2019 Fiscal Year Research-status Report
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18K18160
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
武藤 敦子 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90378240)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ロケーションデータ / 入退室管理システム / 機械学習 / データマイニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
企業内で利用されているICカードとリーダーを用いた入退室管理システムから得られる社員の執務室・会議室への入退室履歴データを人の移動履歴データとして利用し、人間行動の定量的分析を行った。分析方法として、「個人への視点」と、「繋がり関係への視点」の2種類を引き続き検討した。
「個人への視点」では、個人の移動時間のパターンを分析し、個人属性との関係性を分析する手法を新たに提案した。提案手法は、非負値多重行列因子分解と決定木学習を組み合わせた手法であり、この方法は入退室データ以外のマーケティング等の分野でも応用可能性がある。当該年度においては、国内学会発表3件、国際会議発表１件を行い、国内学会発表では、大会優秀賞を受賞した。
「繋がり関係への視点」としては、会議室ネットワークの作成方法をより現状に即した方法（最低会議人数や連続した会議、途中退室等を考慮）となるよう修正し、作成したネットワークから社員の活躍評価を可能とした指標を提案した。算出した各社員の活躍指標をもとにデータ提供企業からのフィードバックを取得した。また、新たに部屋間の繋がり関係に着目し、部屋間の移動時間のデータより部屋間の移動コストを推定し、各社員の移動頻度を考慮して最適な建物配置を行う研究へと発展させた。本手法により大幅な移動コスト削減が期待できるため、データ提供企業への情報提供を行った。当該年度においては、国内学会発表1件を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画の通り順調に研究は進展し、学会にて成果発表を行うことができている。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに研究進捗成果をもとに、引き続き計画通りの研究推進を行う。
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| Causes of Carryover |
データ処理用ワークステーションの購入を予定していたが、当該年度では主に分析モデル構築についての改良を行ったため購入を見送った。次年度より分析データを新たに追加した実験を計画しているため、ワークステーションを購入予定。
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