チャンス発見は偶然を必然にChance Discovery Lab

研究テーマと特徴

• データそのものは隠したまま、その概要情報を共有する手法（DJ) を提案
• 数理モデルを駆使したデータ分析により、ビジネスチャンスの発見を促す
• ニーズを理解し、適切な検索結果を導く検索データベースシステムを構築

研究の内容

データ利活用方法検討技術

IMDJ（Innovators Marketplace on Data Jackets）

　データ保有者、利用者等プレイヤー間でデータ共有し、データの売買交渉を行うワークショップを実施、アクションプランニングに展開する。

Variable Quest

　データの類似度と変数の共起性の 2 つの技術を活用し、単に似ているデータだけでなく、調べたいシーンに一緒に登場しやすい変数や、より関係の深い変数を推定する。

DJ ストア（Data Jacket Store）

　「要求とソリューション」「ソリューションとデータ」の関係を知識として構造化することで、横断的なデータ検索を容易にするアプリケーション。

Tangled String

　時系列にデータをつなぎ、「糸の絡まり」のように表現することで、変化の兆し発見を促す分析ツール。

学習なき発見 ～地震データに基づく予兆発見事例～

　連結グラフとハードクラスタリングをあえて用いて各クラスタへの所属度を分析することで、他手法ではノイズとされる重要変化点を抽出し、近未来の M6 以上規模の地震増加に対応する動きを発見。（マーケット変化等にも応用が可能）