【研究領域課題番号】21H04600 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

データ駆動型社会 / 機械学習 / 人工知能 / 実験計画 / 因果推論

【研究成果の概要】

本研究では，以下の3つの基本的課題を設定し，研究に取り組んでいる．
１．（機械学習モデルの設計） 施策の最適化を目的とした実験計画のために，「機械学習に基づく統計モデル」を「追加実験によるデータ取得」と「施策の最適化」に結び付けるプロセスの全体像，及び，効果的な実験計画を可能とする機械学習モデルを如何に設計すべきか．
２．（効率的な追加実験の計画手法構築）大規模ログデータから構築された統計モデルが与えられたもとで，最小限の回数で最適施策の探索に結び付ける，効率的な追加実験を如何に計画することが可能か．
３．（施策の最適化と因果効果の評価手法の開発） 大規模データから得られた統計モデルと実験データを統合し，どのような方法で施策を最適化するか．加えて，共変量やデータの選択バイアスを考慮し，施策の因果効果を精度よく評価することが可能であるか．
2021年度は，これらの研究課題に関連する領域として，“能動学習”，“ベイズ最適化”，“バンディッドアルゴリズム”，“因果推論”の領域の体系的整理を行う研究会を定期開催し，その全体的な体系の明確化と問題点の整理を行った．これと並行して，「１．機械学習モデルの設計」については継続して企業の実問題を対象として研究を行い，様々な具体的事例に対して機械学習モデルを活用する技術基盤についての成果を得ている．また，「２．効率的な追加実験の計画手法構築」については，過去の大量のログデータを学習した機械学習モデルを活用して，いくつかの仮説のもとにA/Bテストを計画し，実ビジネスにおいて実証的に検証する試みを行った．今のところ，完全に再現性のある結果は得られていないが，様々なノウハウが蓄積されたため，今後の研究に結びつける予定である．「３．施策の最適化と因果効果の評価手法の開発」については，ベイズ最適化と因果推論モデルの実活用と改良を行い，一定の成果を得ている．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2021-04-05 - 2025-03-31

【配分額】41,860千円 (直接経費: 32,200千円、間接経費: 9,660千円)

【研究領域課題番号】21H04874 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

個別化医療 / 因果推論 / 機械学習

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2021-04-05 - 2025-03-31

【配分額】41,600千円 (直接経費: 32,000千円、間接経費: 9,600千円)

【研究領域課題番号】19H04072 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

Bayesian Inference / Causal Inference / Cell Regression / Data-Driven Prior / Real-World-Data / 医療データ / Real World Data / Data Science / Statistics / Machine Learning

【研究成果の概要】

・リセプトデータを用いた数年後の糖尿病が発症予測のための深層学習モデルを提案し、得られた成果を論文として纏めている段階である。
・Covid19陽性者数の長期予測のためのニューラルネットワーク時空間モデル（Convolutional Long-Short Term Model）を提案し、東京都23区のデータに適用しその有用性を確認した。得られた成果を論文として纏めている段階である。
・血糖値の平均と分散の関係を明らかにし、より適切な血糖値の予測モデルの構築ができることを示した。得られた成果を論文としてまとめる予定である。
・人の関節時系列データに基づくセグメンテーションを行う方法を開発し、得られた成果を学術論文に投稿した。工場での作業過程のミスを自動的検知などにおいて有効であると期待される。
・Covid19陽性者数の長期予測のためのニューラルネットワークモデルを構築し、東京都23区のデータに適用しその有用性を確認した。またニューラルネットワークモデルの説明可能性を与えるため、統計モデルを利用したハイブリッドな方法も提案した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31

【配分額】17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)

【研究領域課題番号】19K13907 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

介護 / 介護者 / 介護労働者 / 介護組織 / 大規模社会調査データ / 政府統計 / 介護提供主体 / 家族介護 / 格差 / 因果推論 / 機械学習 / 就業 / 大規模社会調査

【研究成果の概要】

本研究の目的は，超高齢社会における持続可能な介護供給体制はいかにして可能かという問いを念頭に，家族介護者・介護労働者・介護組織という様々な介護供給主体の実態・問題・解決策を探求することであった．具体的には，以下の研究課題について分析をおこない，研究成果として発表した．第1に，家族介護の実態である．どの程度の人々が家族介護に直面しているのか，家族介護は就労や健康にどのような影響を与えるのかを明らかにした．第2に，介護労働者の分析である．介護労働者の賃金や入職動機，および世代間再生産について分析をした．第3に，介護組織の地域・配置状況が組織や当該地域の介護者のパフォーマンスに与える影響を分析した.

【研究の社会的意義】

本研究の目的は，家族介護者・介護労働者・介護組織の実態・問題・解決策を明らかにすることである．介護供給主体の分析はデータの制約もあり蓄積が乏しい．超高齢社会に突入した日本においては，介護の供給をめぐって様々な問題が生じているものの，介護供給主体の分析はデータの制約もあり蓄積が乏しい．そのため，政府統計や大規模データを用いて介護提供主体の問題を明らかにした本研究の学術的意義は大きいと思われる．介護供給政策は国際的な注目を集めており，本研究の遂行は，日本の研究者や行政担当者のみならず，これから超高齢社会を迎える海外の関心を集めると予想される．

【研究種目】若手研究

【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31

【配分額】2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)