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データ駆動型企業システム実現のための大規模ログと実験データの活用分析基盤の構築

研究課題

研究課題/領域番号 24H00370
研究種目

基盤研究(A)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
研究機関早稲田大学

研究代表者

後藤 正幸  早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40287967)

研究分担者 上田 雅夫  横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (20755087)
守口 剛  早稲田大学, 商学学術院, 教授 (70298066)
鈴木 秀男  慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10282328)
生田目 崇  中央大学, 理工学部, 教授 (10318222)
関 庸一  群馬大学, 情報学部, 教授 (90196949)
小林 学  早稲田大学, データ科学センター, 教授 (80308204)
三川 健太  東京都市大学, メディア情報学部, 准教授 (40707733)
山下 遥  上智大学, 理工学部, 准教授 (90754797)
研究期間 (年度) 2024-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
47,710千円 (直接経費: 36,700千円、間接経費: 11,010千円)
2025年度: 11,180千円 (直接経費: 8,600千円、間接経費: 2,580千円)
2024年度: 12,610千円 (直接経費: 9,700千円、間接経費: 2,910千円)
キーワードデータ駆動型社会 / 機械学習 / 実験計画 / 人工知能 / 因果推論
研究開始時の研究の概要

本研究では,データ駆動型企業システムの実現に向けて,企業活動に関する「大規模ログデータの蓄積」とコストをかけて取得する「実験データの計画と観測」の仕組みを統合的に設計し,先進的なAIや機械学習を含む高度データ分析技術を駆使してビジネス活動の継続的発展に結び付けるための技術基盤とその要素技術(データ整備と分析モデル)を開発する.具体的には,ビジネス施策高度化のためのPDCA(Plan-Do-Check-Act)サイクルの各段階において活用されるデータの蓄積と分析技術を開発し,顧客の購買-消費サイクルで利用されるAIシステムとの融合を通じて,理想的なデータ駆動型企業システムのモデルを提案する.

報告書

(1件)
  • 2024 審査結果の所見

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公開日: 2024-04-05   更新日: 2025-04-17  

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