統計・機械学習による異分野相関を俯瞰する方法論の確立

2021 年度 審査結果の所見

• 研究課題/領域番号: 21K18309
• 研究種目: 挑戦的研究(開拓)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 統計数理研究所
• 研究代表者: 松井 知子 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 教授 (10370090)
• 研究分担者: 村上 大輔 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (20738249) ; 椿 広計 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 名誉教授 (30155436) ; 高橋 泰城 北海道大学, 文学研究院, 准教授 (60374170) ; 船渡川 伊久子 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (80407931) ; 山形 与志樹 慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 教授 (90239864)
• 研究期間 (年度): 2021-07-09 – 2025-03-31

研究の概要

モデル駆動型の非確率的総合評価モデル(IAM)を、データ駆動型の確率的IAMに再構築し、分野横断的に多目的に応用を試みる取り組みである。さらに、確率モデルを拡張し、突発・緩行事象を包括できるように修正していくことを目指している。様々な分野・ドメインの研究者を巻き込んだ研究体制を取っており、幅広い分野への貢献が期待できる。

学術的意義、期待される成果

経済・環境・医学その他の広い範囲に渡る現象を対象としており、例えばパンデミックが引き起こす経済への影響も加味した統合評価などがあげられている。提案モデルが有効に機能すれば、政策決定や個々の行動変容など幅広く社会へインパクトを与える予測モデルとなる可能性を持つ。当該分野におけるパラダイムシフトにつながる挑戦性の高い研究である。