| 研究課題/領域番号 |
17K06250
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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 |
知能機械学・機械システム
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| 研究機関 | 北海道大学 (2022)
東京大学 (2017) |
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研究代表者 |
湧田 雄基 北海道大学, 大学院教育推進機構, 特任准教授 (00377847)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | データサイエンス / 機械学習 / オントロジー / AI / DX / オントロジ / 概念構造 / データマイニング / Data Science / XAI (Explainable AI) / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，データ分析により得た結果を抽象化した概念構造に対応付け，意味関係を極力自動的に解釈可能とすることで，文章表現による分析結果の提示の実現を目指した．研究に用いたデータは，数値や文字列が混在するテキストデータを対象とした．それらのデータについて，変数間の意味的な関係性を識別し，これを外部知見データとして分析に導入し，分析結果の向上を試行する点が本研究の特徴である．インフラ維持管理データの語彙関係を示す概念構造（オントロジ）のプロトタイプを制作し，これを用いた分析結果の説明文の生成を試行した．さらに，具体的な分野として，社会インフラの維持管理において，データ分析並びに結果解釈を試行した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は，ビッグデータからモデリングを行った結果を抽象化した概念構造に紐づけ，文章表現迄行う事である．特に，インフラメンテナンス分野を対象として，データ分析結果を実務者への説明を日本語の文章表現によって行うことで，データサイエンスを広く様々な人に活用してもらえるよう努めた点で，社会的意義がある．このとき，データ分析により構築した「モデル」による出力結果と，この結果に対する人による解釈とを対比することを実現し，これにより， AIや機械学習の実務を通じた運用の実現を目指したものである．
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