62キーワードデータサイエンス、探索的データ分析、データベース、機械学習、人工知能■?研究概要コンピュータの高性能化と記憶装置の大容量化、そしてインターネット上で流通する情報の爆発的な増加により、私たちを取り巻く生活環境は大きく変化しました。研究開発の現場では、個々人や研究室で蓄積した知識や経験に加え、実験装置で計測した大量のデータや日々増え続ける文献やデータベースを活用することが重要になりつつあります。また業務においても、データに基づく業務の改善やマーケティングの実施が重要になってきています。しかし、実際に手元にあるデータを活用しようとしても、データが整理されていなかったり、印刷物しかなかったりして、データ分析を始めるまでのハードルが高い場合があります。また、そのハードルを越えても、データから何を導くのか、どの方法を使うのかなど、結論に向けて見通しよく作業を進めるには、一定のスキルと経験が必要となります。こうした課題を解決するための技術の総称がデータサイエンスであり、現在、データの理解をスムーズに進めるための探索的データ分析法に関する研究と、専門知識とデータサイエンティストの素養を備えた技術者?研究者の育成に取り組んでいます。■?産業界へのアピールポイント●企業における実務経験に基づき、データサイエンスに関する研究開発と、技術者?研究者の■?実用化例?応用事例?活用例●オープンソースソフトウェアを利用したデータ分析環境の構築●OCRを利用した紙資料の電子化と既存データと紐づけ?名寄せの実施●地理的なデータ集計単位(地域メッシュ、行政界等)の高速変換●既存データの活用に関する各種相談を受け付けています。育成に取り組んでいます。平松?薫（ヒラマツ カオル） 教授大学院理工学研究科 数理電子情報部門 情報領域【最近の研究テーマ】●地理的要素を含むオープンデータに関する探索的データ分析の効率化●探索的データ分析のおけるインタラクティブなデータ可視化の高速化●OCRを利用した紙資料の電子化とそのデータクレンジング大量データをスムーズに活用するためのデータサイエンス
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