Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

取引記録分析 / 仕訳データ / 可視化 / 有向グラフ / 複式簿記 / ビッグデータ / グラフ理論 / ネットワーク分析 / 取引記録 / 仕訳 / 粉飾予測

本研究の目的は，企業の日々の取引記録である仕訳データを体系的に分析する方法を構築することである。これまでバランスシートや損益計算書などの財務諸表を用いた企業活動の分析（財務諸表分析）は行なわれてきたが，近年はクラウド会計の進展もあり，日々の取引データを用いた分析（取引記録分析）が注目されつつある。企業の会計データは複式簿記と呼ばれる数学（行列・グラフ理論）と親和性の高い形式で記録されている。したがって，行列を用いて会計データを表したうえで，その特徴を明らかにすることができれば，企業活動の新しい分析方法を提示することができる可能性がある。
(1)2021年度は2020年度に引続き，まず大阪府茨木市にある製造会社の協力を得て入手した，2年分の仕訳データの整理を行なった。実際の企業の仕訳データはそのままでは分析することができないため，当該企業の社長と経理部長に話を聞きながら，仕訳を一通り理解するとともに統計分析をするためのデータの整理を行なった。さらに，東京に本社のあるサービス業の企業からも仕訳データ2年分と財務諸表3年分を提供してもらうことができた。こちらの会社の仕訳データは現在，データの整理の途中である。
(2)財務諸表情報から仕訳金額を推定する方法についても検討した。仮想の仕訳データに基づく分析を行うとともに，実際の企業の財務諸表データから仕訳金額を推定した。この内容は，日本会計研究学会2021年度の統一論題で報告するとともに，雑誌『会計』に論文を掲載した。さらにケース教材を作成予定であったが，これは現在作成途中である。なお，密接に関連するケースとして，共同研究者が「freeeとマネーフォワード―クラウド会計ソフト会社比較―」を2021年6月に公表している。
(3)仕訳データの可視化と，時間軸に沿って分析する動的ネットワークに関する最近の研究については，先行研究のサーベイを行なった。

教育工学 / ビッグデータ / 「場」 / 可視化 / 共創システム

近年、教育の「質」の向上が厳しく問われている。そもそも教育には機能的側面と「場」としての側面の二重性があり、前者の機能的側面は学習の効率化など、すでに教育工学で広く取り上げられてきた。しかし、その前提となる「場」のはたらき（雰囲気）は、学びへの意欲や主体性の向上、さらには創造性育成やコミュニケーション力の涵養など教育の「質」と深く関わる課題であるにも関わらず、工学的には全く手がつけられていなかった。そこで本研究では、ヒューマンビッグデータに基づく「場」の可視化技術の確立し、それに基づく大学教育を舞台とした場づくりと共創的教育イノベーションを実現した。

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

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。

情報統計力学 / 可視化 / 次元圧縮 / クラスタリング / ビッグデータ / イメージング / 潜在構造 / ベイズ推論 / 機械学習 / イメージングデータ / マルコフ確率場 / 潜在構造推定 / 連想記憶モデル / モンテカルロ法 / パリティー検査符号 / CDMA / SAT / 大規模データ

本研究の目的は，経験や学習から形成されるヒトの心の中の描像を，数値計算や計測のデータから客観的手法で可視化する手法を研究することである．具体的には，情報科学と計算機科学での描像を，物理学のスピン系で発展した手法を用いて可視化する．脳の記憶のモデルである連想記憶モデルをテストケースとして，シナプス抑圧の影響，K-SAT問題，量子揺らぎの性質解明など，様々な事例において，描像の可視化を行った．

【研究分担者】
村上裕太郎	慶應義塾大学	経営管理研究科(日吉)	准教授	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
山本知仁	金沢工業大学	工学部	准教授	(Kakenデータベース)
小川健一朗	東京工業大学	大学院総合理工学研究科	助教	(Kakenデータベース)

【研究連携者】
郡司幸夫	早稲田大学	理工学術院基幹理工学部	教授	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
林田和人	早稲田大学	理工学術院	准教授	(Kakenデータベース)
木村謙	早稲田大学	理工学術院	講師	(Kakenデータベース)
高柳英明	滋賀県立大学	環境科学部	准教授	(Kakenデータベース)
遠田敦	東京理科大学	理工学部	助教	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
大森敏明	神戸大学	大学院工学研究科	准教授	(Kakenデータベース)

【研究連携者】
高橋成雄	東京大学	大学院新領域創成科学研究科	准教授	(Kakenデータベース)
井上真郷	早稲田大学	先進理工学部	教授	(Kakenデータベース)