| 研究課題/領域番号 |
17H00758
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
竹内 一郎 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40335146)
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| 研究分担者 |
二宮 嘉行 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 教授 (50343330)
豊浦 和明 京都大学, 工学研究科, 准教授 (60590172)
安河内 彦輝 三重大学, 地域イノベーション推進機構, 助教 (60624525)
井上 圭一 東京大学, 物性研究所, 准教授 (90467001)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
42,510千円 (直接経費: 32,700千円、間接経費: 9,810千円)
2019年度: 12,350千円 (直接経費: 9,500千円、間接経費: 2,850千円)
2018年度: 12,350千円 (直接経費: 9,500千円、間接経費: 2,850千円)
2017年度: 11,700千円 (直接経費: 9,000千円、間接経費: 2,700千円)
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| キーワード | 機械学習 / 統計科学 / 材料科学 / 生物化学 / 医療科学 / Post-Selection Inference / 生物科学 / Selective Inference / ビッグ・データ / ビッグデータ |
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| 研究成果の概要 |
さまざまな科学研究の分野で研究対象に関する膨大なデータが計測できるようになった．このようなデータに基づいて科学的発見を目指すアプローチはデータ駆動型科学と呼ばれている．データ駆動型科学では，データに基づいて仮説を選択するが，データにとって都合のよい仮説が誤って選択されるリスクがあり，適切に信頼性評価を行わなくてはならない．本研究では，選択的推論と呼ばれる技術を用いて，材料，生物，医療分野におけるデータ駆動型仮説の信頼性評価を行う方法を確立し，その実証を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究対象から得られるデータに基づいて科学的発見を目指すアプローチはデータ駆動型科学と呼ばれ，さまざまな分野で有望視されている．しかしながら，データから仮説を選択する際に選択バイアスが生じてしまい，特に，誤った意思決定が重大なリスクとなる分野においては，データ駆動型仮説の信頼性評価が不可欠である．本研究ではデータ駆動型仮説の信頼性評価を行うための方法論を確立し，これをさまざまな分野で実証した．本研究の成果は健在なデータ駆動型科学の発展に寄与するものである．
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