| Project/Area Number |
24H00370
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
後藤 正幸 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40287967)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上田 雅夫 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (20755087)
守口 剛 早稲田大学, 商学学術院, 教授 (70298066)
鈴木 秀男 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10282328)
生田目 崇 中央大学, 理工学部, 教授 (10318222)
小林 学 早稲田大学, データ科学センター, 教授 (80308204)
関 庸一 群馬大学, その他部局等, 名誉教授 (90196949)
三川 健太 東京都市大学, メディア情報学部, 准教授 (40707733)
山下 遥 上智大学, 理工学部, 准教授 (90754797)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥47,710,000 (Direct Cost: ¥36,700,000、Indirect Cost: ¥11,010,000)
Fiscal Year 2025: ¥11,180,000 (Direct Cost: ¥8,600,000、Indirect Cost: ¥2,580,000)
Fiscal Year 2024: ¥12,610,000 (Direct Cost: ¥9,700,000、Indirect Cost: ¥2,910,000)
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| Keywords | データ駆動型社会 / 機械学習 / 実験計画 / 人工知能 / 因果推論 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，データ駆動型企業システムの実現に向けて，企業活動に関する「大規模ログデータの蓄積」とコストをかけて取得する「実験データの計画と観測」の仕組みを統合的に設計し，先進的なAIや機械学習を含む高度データ分析技術を駆使してビジネス活動の継続的発展に結び付けるための技術基盤とその要素技術（データ整備と分析モデル）を開発する．具体的には，ビジネス施策高度化のためのPDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルの各段階において活用されるデータの蓄積と分析技術を開発し，顧客の購買-消費サイクルで利用されるAIシステムとの融合を通じて，理想的なデータ駆動型企業システムのモデルを提案する．
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