顔写真

イシガキ　ツカサ
石垣　司
Tsukasa Ishigaki
所属
大学院経済学研究科　経済経営学専攻　システム科学講座
職名
准教授
学位

  • 博士（学術）（総合研究大学院大学）

  • 修士（工学）（法政大学）

経歴 4

  • 2013年4月 ～ 継続中
    東北大学　経済学研究科　准教授

  • 2011年6月 ～ 2013年3月
    東北大学　経済学研究科　講師

  • 2008年10月 ～ 2011年5月
    産業技術総合研究所　サービス工学研究センター　特別研究員

  • 2007年10月 ～ 2008年9月
    科学技術振興機構　CREST　研究員

学歴 3

  • 総合研究大学院大学　複合科学研究科　統計科学専攻

    2005年4月 ～ 2007年9月

  • 法政大学　大学院工学研究科　システム工学専攻

    2003年4月 ～ 2005年3月

  • 法政大学　工学部　システム制御工学科

    1999年4月 ～ 2003年3月

委員歴 5

  • サービス学会　代議員

    2020年6月 ～ 継続中

  • サービス学会　査読委員

    2019年9月 ～ 継続中

  • Japanese Journal of Statistics and Data Science　Associate Editor

    2017年10月 ～ 継続中

  • 日本学術振興会　特別研究員等審査会専門委員

    2021年7月 ～ 2023年6月

  • 応用統計学会　編集委員

    2016年6月 ～ 2020年5月

所属学協会 6

  • サービス学会

  • 日本統計学会

  • 日本マーケティング・サイエンス学会

  • 人工知能学会

  • 電子情報通信学会

  • IEEE

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研究キーワード 6

  • データサイエンス

  • ビッグデータ分析

  • マーケティング・サイエンス

  • 統計的信号処理

  • サービス工学

  • 統計科学

研究分野 3

  • 人文・社会 / 商学 /

  • 情報通信 / 知能情報学 /

  • 情報通信 / 統計科学 /

受賞 5

  1. Best Student Paper Award

    2021年8月　DLG-KDD'21

  2. 電子情報通信学会論文誌Ｄ 学生論文特集秀逸論文

    2018年2月　電子情報通信学会

  3. 優秀賞

    2017年3月　新しい経済産業指標開発コンテスト（経済産業省調査統計グループ、PwCあらた有限責任監査法人）

  4. スケジューリング学会技術賞

    2012年9月　スケジューリング学会

  5. 人工知能学会2010年度研究会優秀賞

    2011年6月　人工知能学会

論文 47

  1. 音楽ストリーミングサービスで配信された楽曲の特徴量を用いた音楽嗜好性の国際比較 査読有り

    河野瑞樹, 石垣 司

    サービソロジー論文誌　7　(1)　1-9　2023年6月

  2. A Practical Facility Location Optimization with Uncertain Variables in Emergency Road Services 査読有り

    Shogo Takedomi, Tsukasa Ishigaki

    Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE Big Data 2022)　2062-2071　2022年12月

  3. 実サービスでの利用可能性を考慮した個人の特性としての解釈レベルと価格反応に関する知見抽出 査読有り

    米山 小百合, 石垣 司

    サービソロジー論文誌　6　(1)　10-17　2022年8月

    DOI： 10.24464/jjs.6.1_10 　

  4. Facility location optimization with pMP modeling incorporating waiting time prediction function for emergency road services 査読有り

    Shogo Takedomi, Tsukasa Ishigaki, Yasushi Hanatsuka, Teppei Mori

    Computers & Industrial Engineering　164　1-10　2022年2月

    出版者・発行元：Elsevier BV

    DOI： 10.1016/j.cie.2021.107859 　

    ISSN：0360-8352

  5. Deep Explanatory Polytomous Item-Response Model for Predicting Idiosyncratic Affective Ratings 査読有り

    Yan Zhou, Tsukasa Ishigaki, Shiro Kumano

    2021 9th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)　1-8　2021年9月28日

    出版者・発行元：IEEE

    DOI： 10.1109/acii52823.2021.9597455 　

  6. HANABI: Graph Embedding for Recommendation via Conditional Proximity 査読有り

    Kachun Lo, Tsukasa Ishigaki

    KDD'21 Workshop on Deep Learning on Graphs: Methods and Applications (DLG-KDD'21)　1-5　2021年8月14日

