| 研究課題/領域番号 |
21K19833
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 (2022-2023)
国立研究開発法人産業技術総合研究所 (2021) |
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研究代表者 |
櫻井 祐子 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10396137)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2021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 | マルチエージェントシステム / ゲーム理論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ネットワーク環境の整備やIoT機器の普及，人工知能技術の発展に伴い，様々なデータの利活用が盛んになっている一方で，データの価値を客観的かつ定量的に評価する指標が確立されていないという課題が存在する．そこで，本研究では，ゲーム理論に基づいて，データ取引市場において公平性と信頼性を保証するデータの価値評価方式の開発を行う．
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| 研究実績の概要 |
本研究課題の目的は、ゲーム理論に基づき、データ取引市場において公平性と信頼性を保証する価値評価方式を開発することである。2023年度は、(1)データ市場における信頼性に関する研究として、データ取引市場におけるデータの不正取得に対するゲーム理論的分析、(2)データ市場における公平性に関する研究として、データ提供者と利用者の公平な配分を目標とするマッチングメカニズムの提案を主に行った。より具体的には、(1)では、データの不正取得を試みるエージェントを攻撃者と見なし、防御者と攻撃者の二人ゲームとしてモデル化し、ナッシュ均衡を求めた。(2)では、利用者とデータ提供者のマッチングでは、効率性だけでなく、利用者間のデータ配分に対する公平性も重要な性質である。しかしながら、公平性と効率性のトレードオフの問題が存在する。そこで公平性と効率性のトレードオフ問題を解決するために、従来手法と比較して、公平性を緩和し、効率性を向上させるマッチングメカニズムの提案を行った。
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| 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
データ取引市場におけるデータセキュリティ・プライバシーの研究が計画通りに進まなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
データ提供者と利用者間のデータ配分に関して、より現実的な制約を考慮することで、マッチングメカニズムの洗練化を行う。さらに、データセキュリティ・プライバシーを考慮したデータ価値評価技術開発について、現時点では理論的分析に留まるのみであるため、更に発展させ、実用的な技術提案に至るようにする。また、最終年度として、これまでの研究成果の取りまとめを行う。
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