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1 大澤研究室 原理 1 革新的モデルとデータ可視化により 微動の裏に潜む巨動の可能性を表出化原理 2 気づき 表現 会話 推論 により 実現性のある創造活動を促進原理 3 データ市場 : 公開を強いないデータ駆動イノベーションの場を実現 2000 チャンス 発見学始動 チャンス発見とデータ駆動イノベーションを実現する データ市場 の創成 参照先 連絡先 Web: ( 以下紹介内容の書誌情報など含む ) 面談希望など : 大澤および秘書へ直通メール info@pana.sys.t.u-tokyo.ac.jp 2010 イノベーションゲーム 2013 データ市場研究 2016 データ駆動イノベーションとデータ市場 ( 大澤研 2013~) データ検索 シナリオ計画法 (Hayashi an Ohsawa 2016) ( 大澤 臼井 2003) 基盤 1: データ可視化 発見 する筆跡 株価変動予兆の発見 (Ohsawa 1998) 基盤 2: 非単調推論 基盤 3: 創造性の科学 (Ohsawa 2015) (Nakamura an Ohsawa2008) (DJ 研究会 2016) (Ohsawa 1997) 地震予兆発見 ( 忙しくて未発表 ) Innovators Marketplace on Data Jackets ( データジャケット市場ゲーム : Ohsawa, Kio, Hayashi, Liu, Data Jackets for Synthesizing Values in the Market of Data, Proceia Computer Science 22, (2013)) ( 名古屋工大で ) (IEEE SPIN2015, 2016 での実施, Inia) 1

2 IMDJ の入力情報 ( データジャケット :DJ) と出力情報 ( データ利用方法の提案 ) 潜在的な意識 ( 例 : 患者の容態急変が怖い ) 利用者 提案者 : 要求と評価 提示される要求 ( 例 : 健康変化の未知の要因を知りたい ) Requirement: Tell me the influence of weather on health! pay IMDJ 提案者 利用者 : データ結合 利用の方法を提案 ( 例 : 提案 1, 2) DJ 結合 Propose plan: Combine ata behin DJ(A), DJ(B), an DJ(C) to learn rules such as (1) temperature(t) > 25c consumption_beer(t) > 1L (2) consumption_beer(t) > 0.7L -> fat(t) > a -> g-gtp b. Propose plan: Analyze the ata behin DJ(C) to grasp the latent conition of health. DJ 登録 湿度 ID-POS ( 個人別購買 顧客 ID 年齢 日時 @g-gtp 相関ルール分析 ( 個人別購買 状況 ( 日時 場所など ) の基数 DJ(A) DJ(B) DJ(C) DJ(j) TJ(x) TJ(y) Data(A) Data(B) Datai) Data(j) Tool(x) Tool(y) また別の事例 : IMDJ 2H, AP 1H, そして分析を 1 時間だけ DJ675: 各業界における株価 DJ825: 各業界における有給休暇の取得数 Days of allowe pai holiays DJ657 & DJ825: 株価と休みの関係を知る R = Growth inex of stock price (IMDJ ワークショップから ) Days of pai holiays R = Growth inex of stock price 2

3 IMDJ から生まれた 絡まる糸 (Tangle String) を多種データに適用 要求 R: 急な売れ行き変化の理由が知りたい TSにおけるPillの前後ソリューション ( 回答案 )S: 変化のタイミングを把握し 外部情報と合わせて検討 Data for realizing S: {DJ 567 : 購買履歴データ, D(T)J 5 : Tangle String} 株価上昇上位株の履歴 START OF DATA Start of a Stock ID 6101 a short wire (1712: 産業廃棄物処理大手 : 土壌汚染の調査から浄化処理までを一貫して行っている ) END OF DATA the 1450 th line in ata wire 既発表の結果 : 流行商品の価格上昇は Pill が終わると止まる 株を売るタイミングを発見する手法は新しく 実務に使える画期的な成果だ ( トップクオンツアナリストのコメント ) Yukio Ohsawa, "Tangle String Diverte for Evaluating Stock Risks - A by Prouct of Innovators Marketplace on Data Jackets" MoDAT2015 (Workshop on Designing Safe an Secure Life on the Market of Data), in IEEE International Conference on Data Mining, Atlantic City (2015) IMDJ の精緻化ステップとメタ認知過程 ( 思考過程データマイニング ) EEP: Element externalization ESP: Element serialization An Action Planning sheet Hayashi an Ohsawa Comparison of Conflict Resolution Behavior an Scenario Generating Process in Group an Iniviual by Hanwriting Process Analysis, in Intelligent Decision Technologies (2016) 3

