| Project/Area Number |
18K18160
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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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 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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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 / 最適化 / 入退室データ / 社会ネットワーク分析 / 行動履歴 / ビッグデータ / データ分析 |
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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、入退室データから各社員の移動に関わる負担度を算出する手法をより現実に即したものとなるように改善し、さらに、入退室データから求めた多忙度を用いて、移動負担度の高い社員と多忙な社員の負荷を軽減できる会議室割当最適化システムを提案し、実際のデータを用いて両者に考慮した大幅な移動時間短縮を確認した。この成果は次年度の研究会にて発表予定である。
「繋がり関係への視点」としては、入退室データより算出した社員の繋がり関係から活躍者を推定する手法について成果をまとめ、国際会議にて発表を行った。
さらに、会議室までの移動を頻繁にともに行っているペアを導き出し、ネットワークとして表示するシステムを構築した。さらに、それらのペアの部屋への入退室時の行動パターンを分析し、社会規範性などの性格との相関について調査を深めた。本内容を修士論文としてまとめた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウィルスの流行により、研究室運営や学会参加に制限がかかったため
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| Strategy for Future Research Activity |
進捗は遅れているが、これまでの研究成果をもとに引き続き計画にあった研究推進を行う。
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Report
(5 results)
Research Products
(16 results)