    出版者・発行元：ACM

    DOI： 10.1145/3404835.3463003 　

  7. X-2ch: Quad-Channel Collaborative Graph Network over Knowledge-Embedded Edges 査読有り

    Kachun Lo, Tsukasa Ishigaki

    Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval　2076-2080　2021年7月11日

    出版者・発行元：ACM

    DOI： 10.1145/3404835.3463003 　

  8. PPNW: personalized pairwise novelty loss weighting for novel recommendation 招待有り 査読有り

    Kachun Lo, Tsukasa Ishigaki

    Knowledge and Information Systems　63　(5)　1117-1148　2021年5月

    出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1007/s10115-021-01546-8 　

    ISSN：0219-1377

    eISSN：0219-3116

  9. Evaluation of regional variations in healthcare utilization 査読有り

    Yoko Ibuka, Yasumasa Matsuda, Keishi Shoji, Tsukasa Ishigaki

    Japanese Journal of Statistics and Data Science　3　(1)　349-365　2020年6月

    出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1007/s42081-020-00082-z 　

    ISSN：2520-8756

    eISSN：2520-8764

  10. A Data Quality Management of Chain Stores based on Outlier Detection 査読有り

    Linh Nguyen, Tsukasa Ishigaki

    Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization　341-353　2020年

    出版者・発行元：Springer Singapore

    DOI： 10.1007/978-981-15-3311-2_27 　

    ISSN：1431-8814

    eISSN：2198-3321

  11. Arterial blood pressure correlates with 90-day mortality in sepsis patients: a retrospective multicenter derivation and validation study using high-frequency continuous data. 国際誌 査読有り

    Naoya Kobayashi, Atsuhiro Nakagawa, Daisuke Kudo, Tsukasa Ishigaki, Haruya Ishizuka, Kohji Saito, Yutaka Ejima, Toshihiro Wagatsuma, Hiroaki Toyama, Tomohiro Kawaguchi, Kuniyasu Niizuma, Kokichi Ando, Kenji Kurotaki, Michio Kumagai, Shigeki Kushimoto, Teiji Tominaga, Masanori Yamauchi

    Blood pressure monitoring　24　(5)　225-233　2019年10月

    DOI： 10.1097/MBP.0000000000000398 　

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    OBJECTIVE: To identify the outcome of patients with sepsis using high-frequency blood pressure data. MATERIALS AND METHODS: This retrospective observational study was conducted at a university hospital ICU (derivation study) and at two urban hospitals (validation study) with data from adult sepsis patients who visited the centers during the same period. The area under the curve (AUC) of blood pressure falling below threshold was calculated. The predictive 90-day mortality (primary endpoint) area under threshold (AUT) and critical blood pressure were calculated as the maximum area under the curve of the receiver operating characteristic curve (AUCROC) and the threshold minus average AUT (derivation study), respectively. For the validation study, the derived 90-day mortality AUCROC (using critical blood pressure) was compared with Sequential Organ Failure Assessment (SOFA), Simplified Acute Physiology Score (SAPS) II, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II, and APACHE III. RESULTS: Derivation cohort (N = 137): the drop area from the mean blood pressure of 70 mmHg at 24-48 hours most accurately predicted 90-day mortality [critical blood pressure, 67.8 mmHg; AUCROC, 0.763; 95% confidence interval (CI), 0.653-0.890]. Validation cohort (N = 141): the 90-day mortality AUCROC (0.776) compared with the AUCROC for SOFA (0.711), SAPSII (0.771), APACHE II (0.745), and APACHE III (0.710) was not significantly different from the critical blood pressure 67.8 mmHg (P = 0.420). CONCLUSION: High-frequency arterial blood pressure data of the period and extent of blood pressure depression can be useful in predicting the clinical outcomes of patients with sepsis.

