| 研究課題/領域番号 |
23K24850
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03594 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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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 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
石川 佳治 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (80263440)
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| 研究分担者 |
杉浦 健人 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (10821663)
駒水 孝裕 名古屋大学, 数理・データ科学教育研究センター, 准教授 (30756367)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2025年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2024年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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| キーワード | 近似的問合せ / 問合せ処理 / データの品質 / 品質保証 / ビッグデータ処理 / データベースシステム / データストリーム / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年大いに着目されている近似的問合せのアプローチをビッグデータ処理のワークフロー全体に展開する，End-to-Endの近似的ビッグデータ処理の技術を確立する．コンパクトな要約情報を活用することと，ビッグデータ処理プロセスを通じて近似的データ処理の統合モデルを用いることで，従来型のビッグデータ処理に比べ大幅な速度向上を達成し，システム全体での近似品質の統一的な管理を可能とする．また，近似の品質と処理効率のトレードオフを適切に制御できることが重要であるため，本研究では求められた近似品質を満たすようにビッグデータ処理のワークフローを制御する品質駆動型の近似的データ処理技術を開発する．
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| 研究実績の概要 |
本研究は，(A)近似的データ処理の統合モデルの開発，(B)機械学習を導入した近似的データ処理法の開発，(C)ビッグデータ処理システムにおけるEnd-to-End近似処理技術の開発，(D)品質駆動型の近似的データ処理技術の開発，(E)システムプロトタイプの実現と評価，の5つのサブテーマからなる．令和6年度は特に(C)と(D)を中心に研究を進めると予定をしていた．ただし，(A), (B)についても継続した研究の結果，研究の進展があった．
学術雑誌論文として採録された論文のうち2編は(A)および(C)に関わるものであり，大規模なデータベースにおけるデータ要約による問合せ処理の高速化の技術をシステム全体に渡る形で確立した．シノプシスと呼ばれる要約データを作成する技術であるが，本研究の提案はオリジナリティがあり，また，性能が優れていることが評価された．また，(C)および(D)に関する学術雑誌論文として，ストリーム環境においてセンシングなどの入り口から最終的な処理に至るまで，品質を管理しながら近似的にデータの集計等を行う問合せ処理技術を開発した．また，(B)および(D)に関して，機械学習のコア技術である最近傍探索の高速化のため，近似的ではあるが非常に高速である索引および探索技術の開発を行った．この成果は機械学習のトップレベルの会議に採録された．
さらに，(B)に関連するトピックとして，因果推論の技術をデータベースに適用し，データベースに対して背景知識も含めた形でのより精度の高い推論を含むデータベース問合せを実現する手法や，機械学習の手法である多腕バンディット問題のアプローチを近似処理のためのサンプル選択に適用する手法についても研究を進めた．これ以外に，(E)についてはデータベース管理システム(DBMS）の性能を引き出すためのアルゴリズム開発などを進めた．
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度は，近似的問合せ処理に関する基礎技術として開発を進めてきたシノプシス構築およびそれを用いた問合せ手法について学術論文2編の採録に至った．また，近似的ストリーム処理に関しても論文の採録を果たしている．また，近似的最近傍処理に関する論文がトップ会議ICMLに採択された点も評価できると考えられる．本研究のねらいとしていた課題について，論文という形で成果が得られた点は大いに評価できる．また，新しいトピックについての研究の展開も進んでおり，今後の発展も期待できると考えられる．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和7年度は最終年度であることから，研究成果のとりまとめと，サブテーマ(E)で示したプロトタイプシステムの構築に関する取り組みを行う．一方で，因果推論に基づくデータベースに対するより高度な問合せの実現や近似的問合せ処理に対する多腕バンディット問題の活用などの，本研究の過程で出現した新たなトピックについても進展があることから，これらをさらに発展させたいと考えている．
これらの研究を進めることにより生まれた知見をもとに，次年度の科学研究費の獲得のためのテーマ立案を行いたいと考えている．
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