にロバストな統計的推定・シナリオ生成の一般的原理、(2)超高次元データからの統計的推定手法、(3)超高次元状態空間における確率的シナリオ生成手法、(4)開発推定手法・シミュレーション手法の応用、(5)新たな国際的研究コミュニティーの構築を目指した。 ...

この課題の研究成果物	国際共同研究 (9件) 雑誌論文 (13件うち国際共著 6件、査読あり 12件、謝辞記載あり 6件、オープンアクセス 5件) 学会発表 (20件うち国際学会 7件、招待講演 4件) 図書 (1件)

10. 複数データセットからの高次元因果ネットワーク推定法の開発と生命科学への応用

研究課題

研究種目	若手研究(B)
研究分野	統計科学
研究機関	大阪大学
研究代表者	清水昌平大阪大学, 産業科学研究所, 准教授
研究期間 (年度)	2012-04-01 – 2016-03-31完了
キーワード	因果探索 / 非ガウス性 / 構造方程式モデル / 複数データセット / 因果構造探索 / 国際情報交換 / 米国 / 潜在共通原因 / 因果推論 / 因果方向推定 / 非ガウス / LiNGAM
研究成果の概要	因果探索のためのモデルであるLiNGAMモデルにおいて複数データセットを融合する場合の推定原理の確立と、それに基づく直接推定法の開発を行った。また、未観測交絡変数がある場合へと拡張した。ヘテロ集団に対応するために未観測クラスがある場合も研究した。この拡張は、非線形モデルへの拡張とみなすこともできる。 ...

この課題の研究成果物	国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (5件うち査読あり 5件、謝辞記載あり 3件、オープンアクセス 1件) 学会発表 (24件うち国際学会 4件、招待講演 14件) 備考 (3件)

11. 希少・特殊条件における事象・シナリオ生起の確率的シミュレーションモデルの学習

研究課題

研究種目	挑戦的萌芽研究
研究分野	知能情報学
研究機関	大阪大学
研究代表者	鷲尾隆大阪大学, 産業科学研究所, 教授
研究期間 (年度)	2012-04-01 – 2014-03-31完了
キーワード	知識発見 / データマイニング / 確率モデル / 機械学習 / 希少事象 / 災害 / 希少事象解析 / 希少事象シミュレーション / マルコフチェインモンテカルロ / 統計的推定 / 確率的シミュレーション / 希少シナリオ / 大規模洪水 / 河川水流モデル / 降雨確率モデル
研究概要	従来，データや背景知識を反映する確率モデル学習の研究が盛んに行われてきたが，希少・特殊な条件下での条件付き確率モデル学習法の研究は非常に少なかった．本研究では，既知のデータ・背景知識から希少または特殊な条件下での事象やシナリオ生起の条件付き確率シミュレーションモデルを効率的かつ高精度に学習する原理の ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (4件うち査読あり 3件) 学会発表 (11件うち招待講演 1件) 図書 (1件)

12. 高次元データにおける多数の仮説の信頼度計算

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
研究分野	統計科学
研究機関	大阪大学
研究代表者	下平英寿大阪大学, 基礎工学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2012-04-01 – 2016-03-31完了
キーワード	ブートストラップ / リサンプリング / スケーリング則 / 仮説検定 / モデル選択 / 情報幾何 / 高次漸近理論 / 多変量解析 / クロスバリデーション / 因果推論 / ダイバージェンス / 統計的推測 / GPGPU / ブートストラップ・リサンプリング / ベイズ統計 / マルチスケール / 分子系統学
研究成果の概要	データからのリサンプリングによって信頼度を計算するブートストラップ法は近似誤差が大きい．高精度な信頼度を計算するために，データのサンプルサイズが変化するときの確率のスケーリング則を利用したマルチスケール・ブートストラップ法や，リサンプリングによって近似誤差を修正するダブルブートストラップ法が提案され ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (19件うち査読あり 19件、オープンアクセス 1件、謝辞記載あり 4件) 学会発表 (39件うち国際学会 5件、招待講演 6件)