  12. Collaborative Multi-key Learning with an Anonymization Dataset for a Recommender System 査読有り

    L. Nguyen, T. Ishigaki

    Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2019)　(N-19049)　9 pages　2019年

  13. Matching Novelty while Training: Novel Recommendation based on Personalized Pairwise Loss Weighting 査読有り

    K. Lo, T. Ishigaki

    Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM 2019)　468-477　2019年

  14. D2D-TM: A Cycle VAE-GAN for Multi-Domain Collaborative Filtering 査読有り

    L. Nguyen, T. Ishigaki

    Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE Big Data 2019)　1175-1180　2019年

  15. 異質なデータを統合した敗血症患者の転帰予測システム 査読有り

    石塚 治也, 石垣 司, 小林 直也, 工藤 大介, 中川 敦寛

    電子情報通信学会論文誌D: 情報・システム　101　(3)　481-492　2018年3月

    出版者・発行元：(一社)電子情報通信学会

    ISSN：1880-4535

    eISSN：1881-0225

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    敗血症は臓器不全を伴う感染症であり、死亡率が極めて高く、重症化しやすい患者を早期に予測することは高い臨床的意義をもつ。本研究では電子カルテから得られる重症度スコア、バイタルサイン、看護記録を組み合わせた敗血症患者の転帰予測システムを提案する。提案システムは二つの段階から成り立つ。第一段階で特徴量抽出として、重症度スコアの計算、Switching AR Modelを用いたバイタルサインの状態比率抽出、潜在的ディリクレ配分法を用いた看護記録のトピック比率抽出を行う。第二段階でその三種類の変数を用いてサポートベクターマシンの学習を行う、集中治療室の実データを用いた実験により、提案システムは既存手法や看護記録を用いない手法と比較して、より正確に患者の転帰を予測できることを示す。(著者抄録)

  16. Personalized Market Response Analysis for a Wide Variety of Products from Sparse Transaction Data 査読有り

    T. Ishigaki, N. Terui, T. Sato, G.M. Allenby

    International Journal of Data Science and Analytics　5　(4)　233-248　2018年

  17. Twitter上の口コミ情報を利用した売上予測モデルの構築と実証分析 査読有り

    五十嵐 未来, 李 銀星, 石垣 司, 照井 伸彦

    流通情報　49　(6)　57-70　2018年

    出版者・発行元：流通経済研究所

    ISSN：0389-7672

  18. Architecture of an FPGA accelerator for LDA-based inference 査読有り

    Taisuke Ono, Hasitha Muthumala Waidyasooriya, Masanori Hariyama, Tsukasa Ishigaki

    Proceedings - 18th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, SNPD 2017　357-362　2017年8月29日

    出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

    DOI： 10.1109/SNPD.2017.8022746 　

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    Latent Dirichlet allocation (LDA) based topic inference is a data classification method, that is used efficiently for extremely large data sets. However, the processing time is very large due to the serial computational behavior of the Markov Chain Monte Carlo method used for the topic inference. We propose a pipelined hardware architecture and memory allocation scheme to accelerate LDA using parallel processing. The proposed architecture is implemented on a reconfigurable hardware called FPGA (field programmable gate array), using OpenCL design environment. According to the experimental results, we achieved maximum speed-up of 2.38 times, while maintaining the same quality compared to the conventional CPU-based implementation.

