予兆検知のための数理的手法の開発と経済学・医学への応用

2019 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 19H01114
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Yamanishi Kenji 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (90549180)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 朝岡 亮 聖隷クリストファー大学, 看護学研究科, 臨床教授 (00362202) ; 大西 立顕 立教大学, 人工知能科学研究科, 教授 (10376387) ; 谷戸 正樹 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (30284037) ; 渡辺 努 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (90313444)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

異常や変化の現象が生じる前の予兆を早期に検出し、その原因を解析するために「予兆情報学」の創生を提案している。「予兆情報学」は、データとその背後にある潜在空間を考え、異常や変化が現象としてデータに表れる前に、潜在空間には先に構造的変化が現れるとし、これを予兆として検出する方法を提案している。
ビッグデータの存在を前提とした予兆は学術的に意義があり、実問題への応用により社会的課題の解決に寄与できると期待できる。特に、これまで個別に扱われてきた経済学・医学・物理という異なる複数の分野にわたる予兆の問題を数理的方法論（潜在的ダイナミクスに基づく予兆検知理論）により統一的に解決しようとする点で、先導的な知見と技術開発が期待できる。