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教員紹介

折原 良平 客員教授 ORIHARA Ryohei

  • 社会知能情報学専攻
  • システム設計基礎学講座
  • (株)東芝 研究開発センター ヒューマンセントリックラボラトリー
  • ryohei.orihara(at)toshiba.co.jp

研究目的

インターネットやイントラネットの普及により、様々な情報や知識がネットワークを介してやりとりされるようになってきたことに伴い、ネットワークによって構成されたサイバー空間における人間の振る舞いやそこから引き起こされるサイバー空間内の状態変化もデータとして記録されるケースが増えている。これらのデータを分析することにより、人間の意思決定の仕組みや無意識に持っている選好の様子を明らかにできる可能性がある。本研究室では、人間の活動を起点に発生する様々なデータの分析を可能とするための要素技術として、時間粒度を考慮した時系列データ分析や、確率的意思決定モデル構築を深耕し、サイバー空間アクセスを通じて人間をより深く理解することを目指している。

研究テーマ

時系列テキストデータからの知識発見

時系列テキストデータからの知識発見は、多くの領域で盛んに研究されており、中でも営業日報データの解析は、営業マネージャが営業担当者の行動を把握する上での正確性、迅速性を向上させることができると期待されている。営業活動支援システム(SFA)に蓄積されたデータに対し時間間隔を考慮したパターン抽出を行うことにより、きめ細かな営業支援に用いることのできる知識発見を狙っている。

時系列テキストデータからの知識発見
 

ベイジアンネットワークによる消費者の購買行動分析

従来、アンケート調査など消費者に関するデータに対してデータマイニング技術を適用することによって最適なモデルを獲得し、消費者行動を解釈することが行われてきた。アンケート調査は比較的容易に大規模な調査が行いやすい反面、回答の欠損が多く、内的状態を聞き出すことが難しいことが知られている。こうしたアンケートデータの性質を考慮し、ベイジアンネットワークに基づいた消費者行動の分析を進めている。専門家が持つ定性的な知識と定量的なアンケートデータを併せてモデルに組み込むことにより、消費者の購買に至る心理にまで深く切り込んだ分析が可能となる。

ベイジアンネットワークによる消費者の購買行動分析

教員からのメッセージ

(株)東芝 研究開発センター ヒューマンセントリックラボラトリーに所属しており、客員として研究活動を行っています。研究室に所属する学生さんには、企業における研究活動の一端を経験してもらう機会も是非設けたいと考えています。

参考文献

  1. Sakurai, S., Ichimura, Y., Suyama A. and Orihara, R.,: Acquisition of a knowledge dictionary for a text mining system using an inductive learning, Proc. IJCAI 2001 workshop on Text learning: beyond supervision, 2001.
  2. Murakami, T., Orihara, R. and Sueda, N.: Specification of Similar Kansei in an Adaptive Perceptual Space, Proc. of KES’01, pp.973–977, 2001.
  3. 村上知子, 酢山明弘, 折原良平: ベイジアンネットワークを用いた消費者行動モデルの構築実験, 第18回人工知能学会大会, 3F3-01, pp.1—4, 2004.
  4. 植野 研, 櫻井茂明, 折原良平: 時間間隔を考慮した営業日報からの系列パターン抽出, FIT2004 第3回情報科学技術フォーラム, pp.339—340, 2004.
  5. Orihara, R., Murakami, T., Sueda, N. and Sakurai, S.: Information Space Optimization for Inductive Learning, in Abraham, A., Jain, L. C. and Zwaag, B. J.v.d. (Eds.), Innovations in Intelligent Systems, Springer-Verlag, 2004.
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