  19. テキストマイニングによる敗血症患者の看護カルテ自由記載 中の語句と転帰に関する検討． 査読有り

    小林直也, 中川敦寛, 石垣司, 工藤大介, 新妻邦泰, 川口奉洋, 冨永悌二, 山内正憲

    日本集中治療医学会雑誌　24　(6)　631-632　2017年

    出版者・発行元：一般社団法人 日本集中治療医学会

    DOI： 10.3918/jsicm.24_631 　

  20. 行動履歴データとライフスタイル調査にもとづく顧客モデル構築技術 査読有り

    小柴等, 石垣司, 竹中毅, 櫻井瑛一, 本村陽一

    電気学会論文誌C　133　(9)　18-1795　2013年

    出版者・発行元：None

    DOI： 10.1541/ieejeiss.133.1787 　

    ISSN：1348-8155 0385-4221

  21. 鈍的外傷患者の転帰予測式（TRISS法）における血圧値の影響：日本と北米の傾向 査読有り

    石垣司, 阪本雄一郎, 本村陽一, 山田クリス孝介

    日本救急医学会雑誌　23　(12)　825-833　2012年

  22. Practical and Interactive Demand Forecasting Method for Retail and Restaurant Services 査読有り

    Takeshi Takenaka, Tsukasa Ishigaki, Yoichi Motomura, Takeshi Shinmura

    Proceedings of International Conference Advances in Production Management Systems　1-8　2011年9月

  23. 肝損傷の治療戦略 ─施設間格差の問題点をふまえて 査読有り

    阪本雄一郎, 石垣司, 本村陽一, 益子邦洋

    日本腹部救急医学会雑誌　31　(4)　643-646　2011年4月

  24. 百貨店ID付きPOSデータからのカテゴリ別状況依存的変数間関係の自動抽出法 査読有り

    石垣司, 竹中毅, 本村陽一

    オペレーションズ・リサーチ　56　(2)　77-83　2011年

  25. Process Management in Restaurant Service; A Case Study of Japanese Restaurant Chain 査読有り

    T. Takenaka, T. Shinmura, T. Ishigaki, Y. Motomura, S. Ohura

    Proceedings of the International Symposium on Scheduling 2011 (ISS2011)　191-194　2011年

  26. 日常購買行動に関する大規模データの融合による顧客行動予測システム 実サービス支援のためのカテゴリマイニング技術:実サービス支援のためのカテゴリマイニング技術 査読有り

    石垣 司, 竹中 毅, 本村 陽一

    人工知能学会論文誌　26　(6)　670-681　2011年

    出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会

    DOI： 10.1527/tjsai.26.670 　

    ISSN：1346-0714

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    This paper describes a computational customer behavior modeling by Bayesian network with an appropriate category. Categories are generated by a heterogeneous data fusion using an ID-POS data and customer's questionnaire responses with respect to their lifestyle. We propose a latent class model that is an extension of PLSI model. In the proposed model, customers and items are classified probabilistically into some latent lifestyle categories and latent item category. We show that the performance of the proposed model is superior to that of the <I>k</I>-means and PLSI in terms of category mining. We produce a Bayesian network model including the customer and item categories, situations and conditions of purchases. Based on that network structure, we can systematically identify useful knowledge for use in sustainable services. In the retail service, knowledge management with point of sales data mining is integral to maintaining and improving productivity. This method provides useful knowledge based on the ID-POS data for efficient customer relationship management and can be applicable for other service industries. This method is applicable for marketing support, service modeling, and decision making in various business fields, including retail services.

  27. Fault detection of a vibration mechanism by spectrum classification with a divergence-based kernel 査読有り

    T. Ishigaki, T. Higuchi, K. Watanabe

    IET SIGNAL PROCESSING　4　(5)　518-529　2010年10月

    出版者・発行元：INST ENGINEERING TECHNOLOGY-IET

    DOI： 10.1049/iet-spr.2008.0195 　

    ISSN：1751-9675

    eISSN：1751-9683

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    The present study describes a frequency spectrum classification method for fault detection of the LP gas pressure regulator using support vector machines (SVMs). Conventional diagnosis methods are inefficient because of problems such as significant noise and non-linearity of the detection mechanism. In order to address these problems, a machine learning method with a divergence-based kernel is introduced into spectrum classification. The authors use the normalised frequency spectrum directly as input with the divergence-based kernel. The proposed method is applied to the vibration spectrum classification of the rubber diaphragm in a pressure regulator. As a result, the classification performance using the divergence-based kernel is shown to be better than when using common kernels such as the Gaussian kernel or the polynomial kernel. The high classification performance is achieved by using an inexpensive sensor system and the machine learning method. The proposed method is widely applicable to other spectrum classification applications without limitation on the generality if the spectra are normalised.

