| 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２９年度は，統計的変化点検知法を構築した．また，昨年度に開発した予測系列マイニング法を拡張し，発見された系列パターンの統計的信頼性を定量化できるようにした．提案したデータ分析法を，海鳥，線虫，蟋蟀の経路分析に適用し，提案法の有効性を検証した．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２９年度は，前年度に準備したビーコンの位置データベースを利用し，述べ400人程度のヒトの行動データを取得したデータ取得のため，学祭でイベントを開催し，被験者の同意をとったうえでデータ取得を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
動物移動データの汎用的分析法の1つである統計的変化点検知法を確立した．この分析法により，移動系列中の変化点を検知することができる．既存の変化点検知法との違いは検知された変化点の統計的信頼性を適切に評価できることである．生物学研究においては，個体差の影響が大きいため，統計的信頼性の評価が不可欠であり，本手法により動物移動行動に関して信頼性のある知識を得ることができる．前年度の海鳥と線虫に加え，蟋蟀の移動行動データ分析にも適用し，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に関しては，前年度に構築したデータ収集システムを利用し，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を利用したヒト移動データの取得を行った．
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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２９年度に構築した変化点検知法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３０年度は，特に，経路データのクラスタリング，ホットスポット検知などの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と平成２９年度に開発した変化点検知法を海鳥，線虫，蟋蟀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２９年に取得したヒト移動データの分析も行う．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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