【研究分野】経営学

【研究領域課題番号】16H02032 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

意思決定プロセス / コーポレートガバナンス / データベース / 株主総会 / 科学的管理法 / 経営システム / サステナビリティ / 日本的経営 / 生産性 / テキストマイニング / データベース化 / 日本型経営システム / 多角化 / データマイニング / 日本型経営 / ガバナンス / ビッグデータ / 画像認識 / 組織構造 / 意思決定システム

【研究成果の概要】

本研究の目的は、神戸大学が保有する鐘紡資料を基に、企業の発生から成長、成熟段階の経営者の意思決定プロセスを分析し、日本型経営システムの本質を再定義することにより、企業のコーポレート・ガバナンスの在り方を提言することである。研究成果は大きく、以下の３点に集約できる。①鐘紡資料は膨大であり、資料の多くは手書き資料のため、デジタル化、チェキスト化を行うプロセスを開発した。②テキスト化した資料をデータベース化し、検索可能となった。③工場のデータ、株主総会など、意思決定を行った資料を基に、鐘紡の経営者の意思決定の仕組みが明らかになった。こうした貴重な資料や分析結果は広く、web上で公開できた。

【研究の社会的意義】

本研究の最大の貢献は、企業成長プロセスの研究方法として、企業の内部意思決定にまで踏み込んだ点にある。本研究では手書きのデータが多い資料のうち、社長決裁書類、株主総会議事録、重役会議での社長指示など、全てデジタル化、データベース化した。これは、企業の内部資料の入手はほぼ不可能な点に起因する。特に日本では、100年以上の歴史を有する企業は多いが現存する企業では、まず、内部資料は閲覧すら不可能である。本研究では得た結果は、日本型と呼ばれる経営の仕組みは明治期より社長交代の仕組みに現れている。日本の巨大企業が出来る背景には、明治期より、科学的管理法よりも人間中心の経営が行われてきた点に特徴がある。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【配分額】40,560千円 (直接経費: 31,200千円、間接経費: 9,360千円)

【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】15K12465 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

センチメント分析 / ファイナンス / 不動産 / テキスト・マイニング / ビッグ・データ

【研究成果の概要】

本研究では、景気を左右する経済主体の心理や経済・経営活動の雰囲気を表す「センチメント」を計量化し、「見える化」した指標として定義することを試みる。具体的には、日本経済新聞というテキスト・データを利用し、自然言語処理分野の成果を応用することにより、日本の経済状態を表す指標を構築する。これをセンチメント・インデックスと名付ける。その上で、このインデックスが金融資産価格や、J-REIT価格・住宅価格・賃料といった不動産価格に対して、持続的かつ頑健な予測可能性を有することを実証する。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】26240036 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ / ワークフロー / 機械学習 / プランニング / 人型ロボット / 製品組立作業 / スマートグラス / 故障診断 / 業務ルール / 人工知能サービス / 深層学習 / 系列パターン評価指標 / Linked Data / ドライバー行動 / 自律的作業改善 / ビッグデータ

【研究成果の概要】

オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物をインテリジェントサービス開発基盤として統合する。
さらに、行政支援，自動車運転支援，知能ロボットによる作業支援、教育支援サービス、スマートグラスによる作業支援を通して評価し、良好な結果を得た。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31

【配分額】41,990千円 (直接経費: 32,300千円、間接経費: 9,690千円)

【研究分野】土地・住宅・不動産研究

【研究領域課題番号】26504015 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

不動産市場 / テキストマイニング / 社会動学 / 不動産投資信託投資口価格 / 社会的動学 / 資産市場 / 集合的記憶 / 機械学習 / ビッグデータ / 株式市場 / 情報の伝播の構造 / 信念の更新のメカニズム

【研究成果の概要】

不動産市場に関する新聞記事のニュースが、将来のファンダメンタルズおよび価格に関する投資家の信念の形成に与える影響を分析し、不動産株価と大量の新聞記事の間に因果関係を見いだすためのテキストマイニングの方法を提案した。また、この方法を用いて、現在の不動産価格ブームが持続可能なものであるのか、あるいはいずれバーストするものであるのかのナウキャスト(Now Casting)の可能性を示した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31

【配分額】5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)

【研究分野】都市計画・建築計画

【研究領域課題番号】23656370 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ソーシャルネットワークサービス / SNS / ビッグデータ / 感性単語 / クラスター分析 / 時系列分析 / 地理情報 / デジタル・エスノグラフィー / ソーシャルメディア / ビックデータ / Twitter / データサイエンス / テキストマイニング / 感情表現単語 / 都市ブランディング / ライフスタイル / ソーシャルネットワーキングサービス / 共起度 / 可視化

【研究成果の概要】

近年のスマートフォンの普及により、SNSがより馴染みのあるものになった。とりわけ、ユーザーがコンテンツを生み出すメディアの中では、地理情報を付与したSNSが徐々に普及してきた。このメディアの特性はユーザーが場所と関連した文章や写真を投稿する傾向にある。これらの文章から自動分析を施して、今までの都市調査のようにある一時的な情報を取得するのではなく、都市の動的な状態を発見出来ると思われる。それを最終目標におき、本研究では、1.利用者の利用単語頻度から導き出される都市のスケープ、2.都市で使われている単語から導き出される都市の分類、3.震災時のSNS利用者の感情変化を主題として研究を行った。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2011 - 2013

【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)