統計・機械学習による異分野相関を俯瞰する方法論の確立

2021 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 21K18309
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: The Institute of Statistical Mathematics
• Principal Investigator: 松井 知子 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 教授 (10370090)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 村上 大輔 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (20738249) ; 椿 広計 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 名誉教授 (30155436) ; 高橋 泰城 北海道大学, 文学研究院, 准教授 (60374170) ; 船渡川 伊久子 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (80407931) ; 山形 与志樹 慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 教授 (90239864)
• Project Period (FY): 2021-07-09 – 2025-03-31

Summary of the Research Project

モデル駆動型の非確率的総合評価モデル(IAM)を、データ駆動型の確率的IAMに再構築し、分野横断的に多目的に応用を試みる取り組みである。さらに、確率モデルを拡張し、突発・緩行事象を包括できるように修正していくことを目指している。様々な分野・ドメインの研究者を巻き込んだ研究体制を取っており、幅広い分野への貢献が期待できる。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

経済・環境・医学その他の広い範囲に渡る現象を対象としており、例えばパンデミックが引き起こす経済への影響も加味した統合評価などがあげられている。提案モデルが有効に機能すれば、政策決定や個々の行動変容など幅広く社会へインパクトを与える予測モデルとなる可能性を持つ。当該分野におけるパラダイムシフトにつながる挑戦性の高い研究である。