研究課題/領域番号 |
18K18160
|
研究種目 |
若手研究
|
配分区分 | 基金 |
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
|
研究機関 | 名古屋工業大学 |
研究代表者 |
武藤 敦子 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90378240)
|
研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
|
キーワード | 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 |
研究実績の概要 |
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。
|
現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
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
|
今後の研究の推進方策 |
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。
|