知識発見システムの構築および企業での実施プロセスに関する研究

2003 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 15500096
• 研究機関: 大阪産業大学
• 研究代表者: 羽室 行信 大阪産業大学, 経営学部, 助教授 (90268235)
• 研究分担者: 矢田 勝俊 関西大学, 商学部, 助教授 (00298811) ; 加藤 直樹 京都大学, 工学研究科, 教授 (40145826)
• キーワード: データマイニング / 知識発見 / MUSASHI / オープンソース / データベース / XML

研究概要

本年度は、知識発見システムの企業への導入を念頭におき、以下の三点において進めてきた。
1)データ前処理技術の開発
これまでに研究開発をおこなってきた大規模データを効率的に処理するソフトウェア技術を"MUSASHI"という名前でオープンソースソフトウェアとして2003年7月10日に公開した(musashi. sourceforge. jp)。公開にあたり、ドキュメントの整備やホームページの作成などに謝金を利用した。MUSASHIはデータ構造として近年注目されているXMLを利用しており、リレーショナルデータベース技術を利用することなく大規模データを効率的に処理することが可能となる。2004年4月15日現在で公開以来2万回を超えるアクセスおよび約1700件のダウンロードを記録しており、一般に広く利用されている。
2)データマイニングアルゴリズムの開発
以前の研究で遺伝子解析技術をビジネスに応用するためのアルゴリズムを開発してきたが、企業での利用を前提にしたさらなる改良を付し、MUSASHIへの組み込みを行った。さらに、大規模データの効率的処理のためのアルゴリズムも開発し、既にMUSASHIに実装されている。
3)知識発見手法の開発
前述の遺伝子解析技術をビジネスに適用可能としたアルゴリズムを利用し、ある企業との共同研究により、「カップラーメンの需要予測手法」の開発を行った。また、この研究を発展させ、文字列解析では表現できないグラフ構造を持つデータの解析手法をビジネスデータに応用した。さらに百貨店のデータを用い、遺伝的アルゴリズムを用いた最適店舗配置手法の開発もおこなった。
また、「知識発見システムの企業への導入に関する研究」をテーマに、ある大手企業との共同研究も既に始まっており、来年度にはその企業における業務システムへの導入も視野に入れており、さらなる研究の発展が期待される。

研究成果

• [文献書誌] Y.Hamuro: "Combining Information Fusion with String Pattern Analysis : A New Method for Predicting Future Purchase Behavior"Information Fusion with Data Mining, Vicenc Torra Ed.. 161-187 (2003)
• [文献書誌] 羽室行信: "ビジネスデータからの知識発見システム:MUSASHI"情報科学技術フォーラム(FIT2003)講演論文集. CD-ROM. (2003)
• [文献書誌] K.Yada: "Data Mining Oriented CRM Systems Based on MUSASHI : C-MUSASHI"Proc.of Second International Workshop on Active Mining (AM2003). 52-61 (2003)
• [文献書誌] 羽室行信: "MUSASHIでらくらくデータマイニング"Software Design. vol.222. 83-91 (2003)
• [文献書誌] N.Katoh: "Business Application for Sales Transaction Data by Using Genome Analysis Technology"Proc.of The 6th International Conference on Discovery Science 2003. LNAI 2843. 207-218 (2003)
• [文献書誌] 羽室行信: "オープンソース知識発見システム:MUSASHI"ビジネスマイニングワークショップ2003講演論文集. 76-81 (2003)
• [文献書誌] 北口大輔: "百貨店における店舗配置からの知識発見-GAを用いた最適店舗配置の提案-"オペレーションズ・リサーチ. Vol.49 No.2. 101-109 (2004)
• [文献書誌] 矢田勝俊: "グラフマイニングのビジネス応用"人工知能基礎論研究会資料. SIG-KBS-A304. 81-86 (2004)