データ格付けサービス実現のための数理基盤の構築
| 整理番号 | 2022a007 |
|---|---|
| 種別 | 女性研究者活躍支援研究-研究集会（Ⅰ） |
| 研究計画題目 | データ格付けサービス実現のための数理基盤の構築 |
| 研究代表者 | 中山 尚子（株式会社豆蔵 デジタル戦略支援事業部・チーフコンサルタント） |
| 研究実施期間 |
2022年9月21日(水) ～
2022年9月22日(木) |
| 研究分野のキーワード | データ格付け, 数理基盤, データサイエンス, DX, AI |
| 本研究で得られた成果の概要 |
近年、DX（Digital Transformation）やAIの急速な発展に際し、産業界ならびに経済界においては、数学の重要性がより一層認識されるにいたっている．たとえば、今後、DXにおけるデータの相互利用において、AIの学習データの獲得が目的とされるシーンは増大していくと見込まれるが、そのような場合、データの数理的な品質は必ず各界から求められる。また、形式上の整合性の確認や、重複や誤記、を探して修正・削除するデータクレンジングにおいても、数理的なアプローチを考えることで、一層の自動化が促進される。 本研究集会においては、データの品質を数理的なアプローチにより判定して明示する「データ格付け」の実現に向けて、数理的な側面と現場への適用事例、そして経営者から期待についてそれぞれの立場から議論を行った。 現在の状況をベースとして将来データがどのように生成・収集・解析されるかをビジネスの現場から経営層に至るまでのさまざま実例をベースに議論が行われ、データ格付けという観点から数学が実生活や産業にどのように適用されていくかの研究内容の発表が行われ、その可能性を大いに感じることができた。さらに、本研究集会と共催された国際ワークショップ：The 6th RIKEN-IMI-ISM-NUS-ZIB-MODAL-NHR Workshop on Advances in Classical and Quantum Algorithms for Optimization and Machine Learning からは特に数理的な側面において多くの示唆を得た。 今後、データは最も重要な構成要素となり、そのデータの品質に関しての数学的な理論によるアプローチについて、学術的にも独立した領域として研究されるべき可能性を有しており、その研究を開始する契機が得られた。 本研究集会の成果としては，異なる専門分野や立場を有した参加者が活発に議論を行い、今後の研究の方向性について可能性を得たことを挙げる。 |
| 組織委員(研究集会) 参加者(短期共同利用) |
谷川 拓司（ソフトバンク株式会社・アイディエーションディレクター） 品野 勇治（Zuse Institute Berlin・研究員） 近藤 正章（慶応大学・教授） 石原 亨 （名古屋大学・教授） 鍛冶 静雄（九州大学・教授） 藤澤 克樹（九州大学・教授） |