| 研究課題/領域番号 |
16K01251
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
円谷 友英 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 准教授 (10346702)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 意思決定支援 / 匿名化 / 不完全性 / グループ意思決定 / プライバシー保護 / データ共有 / モデル化 / ソフトコンピューティング |
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| 研究成果の概要 |
プライバシーに配慮した組織間データの共有の在り方を検討して、包絡分析法（DEA）に基づいた効率性評価に焦点をあてて研究を実施した。小規模組織が単独で持つデータによる分析では不十分な場合に、他組織のデータが利用できればその質が向上することは容易に想像できる。そこで、効率性評価におけるプライバシーに配慮してデータを共有する具体的な手法を提案し、共有に際して生じる情報量と計算量のトレードオフを定量的に測定することで実用可能性を示唆した。その研究成果は国際会議で発表するとともに論文誌にも発表した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義は、効率性評価手法であるDEAでは時系列・大規模・欠損といった多様なデータの取り扱いが提案されているものの、まだあまり検討されていなかったプライバシーへの配慮が必要なデータ、たとえば、他組織のデータの利用にまで進展させることができた点にある。また、多組織間のデータ共有で分析の質向上だけでなく、評価される対象である個別データ提供者は他組織も考慮した公平な評価や他組織に属すると仮定した評価を知ることができる。こういった多面的な評価を実現することには社会的意義がある。
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