| 研究課題/領域番号 |
20K20130
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
久野 遼平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (60725018)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ネットワーク学習 |
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| 研究実績の概要 |
研究の二年目である本年度も経済ノレッジグラフを創るために今まで利用してこなかったようなデータにも分析範囲を広げる作業に従事した。具体的には各国のスマート制裁リストにエンティティを追加するタイミングのデータを整理し、ベンダーからも購入する準備も進めている。
本研究は昨今の世界情勢を踏まえると極めて重要な課題である。グローバルサプライチェーンが大きく変化するこのタイミングに狙いを定め、単に仕入れ販売ネットワークだけを分析するのではなくノレッジグラフを通じて多角的に世界経済を分析することができるように研究を進める。計算環境の整備も目途がたったので、引き続き本データベースの構築に邁進していきたい。
技術面については解釈性に焦点を当てた研究に従事した。これは今までの研究では角的なノレッジグラフを創ったものの情報を完全には有効活用できておらず、モデルが何を示しているのかについて解釈性の所が弱い。その反面深層学習において解釈性は非常にホットなトピックである。そのため本研究でも経済ノレッジグラフの中における解釈性に注目した。モデルはまだ試作段階であるため引き続き開発につとめる。
COVID-19の影響もあり学会活動などにはさほど従事できなかったが、本研究と関連する法の構造分析に関しては招待講演も受けた。こちらも法律・判例・事案が含まれているという点では多角的な分析体系を構築するものであり、双方の研究のシナジーも生まれそうである。
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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
学会などの発表活動はすくなかつたが新たな研究展開もあり順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続きデータの取得とデータベースの構築に邁進する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19の影響で学会参加ができなかったため次年度に繰り越した。
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