データ駆動型社会の基盤をなす次世代実験計画技術の開発と実証的評価

2021 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 21H04600
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 後藤 正幸 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40287967)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 上田 雅夫 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (20755087) ; 守口 剛 早稲田大学, 商学学術院, 教授 (70298066) ; 関 庸一 群馬大学, 情報学部, 教授 (90196949) ; 鈴木 秀男 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10282328) ; 生田目 崇 中央大学, 理工学部, 教授 (10318222) ; 小林 学 早稲田大学, データ科学センター, 教授 (80308204) ; 三川 健太 東京都市大学, メディア情報学部, 准教授 (40707733) ; 山下 遥 上智大学, 理工学部, 准教授 (90754797)
• Project Period (FY): 2021-04-05 – 2025-03-31

Summary of the Research Project

ビジネス活動においてはデータは分析目的のために収集されていないことが多く、分析目的に対する情報量が相対的に少ないことで新たな施策に対する評価に直接結び付かないケースがみられる。本研究では、大規模データから得られる機械学習モデルを駆使した効率的な仮説発見と、少ない追加実験で最適と考えられる施策を推定するデータ駆動型の実験計画と評価の技術を開発する。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

大規模ログデータから機械学習モデルを構築し、次世代のデータ駆動型実験計画法と評価分析技術を開発するものである。機械学習に追加実験を組み合わせる新たな実験計画技術を開発し、企業との連携による社会実装を行うことで有用な成果が期待できる。