4 Non-conformity データ利活用知識の構造化と検索 -DJ Store & Resource Finer, Systems Working on RDF - IMDJ AP DBpeia Japanese Scenario ap:stakeholer scenario: 0001 ap:resource scenario:0001/ resource DJ store: 過去の IMDJ で創出されたデータ利活用案を知識ベースとし 現在の興味に関連する DJ を検索 Stakeholer ap:target ap:target scenario:0001/ stakeholer ap:technique ap:ata Resource b:svm b:citizen b: police citizen SVM j:0342 j:0150 police Street light locations maps ata Dbpeia DJ base j:0150 j:0342 j:0065 b:citizen b: police b:svm IMDJ の技術 Solution DB citizen SVM police Requirement DB Resource Finer: 過去の AP のシナリオに関連する要素 ( ステークホルダー データ 分析手法など ) を知識ベースとし DBpeia と連結して新規シナリオに関連する要素を推薦 sol: 0321 sol: 0682 DB of DJ Store 経済産業省 データ駆動型イノベーション創出戦略協議会 の後継事業 先端課題に対応したベンチャー事業化支援等事業 国土交通省 国土交通行政に資するビックデータの活用に関する調査業務 で採用 Hayashi an Ohsawa, Knowlege Structuring an Reuse System Using RDF for Supporting Scenario Generation, Proceia Computer Science, Vol.60, pp , DOI: /j.procs Non-Conformity Detection: 基本戦略は マイナーなクラスタに属する時点 ( 図の赤い粒 ) を抽出 サプライズ度即ち NC t l = = l n + 1 i.e., l n + 1, l D = l n +2 i.e., l n + 2, l + 1 l K =l n+1 w=1 Kasuga, Ohsawa, Yoshino, Ashia (2016) Non-Conformity Detection in High-Dimensional Time Series of Stock Market Data, to be presente in IEA-AIE an publishe in Trens in Applie Knowlege-Base Systems an Data Science, Springer N w, /N wl,. w は Affinity propagation で得た K クラスタのうち w 番目 N w, は 時区間 [, +n-1] におけるクラスタC w 内の時点数 N wl,は[, +n-1] における 時点 t l を含むクラスタ 内の時点数 時刻 l C 1 このクラスタの特異性を数値化 ( 時刻 l の NCD 値 ), + n 1 C 3 C 2 時刻 = l i.e., l, l + n 1, + n 1 時刻 から n 時点以内の世界 S 社黒字転換 T 社会計不祥事 /4 2/4 3/4 4/4 5/4 6/4 7/4 8/4 9/4 Date リターン率の累積二乗和 : 電機 29 銘柄について 2015 年のうち 185 営業日で実施 R² = NC 値

5 Conformity Change Detection: 基本戦略 各クラスタへの所属度が変わる時点を抽出 ( 完全な非学習ではない ) 変化度即ち l n/2 CC t l W l, = l n + 1 i.e., l n + 1, l D = l n +2 K = w=1 =l n+1 W l, = {t q t q C w,, q l + 1, + n 1 {t q t q C w,, q, l 1 i.e., l n + 2, l + 1, + n 1 高次元時系列データにおけるチャンス発見 ; 人工知能学会全国大会 (4M4-1) で一部を発表 (2016), + n 1 C 1 C 2 時刻 から n 時点以内の世界 赤 ( 点と文字 )+ 青から 緑 ( 点と文字 )+ 青にクラスタへの分布かシフトする度合いが W l, 時刻 ノイズを含む実験用データ = l n/2 i.e., l n 2, n 2 1, l 1 CCD 値 C 3 ピークと元の変化点を ±1 時点以内で抽出 l + 1, + n 1 日付 日付 直近時区間だけのクラスタから ( 非学習 ) 地震予兆発見へ ( 発表準備中 : 入学志望者向けに途中経過を示すが 原理は未公開 ) モデル 1 ( 赤点に注目 ) モデル 各年で 年内の統計量だけを算出してグラフ化 M6 以上の地震の増加に先行する動き ( 未発表の為 改良前のグラフ ) 5

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untitled IT E- IT http://www.ipa.go.jp/security/ CERT/CC http://www.cert.org/stats/#alerts IPA IPA 2004 52,151 IT 2003 12 Yahoo 451 40 2002 4 18 IT 1/14 2.1 DoS(Denial of Access) IDS(Intrusion Detection System)

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