| 研究課題/領域番号 |
19K04885
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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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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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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, 情報科学研究科, 教授 (10346702)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 意思決定支援 / 区間AHP / 相互利用 / 効率性評価 / 人材活用 / 評価 / 個性 / 社会システム / ソフトコンピューティング / プライバシー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本人同意下で個人データの流通に関わる仕組み（いわゆる情報銀行）は技術・制度の両面からの検討が進み，その実現に向けての実証実験も開始されている．組織にとっては，個人から情報銀行などを介して提供されたデータにいかに付加価値をつけるかが喫緊の課題となっている．本研究で構築するシステムは，データ提供者の意思決定に有用な情報をフィードバックするために利用することを想定している．そのために，組織横断的なデータ利用の実現を可能にしたうえで，各組織が収集・蓄積している個人識別性ありのデータのさらなる有効活用を促す．
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| 研究成果の概要 |
データ収集の方法を柔軟にし、そこから得られる多様なデータに対応できる分析手法を開発した。現実問題では収集方法もデータタイプも種々混在していることから、その前提でモデルを融合した。収集方法としては間接的な方法や他からの影響を考慮する方法など、また、多様なデータとしては区間データや定性データなどを扱った。これにより、データ提供者への負担感を減らして、かつ、自他のデータを多面的に活用して付加価値が高い情報のフィードバックを可能とした。これらのデータ提供者の信頼を保証につながる研究成果は国際会議などで発表を行った。データ利活用にとどまらず、多組織間での知識の共有や創発に向けた検討も開始した。
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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、データ提供者が真に必要とする情報を付加価値として提供することで、データ提供者の信頼を保証するために、これまで個別の枠組みの中なかで分析者の立場から発展してきた手法をデータ提供者の立場から融合し用と試みた点にある。組織間データ利活用促進に必要不可欠な収集されるデータの質と量の担保に向けて、データ提供者に還元される利益への納得感とデータ提供の負荷低減の2方面からアプローチした。これらがデータ提供者の仕組みへの積極的な参画の動機づけに寄与している点で社会的意義がある。
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