  28. A Multivariable Detection Device Based on a Capacitive Microphone and Its Application to Security 査読有り

    Kajiro Watanabe, Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi

    IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT　59　(7)　1955-1963　2010年7月

    出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC

    DOI： 10.1109/TIM.2009.2030716 　

    ISSN：0018-9456

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    Any sensor for detecting a certain physical variable is more or less influenced by other physical variables, which are designated as "noise." The objective in conventional sensor design has been to minimize the noise. In this paper, however, we make use of sensing devices that are easily influenced by multiple physical variables andmake full use of their multisensing characteristic. We consider such devices as multiple-input-single-output sensors. First, the output signal derived from multiple input signals must be dissociated. The input signals resulting from physical phenomena have inherent characteristics and can mathematically be modeled. Application of a Kalman filter realized by such models can provide estimates of the state variables of all input models, and thus, the input signals are dissociated. As an example, a novel sensor based on a microphone is presented. This sensor can detect various variables such as pressure and acceleration in the frequency range of 0.1 Hz to 10 kHz, temperature, and even light emission. We apply the sensor to monitor the symptoms of fire, earthquake, and break-in by an intruder from within a house.

  29. 可搬型端末を用いた患者の可処分時間向上のための診察待ち時間の推定法 査読有り

    石垣司, 山本由伸, 中村嘉志, 赤松幹之

    計測自動制御学会論文集　46　(4)　245-252　2010年

    出版者・発行元：The Society of Instrument and Control Engineers

    DOI： 10.9746/sicetr.46.245 　

    ISSN：0453-4654

    eISSN：1883-8189

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    Patients that have an health service by doctor have to wait long time at many hospitals. The long waiting time is the worst factor of patient's dissatisfaction for hospital service according to questionnaire for patients. The present paper describes an estimation method of the waiting time for each patient without an electronic medical chart system. The method applies a portable RFID system to data acquisition and robust estimation of probability distribution of the health service and test time by doctor for high-accurate waiting time estimation. We carried out an health service of data acquisition at a real hospital and verified the efficiency of the proposed method. The proposed system widely can be used as data acquisition system in various fields such as marketing service, entertainment or human behavior measurement.

  30. Transdisciplinary Approach to Service Design Based on Consumer's Value and Decision Making 査読有り

    T. Takenaka, N. Nishino, K. Fujita, T. Ishigaki, Y. Motomura

    International Journal of Organizational and Collective Intelligence　1　(1)　58-75　2010年

  31. Category mining by heterogeneous data fusion using PdLSI model in a retail service 査読有り

    Tsukasa Ishigaki, Takeshi Takenaka, Yoichi Motomura

    Proceedings - IEEE International Conference on Data Mining, ICDM　857-862　2010年

    DOI： 10.1109/ICDM.2010.83 　

    ISSN：1550-4786

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    This paper describes an appropriate category discovery method that simultaneously involves a customer's lifestyle category and item category for the sustainable management of retail services, designated as "category mining". Category mining is realized using a large-scale ID-POS data and customer's questionnaire responses with respect to their lifestyle. For the heterogeneous data fusion, we propose a probabilistic double-latent semantic indexing (PdLSI) model that is an extension of PLSI model. In the PdLSI model, customers and items are classified probabilistically into some latent lifestyle categories and latent item category. Then, understanding of relation between the latent categories and various purchased situations is realized using Bayesian network modeling. This method provides useful knowledge based on a large-scale data for efficient customer relationship management and category management, and can be applicable for other service industries. © 2010 IEEE.