13. 予測・因果・不完全データ解析とサイエンスの基礎

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
研究分野	統計科学
研究機関	大阪大学
研究代表者	狩野裕大阪大学, 基礎工学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2010-04-01 – 2014-03-31完了
キーワード	shared-parameter モデル / 統計的因果推論 / 無視できない欠測 / NMAR / LiNGAM / 潜在交絡変数 / 2重中途打ち切り / 因果と予測 / 高次元データ / 大量欠測 / 潜在変数モデル / 人口データ解析 / 統計教育 / 無視可能性 / 欠測値問題とMAR / 補助変数 / 交絡変数 / リスク / ランダムな欠測 / 因果と欠測 / NMARness / Approximate Population Bias / ベイズ推測 / 推定方程式の不偏性 / 強い意味で無視可能
研究概要	不完全データの統計解析問題は理論と応用の両面において重要な課題であり，特に，ランダムでない欠測(NMAR)への対処方法が長年の課題となっている．加えて，欠測値問題は統計的因果推論を議論する際の重要なフレームワークを与えている．いくつかの顕著な研究成果は，2重中途打ち切りデータに対する新しい推測方法の ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (20件うち査読あり 19件) 学会発表 (15件うち招待講演 1件) 図書 (1件) 備考 (3件)

14. 超高次元データに関する統計的推定原理確立と大規模データマイニングへの適用

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
研究分野	知能情報学
研究機関	大阪大学
研究代表者	鷲尾隆大阪大学, 産業科学研究所, 教授
研究期間 (年度)	2010 – 2012完了
キーワード	知能発見 / データマイニング / 統計的推定 / 超高次元データ / ビッグデータ / 高次元データ / 次元の呪い / 粒子フィルタ / 統計数理 / 確率密度関数 / データ分布
研究概要	次元の呪い効果を分析し、超高次元データが中心から[r,r+ε]の距離に分布する「球面集中効果」、超高次元空間の局所に確率が集中する「確率密度集中効果」、超高次元データが広大な体積内に分布する「スパース化効果」等を特徴付けし、前者2効果を打ち消す人工的歪みをデータ・状態分布に与える高精度、ロバストな推 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (13件うち査読あり 13件) 学会発表 (30件) 図書 (1件)

15. 信頼性を重視した大規模変数次元小標本因果ネットワーク推定法の開発

研究課題

研究種目	若手研究(B)
研究分野	統計科学
研究機関	大阪大学
研究代表者	清水昌平大阪大学, 産業科学研究所, 助教
研究期間 (年度)	2009 – 2011完了
キーワード	統計的因果推論 / 構造方程式モデル / 独立成分分析 / 因果構造探索 / 非ガウス性 / 統計数学 / 機械学習
研究概要	大規模変数次元かつ小標本のデータから,因果ネットワークに関する知識を発見する統計解析法を開発した.具体的には,(1)連続変数の線形因果ネットワークにおいて,因果的連鎖のトリガーの役割を果たす外生変数の推定法の開発,(2)推定される外生変数を起点とした部分ネットワーク推定法の開発,(3)バイオインフォ ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (9件うち査読あり 9件) 学会発表 (31件) 備考 (6件)

16. 大規模変数次元データの因果構造マイニング手法開発と遺伝子機能関係知識ベースの作成

研究課題

研究種目	基盤研究(A)
研究分野	知能情報学
研究機関	大阪大学
研究代表者	鷲尾隆大阪大学, 産業科学研究所, 教授
研究期間 (年度)	2007 – 2009完了
キーワード	大規模次元 / 因果推論 / データマイニング / 遺伝子機能 / 知識ベース / グラフマイニング / 遺子機能 / 統計的因果推論 / 独立成分分析 / 遺伝子発現度測定データ / 大規模変数次元データ / 因果ネットワーク / 少数事例データ / 高速相関係数推定
研究概要	科学者は多数遺伝子の発現強度変数測定データ(大規模変数次元データ)から、遺伝子発現間の因果関係を把握し、各遺伝子の機能を解き明かそうとする。しかし、人手では数十～数百個もの変数間の因果関係を見出すのは困難である。ところが、最新の計算機データ解析技術でも20～30変数間の因果関係解析しかできない。そこ ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (41件うち査読あり 39件) 学会発表 (47件) 図書 (10件) 産業財産権 (2件うち外国 1件)