【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】知能情報学

【研究領域課題番号】24650064 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

プライバシー保護 / データマイニング / 差分プライバシー / ビッグデータ / 個人情報保護 / データベース / 匿名化 / 相関 / 個人情報 / 機械学習 / 雑音

【研究成果の概要】

プライバシー保護データマイニングのひとつである差分プライバシーは有望な方法であるが、データベースのレコード間に相関がある場合の分析があまり進んでいなかった。本研究では、相関がある場合に従来の差分プライバシーを適用した場合、データ入手を狙う攻撃者が相関に関する背景知識を少なく持っているほうが、流出する情報が大きいという直感に反する状況を明らかにし、この状況を改善するために背景知識も考慮したベイズ型差分プライバシーの数理モデルを確立した。この数理モデルにおいて情報漏洩の確率を与えられた閾値以下にする加算すべきラプラス雑音のパラメタを求める近似的アルゴリズムを示した。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2012-04-01 - 2014-03-31

【配分額】3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)

【研究分野】メディア情報学・データベース

【研究領域課題番号】15300031 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

データベース / Webコミュニティ / データマイニング / ジェンダー / ポータルサイト / 社会科学 / 研究方法論 / WWW / リンク解析 / Companion- / 共時的 / 通時的 / 可視化 / ウェブ / コミュニティ / companion- / ブラウザ

【研究成果の概要】

今や,Web空間は茫漠たる量の情報が発信され,数十億ページを有する地球規模のデータベースと化している.このWeb空間には,社会の実態が姿を変えた形で映し込まれていると言える,一見しただけでは混沌として様子がつかめないが,それを巧みに分析すれば,現実を俯瞰できる地図や興味ある事実が浮かび上がってくるであろうことは十分予想される.そのための分析手法が「Webマイニング」である.中でも,Webページ間のリンク構造に着目してWeb上のコミュニティ(Webコミュニティ)を発見するWebマイニングツールは,1990年代後半から急激に発展してきた.ここで,Webコミュニティとは,基本的に同じトピックに関心を持つ人々や組織によって形成された「Webページの集合体」を指す.本研究では,お茶の水女子大学ジェンダー研究センター(舘かおる教授・小山直子研究員),東京大学生産技術研究所(喜連川優教授・豊田正史特任助教授),および東北大学流体科学研究所(藤代一成教授)と共同して,Webマイニングによるジェンダー(社会的な意味での性別)関連のWebコミュニティの発展過程を徹底的に分析した.その結果,1999年6月の「男女共同参画社会基本法(英訳:The Basic Law for a Gender-Equal Society)」,この法律は性別(gender)によって不利益をこうむることがない平等(gender-equal)な社会の実現を目指すためのもの,の施行に伴って日本各地で発生した女性センター関連コミュニティの発展過程を的確に捉え,かつWebマイニングが隠れた事実を浮き彫りにしたという大きな成果を得た.これらの結果はキーワード「ジェンダー」をWebマイニングツールCompanion-(喜連川研究室が開発)に日本語で入力して抽出した結果を,ドメイン知識,つまり特定分野の専門知識を持つ者(上述,舘教授,小山研究員)が徹底的に読み解いて得たものであり,Webマイニングツールの有用性を明らかにするとともに,Webマイニングがジェンダー学(gender studies)を含む社会科学の新しい研究方法論となり得ることを実証してみせた.本研究では,さらにこの結果に基づいて,ジェンダー関連ポータルサイトの構築法を明らかにし,それをお茶の水女子大学ジェンダー研究センターのホームページ作成に役立てた.
12611

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2003 - 2005

【配分額】16,500千円 (直接経費: 16,500千円)

【研究分野】社会システム工学

【研究領域課題番号】13680515 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

信頼性 / データベース / 安全性 / ヒューマンエラー / 状態監視保全 / データマイニング / Warranty Data / 寿命データ

【研究成果の概要】

信頼性と安全性を高めるためには信頼性データの分析・共有・活用が必須である。本研究では、ヒューマンエラーおよび故障メカニズム関わる知識情報と、フィールド寿命データの解析法の検討を骨格とし、信頼性データの分析・共有・活用のためのフレームワークの構築のための基礎研究として必須となるマネジメントの視点・ヒューマンウェアの視点・ハードウェアの視点よりの検討を行った。特に、信頼性の作り込みを開発の源流段階にて行うことを目的とし、故障原因、故障モード、寿命分布型を解明し、故障メカニズムのシミュレーションが実施可能となるように信頼性寿命試験の最適計画を研究し、また、特にLSIの重要な故障原因であるエレクトロマイグレーションによる寿命分布型を検討した。また、大規模システムにおいては誤報・欠報といったセンサの誤動作を防ぎ、高信頼度に異常を発見するための状態監視保全が不可欠である。誤動作を防ぐためには、n個のセンサが同質であれば、k-out-of-n型の論理構成が有効である。本論理構成が最適となるための十分条件の導出、多数のセンサを固定して用いるのではなく、少数センサ群による自律移動型の監視システムの構築、および判定にグレーゾンを設けた場合に関し研究を行った。ユーザより収集される市場故障データベースへは全世界から情報が寄せられる。特に製品の保証期間においては、故障すればユーザは無償で修理を請求しうるゆえ、メーカは自動的に故障データを入手しうる。しかし、修理を行った製品の販売時点が不明、年間の販売数量は入手しうるが各月、各週の販売量は未知である場合等、種々の不完全要素が伴うこれらの市場信頼性データベースに基づく寿命データ解析手法の開発と実装について研究を行った。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2001 - 2003

【配分額】3,300千円 (直接経費: 3,300千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】10480066 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

