| 研究課題/領域番号 |
21H03446
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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60080:データベース関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
松原 靖子 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00721739)
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| 研究分担者 |
櫻井 保志 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (30466411)
田島 敬史 京都大学, 情報学研究科, 教授 (60283876)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2023年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2022年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2021年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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| キーワード | データマイニング / 時系列ビッグデータ / 特徴自動抽出 / 要因分析 / 将来予測 / ビッグデータ / リアルタイム予測 / 非線形テンソル解析 / Web情報解析 / 非線形時系列解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、IoTデバイス、Web上のオンライン活動等、様々なドメインから生成される多種多様な時系列ビッグデータストリームを高速学習し、要因分析・予測することにより、イベント予知や動向分析等の有用な情報提供をリアルタイムに行うための技術基盤を開発することを目的とする。研究代表者らがこれまでに開発した世界最高水準の時系列解析技術を発展させ、既存の深層学習に基づく技術では実現できなかった高速かつ高精度の予測や、リアルタイム学習と情報出力、要因分析や結果説明を可能とする革新的な解析技術を確立する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、IoTデバイス、Web上のオンライン活動等、様々なドメインから生成される多種多様な時系列ビッグデータストリームを高速学習し、要因分析・予測することにより、イベント予知や動向分析等の有用な情報提供をリアルタイムに行うための技術基盤を開発した。
研究成果については、データマイニング分野におけるトップ国際会議において多くのの論文発表を行った（KDD'22, CIKM'22, WWW'23(2件), CIKM'23, WWW'24, KDD'24(2件)等）。
また、科学技術分野の文部科学大臣表彰「若手科学者賞」、「科学技術賞（研究部門）」受賞等、国内外において高く評価されている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したビッグデータ解析技術は、産業、環境、医療等の様々な分野において適用可能である。また、本研究の推進により、Society 5.0時代の安心・安全・信頼を支える基盤ソフトウェア技術への貢献も期待できる。本研究成果を発展させることで、今後は様々なIoTビッグデータ解析に適用し、製造業DXや次世代モビリティ、医療、ヘルスケア等の幅広い分野のためのAI技術に関する研究開発を行うことが可能となる。
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