| 研究課題/領域番号 |
19K04914
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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 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
小林 学 早稲田大学, データ科学センター, 教授 (80308204)
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| 研究分担者 |
平澤 茂一 早稲田大学, 理工学術院, 名誉教授 (30147946)
松嶋 敏泰 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30219430)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | データ解析プラットフォーム / 潜在構造分析 / 協調フィルタリング / ビッグデータ / 統計的機械学習 / 機械学習 / データ解析 / 解析プラットフォーム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
企業の持つビッグデータを有効に活用して新たなビジネス価値創造を行うことは，日本において急務である．またこれを産学連携で行うには，個人情報やセキュリティに配慮した上でデータ解析を行うための効果的なプラットフォームと，その運用方法の確立が重要である．本研究ではデータを持ち出さずに解析を行うプラットフォームの構築を行い，その効果的な運用方法の設計を行う．さらにライフイベントなど時間で変化する状況における顧客の消費行動を数理モデル化し，企業データを活用することによりビジネス価値創造へつなげる手法の提案を行う．
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| 研究成果の概要 |
本研究では企業の持つクローズドデータを，外部に出力することなくサーバ上でセキュアな環境のもとで解析を実施するプラットフォーム(DAPF)について検討並びに運用を行なった．クラウドDAPFでは実データの解析を行う延べ5つのプロジェクトによる実運用を実施し，またオンプレミスDAPFではコンテナによるマルチ分析環境や学外接続など拡張性の検証を行なった．
また協調フィルタリングに関して，顧客や商品の属性情報と時間変化する情報，消費行動など異なる種類のデータに複数の潜在変数を仮定し，それらの変数間の関係によりこれらのデータを統合的に扱う潜在構造モデルの提案を行なった．また実験によりその有効性を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
企業の持つビッグデータを大学の研究者が安全に分析を行うプラットフォームは，企業にとっては新たな価値創造の機会として，大学の研究者にとっては学術研究の発展のために大いに役立つ．この時外部へデータを漏洩させない仕組みが非常に重要である．また個人（ユーザ）が商品（サービス）に対して行う日々の消費行動について，それぞれに対する潜在変数と観測変数の関係としてある種の統合的な視点でモデル化及び推定を行う方法を示した本研究は，学術的および社会的な観点の両者に対して意義がある．
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