データマイニング / アソシエーションルール / アルゴリズム / データベース / 知識発見

【研究成果の概要】

本研究に関する研究費を申請した1997年当時,統計的指標を最適化するアソシエーションルールを高速に枚挙することは市場からのニーズがあるものの,計算の高速化は難しいと考えられていた.Stanford大学やIBMワトソン研究所でも解決に向けた提案がされていたが,問題に制約を入れてから従来のAproriアルゴリズムをそのまま用いるという戦略で解いており,計算効率に問題があった.我々はこの問題への取り組みを開始したが,1997-9年半ばまでは,探索木を基本にそれを並列化により高速化するという極めてオーソドックスな解きかたに頼っており,残念ながらあまり効率的には動作しなかった.
我々は探索木の並列化という方針を諦めた.主記憶管理やバッファ管理に配慮したAprioriアルゴリズムは市場で非常によく利用されており,このアルゴリズムに若干の変更を加えることで統計的指標を扱えないかというアプローチを検討した.このようにすることで,開発した技術が容易に様々なソフトウエアに組み込めると言う利点がある.しかしAprioriは評価関数の反単調性に依存した方法であり,反単調性を持たない統計的指標に応用するのは見通しが得にくい.
1999年夏に統計的指標の上界を低コストで求める方法から反単調性を導いて,かつ枝狩りにも利用できることが分かった.Aprioriアルゴリズムと融合しても結果の正当性を保証できた.このアイデアを大学院生の瀬々潤君が本格的に実装したところ,良好な性能が得られた.国際的な評価も受け,ACM主催の理論系のデータベース国際会議PODSでの発表、および国際会議からの招待講演を2件受けた.
現在,1千万属性,数百万レコードのデータでさえ,標準的なPCワークステーション上で現実的な時間で処理できるまで実装が進んでおり,当初の目標を達成し,研究をまとめることができたのではないかと考えている.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1998 - 2000

【配分額】10,400千円 (直接経費: 10,400千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】09898021 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

発見科学 / 知識発見 / データマイニング / データベース / 科学的発見の論理 / アブダクション / 機械学習 / ネットワークエージェント

【研究成果の概要】

本基盤研究(企画・調査)は,平成10年度から平成12年度までの3年間にわたって実施する重点領域研究「巨大学術社会情報からの知識発見に関する研究」(略称:発見科学,領域番号294)の準備のための企画・調査を行なうのが主な目的である.本年度は,以下のように行った.
(1)巨大学術社会情報の実地調査 平成9年9月6日に領域代表者及びシステム開発を伴う研究班の班長とで,東京大学を訪問し,また,平成10年2月4日に京都大学を訪問し,巨大データとの取り組み状況を実地に調査し,本重点領域研究との連携をはかった.
(2)第1回班長会議 平成9年10月5日に仙台東急ホテルにおいて班長会議を開催し,重点領域研究「発見科学」の研究実施の概要を固め,企画を具体化し,調査項目と調査場所等の詳細について検討した.
(3)総括班会議平成9年11月27日に東京大学で本研究組織全体会議を開催し,重点領域研究「発見科学」の概要と実施討画案を示し,計画研究に参加しない総括班のメンバーからのアドバイスや指導を得て,実施計画を具体化した.また,同日チュートリアル2件を開催した.
(4)欧州での研究打ち合せ平成10年1月27日〜2月1日にヨーロッパのエスプリ計画等の一環として展開中の帰納的諭理プログラム及びデータベースからの知識発見のプロジェクト代表者等を訪問し,欧州における巨大情報からの知識発見研究の実情についての研究打ち合せを行い,同時に,本重点領域研究に対するアドバイス等を得た.
(5)哲学・諭理グループとの研究打ち合せ 平成10年2月11日に東北大学において,哲学・諭理グループとの研究打ち合せを行い,今後の研究の方針を具体化した.
(6)第2回班長会議 平成10年3月3日に東京で2回目の班長会議を開き,上記の会議及び諸調査に基づき研究実施討画を再検討し,研究活動の詳細を決定した.

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】1997

【研究分野】計算機科学

【研究領域課題番号】09780247 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

計算幾可 / データベース / クラスタリング / 計算幾何 / ボロノイ図 / 色量子化問題 / データマイニング

【研究成果の概要】

類似度に応じてオブジェクトをいくつかのグループに分類するクラスタリング問題は統計学の古典的な問題であり,医学,生物学,人類学,経済学,情報科学等様々な分野で実際に幅広く活用されている.
この問題は与えられたオブジェクト間の類似度による評価関数を最適化する離散最適化問題と考えることができるが,応用によって類似度および評価基準にはさまざまな種類が存在し,この違いによりそれぞれの問題が別個のものとして取り扱われていることが多い.特にオブジェクト間の類似度の与え方によっては問題が良い幾何構造を持つ場合が多いが,殆んどの場合この幾何構造が充分に活用されているとは言い難い.
本研究では良い幾何構造を持つクラスタリング問題,特に多様体の分割問題と捉えることのできるクラスタリング問題に着目し問題を統一的に扱うための抽象的な枠組を提示し一旦この枠組の上で問題に共通する本質の解析および解法の提案を行ない,その上で個別の共通しない部分に関するより細かい解析の追加および既存の結果との整合性の検証を行なった.
双対平坦という良い幾何的な性質を持つ多様体を特徴多様体と定義し,その上で定義される一般形ダイバージェンスを類似度とし加算的評価基準を持つクラスタリング問題について最適解が持つ幾何的性質および最適解を得るための計算量を明らかにした上で厳密解法および,より実際的な近似解法を提案した.また近似解から局所最適解を構成するための局所改良法の適用についての考察を行ないまた計算機実験を行ない理論的な結果が実験により裏付けられることを示した.

【研究種目】奨励研究(A)

【研究期間】1997 - 1998

【配分額】2,000千円 (直接経費: 2,000千円)