【Predictive analyticsフォーラム2014】(2-2) (2/6ページ)

2015.2.10 05:00

 図はプレディクティブアナリティクス実践に必要な基盤と実践分野を表したもので、本日登壇者もこの中にプロットできる。面白いのは金融の世界は全ての基盤がそろっていることだ。この中で仮に研究開発、知財、市場調査業務を連携させると事業・商品戦略に、融資業務まで広げると無形資産価評価となる。各分野で閉じたデータを融合させることで予測解析の世界は進む。そこでプレディクティブアナリティクスの可能性と課題について議論していきたい。

 ■各界で行われる予測分析

 坂田 イノベーションに関する意思決定を研究している。使用する情報の多くは一次情報や非構造化情報で、混沌とした状態から必要とする情報の束を取ってきて情報工学的手法で分析し構造化情報として提供することや、そこから必要な情報を抽出、アルゴリズムを設計し予測の研究をしている。例えば科学技術に関する潮流、萌芽的研究領域、国際的研究ネットワーク構造等を解明し意思決定の知識基盤として産学官へ提供している。

 予測解析では将来の成長領域、イノベーションや産業の種に育つ萌芽領域の早期特定が重要だが、実際は非常に難しい。有名な本多・藤嶋効果がNatureに掲載されたのは1974年だが、光触媒の科研費が100万ドルを超えたのはその26年後、緑色蛍光タンパク質でノーベル化学賞を得た下村脩博士の論文は62年出版の基礎研究だが、引用論文件数は861と多くはないからだ。しかし現在、萌芽領域を自動特定する新システムの開発を進めており、ネットワーク分析やエージェント理論などを用いて、検索における適合率と再現率で0.7~0.8の精度が出るようになった。また東京大学では2014年度から毎年100人を選抜し、データサイエンティストの基礎教育を始めた。地域情報ビッグデータシステムが日本創成本部で採択された。機運の高まりを感じる。

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