| 研究領域 | 生物ナビゲーションのシステム科学 |
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| 研究課題/領域番号 |
16H06538
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
竹内 一郎 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40335146)
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| 研究分担者 |
打矢 隆弘 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10375157)
梶岡 慎輔 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40609517)
烏山 昌幸 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40628640)
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| 研究期間 (年度) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 系列マイニング / 動物行動学 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の主目的の１つは様々な動物種の様々な移動行動の分析に汎用的に利用できるデータ分析法を確立することである．生物学研究では，雄と雌，野生型と変異型など，異なる2群の動物の行動の違いを発見することが重要である．このような要請に応えるためのデータ分析法として，平成２８年度は，予測系列マイニング（predictive sequence mining）と呼ばれる方法を構築した．提案したデータ分析法を，海鳥と線虫の経路分析に適用し，提案法の有効性を検証した．前者では，この分析により，海鳥の雌雄で異なる飛行パターンを発見した．後者では，この分析により，ある遺伝的変異によって線虫の行動パターンが異なることを発見した．また，本研究のもう１つの目的はヒトの移動行動の計測と分析を行う基盤を確立することである．平成２８年度は，その準備として研究代表者の所属する名古屋工業大学内のキャンパスに設置されたビーコンの位置データベースを作成した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
動物移動データの汎用的分析法の1つであるpredictive sequence mining法を確立した．この分析法により，特定の群に特化した行動を抽出できるようになったが，抽出されたパターンの統計的信頼性の計算，重複パターンの排除方法などに関して引き続き研究を進める必要がある．本研究の目的は様々な動物の様々な移動行動の分析に利用できるデータ分析方法を確立することである．これまで，海鳥と線虫のデータ分析に適用し，その有用性を検証したが，今後は他の動物種の他の移動行動の分析にも適用していくことで同データ分析法を改良していく．ヒト移動行動データの計測と分析を行う基盤を確立するため，研究代表者の所属する名古屋工業大学内のキャンパスに設置されたビーコンの位置データベースを作成した．この位置データベースを用いて，キャンパス内のヒトの移動行動を高精度に計測できる環境が整った．
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| 今後の研究の推進方策 |
本新学術領域では様々な動物種の様々な移動行動を同一の手法で分析することにより，それぞれの移動行動の類似点や相違点を明確にすることを目指している．平成２８年度に構築した予測系列マイニングはその一つと捉えることができるが，引き続き，別の移動行動分析タスクのデータ分析法の検討を進めていく．平成２９年度は，特に，変化点を検出するための方法の開発に注力する．また，同時に，平成２８年度に開発した予測系列マイニング法を海鳥と線虫以外の動物の行動分析にも適用していく．様々な動物種の様々な移動を対象とすることによって，同データ分析手法に改善を加えていく．さらに，平成２８年に構築したビーコンデータベースの情報を利用し，ヒト移動データの計測を実施する．ヒトの行動データは動物の行動データと異なり，行動の意図をヒアリングにより確認できるため，移動行動分析のベンチマークデータとして有効利用できる．
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