| 研究課題/領域番号 |
18H03342
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
波多野 賢治 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (80314532)
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| 研究分担者 |
宮崎 純 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (40293394)
中村 匡秀 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (30324859)
鈴木 優 岐阜大学, 工学部, 特任准教授 (40388111)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2020年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2018年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 大規模データアクセス / ソフトウェア開発 / サービス指向 / SQuaRE |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，さまざまなアプリケーションからデータを利活用する際，これまで考慮されてこなかったデータの品質に関して，データアクセス時に考慮するアプリケーションを容易に開発するためのソフトウェア開発環境を構築する手法を提案するものである．このソフトウェア開発環境基盤は，アプリにより使用法が異なるデータへのアクセス方法・機能を考慮しながら，ソフトウェアを開発できる開発環境全体を指し，アプリごとに異なるデータアクセスを実現するための API 群を備えるよう設計する．また 同時に，効率的なソフトウェア開発を実現可能とするために，API 群のさまざまな利用状況に応じて自律的にデータを整理，実体化する機能をも兼ね備える．
本研究では，NoSQLDB によってデータ管理を行いながら，伝統的に用いられてきた RDB をベースとしたシステムアーキテクチャを踏襲することが一般であるという考えに基づき，このソフトウェア開発環境基盤開発のために，本年度は A) データ活用基盤技術，B) データアクセス基盤技術，の二種類に焦点を当てながら研究を進めた．
A) の開発においては，RDB におけるビューの自律的導出技術にはさまざまなアプローチがあるためそのいくつかの実装を行ったが，実装したアプローチの評価実験に時間を要しているばかりか，データ量が小さい場合の評価実験において，一部の評価結果で既存研究に比べ目を見張るほどの高パフォーマンスを得ることが出来なかった．一方，B) の開発は SQuaRE に基づいたサービス API の設計と実装を行うことが主な内容だったため，SQuaRE に基づいた API 開発が行えたか否かだけが問題となるだけである．一点，問題点を挙げるならば，未だ機械学習技術に基づいた SQuaRE に基づく品質の高いサービス開発の実現に向けては検討を始めることが出来なかった点である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実績の概要でも述べたが，本年度の進捗で十分な進捗がでている部分は B) データアクセス基盤技術の開発である．これは，これまで行ってきたデータアクセス基盤技術を SQuaRE に基づいたサービス API の設計と実装を行うことが主な内容だったためである．もちろん，本研究の B) の開発における目標は，如何に品質の高いデータを提供することができる API 開発にあるため，その開発に向けての実装準備も開発と並行で進めている．
一方，当初の目論見通りに遂行できていない点が A) の開発において生じているのも事実である．RDB におけるビューの自律的導出技術にはさまざまなアプローチが存在する．今年度はそのうち問題解決が出来そうないくつかのアプローチで実装を行ったが，既存手法と同程度のパフォーマンスが出ることは確認できたが，目を見張るような高パフォーマンスとはならなかった．もちろん，まだ一部の評価実験が行えておらず，そちらの評価がよくなる可能性は十分にあると考えているが，他に検討すべき課題がないかを十分に検証し，引き続きデータ活用基盤技術開発に努める予定である．
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度の進捗状況を踏まえ，来年度は特に A) の開発に重点を置いて研究を進める予定である．
研究実績の概要でも述べたとおり，A) の開発においては，RDB におけるビューの自律的導出技術を，これまでの研究成果を踏まえて高パフォーマンスをたたき出す可能性があるアプローチの問題を解決する形でいくつか実装を行ったが，実装したアプローチの評価実験環境の準備に時間を要しているばかりか，データ量が小さい場合の評価実験において，一部の評価結果で既存研究に比べ目を見張るほどの高パフォーマンスを得ることが出来なかった．しかし，考えられ得る全ての自律的ビュー導出法を実装したわけではないため，今後は最善のビュー導出法を見いだすための比較実験を多く実行することに注力する予定である．もちろん，RDB 内部に NoSQLDB を組み合わせたデータ活用基盤技術が高効率な実装となっているかも同時に評価・検証し，改良すべき点等は随時行っていく予定である．
一方，本年度の B) の開発は十分な成果を得られたと考えているが，B) の開発における到達目標は，如何に品質の高いデータを提供することができる API 開発をすることにあるため，来年度はその開発に向けて研究を進める予定である．
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