  32. Customer-item category based knowledge discovery support system and its application to department store service 査読有り

    Tsukasa Ishigaki, Takeshi Takenaka, Yoichi Motomura

    Proceedings - 2010 IEEE Asia-Pacific Services Computing Conference, APSCC 2010　371-377　2010年

    DOI： 10.1109/APSCC.2010.69 　

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    In the framework of personalization or micromarketing of services, an effective strategy is to examine customers or items of a specific category. This paper describes an actual service support system using discovery of category-based customer behavior knowledge. The method is realized by modeling a customers' purchase behavior with some purchase situations or conditions using massive point of sales data with a customer ID (ID-POS data) in a department store chain. We automatically generate categories of customers and items based on a purchase patterns identified in ID-POS data using probabilistic latent semantics indexing. We produce a Bayesian network model including the customer and item categories, situations and conditions of purchases, and the properties and demographic information of customers. Based on that network structure, we can systematically identify useful knowledge for use in furthering business intelligence or sustainable services. This method is applicable for marketing support, service modeling, and decision making in various business fields, including retail services. © 2010 IEEE.

  33. Computational customer behavior modeling for knowledge management with an automatic categorization using retail service's datasets 査読有り

    Tsukasa Ishigaki, Takeshi Takenaka, Yoichi Motomura

    Proceedings - IEEE International Conference on E-Business Engineering, ICEBE 2010　528-533　2010年

    DOI： 10.1109/ICEBE.2010.57 　

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    In the retail service, knowledge management with point of sales (POS) data mining is integral to maintaining and improving productivity. The present paper describes a method of computational customer behavior modeling based on real datasets, and we demonstrate some knowledge extractions from the model. The model is constructed by Bayesian network based on a large-scale POS dataset that incorporates customer identification information and questionnaire responses. In addition, we employ an automatic categorization using probabilistic latent semantic indexing (PLSI), because an appropriate categorization of customers and items is needed for construction of a useful model in real services. We identify a number of categories with regard to customer behavior, and demonstrate the efficacy of our knowledge extraction approach for effective service provision and knowledge management. © 2010 IEEE.

  34. Knowledge Extraction from a Computational Consumer Model Based on Questionnaire Data Observed in Retail Service 査読有り

    T. Ishigaki, Y. Motomura, M. Dohi, M. Kouchi, M. Mochimaru

    International Journal of Systems and Service-Oriented Engineering　1　(2)　40-54　2010年

  35. Knowledge extraction by probabilistic cognitive structure modeling using a Bayesian network for use by a retail service 査読有り

    Tsukasa Ishigaki, Yoichi Motomura, Masako Dohi, Makiko Kouchi, Masaaki Mochimaru

    Proceedings of the International Conference on Management of Emergent Digital EcoSystems, MEDES '09　141-148　2009年

    DOI： 10.1145/1643823.1643850 　

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    By understanding the behavior, satisfaction level, or values of the customer, the productivity and level of customer satisfaction of a service industry can be improved. Such customer-based considerations are estimated from questionnaire data in a general manner. The useful estimation of such considerations requires effective methods for modeling the cognitive structures of customers based on such data. However, it is difficult to model the behavior or decision making process of the customer, which involves nonlinear or non-Gaussian variables, using conventional statistical modeling techniques, which assume linear or Gaussian models. The present paper describes a method of constructing a probabilistic model of the cognitive structure of the customer, which clarifies the satisfaction level and decision making process of the customer of a retail service through statistical graphical modeling. The proposed method constructs a probabilistic cognitive structure model by integrating questionnaire data and a Bayesian network, which can handle nonlinear and non-Gaussian variables as conditional probabilities. The model structure can be constructed automatically based on information criteria and can embed some of the experiences of the model designer and/or physical or social rules in advance. The proposed method is applied to an analysis of the requested function from customers regarding the continued use of an item of interest. We obtained useful knowledge for function design and marketing from the model constructed by a simulation and sensitivity analysis. The proposed method can be applied to various services that use a variety of data. Copyright 2009 ACM.

  36. Dynamic Spectrum Classification by Kernel Classifiers with Divergence-based Kernels and Its Applications to Acoustic Signals 査読有り

    T. Ishigaki, T. Higuchi

    International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms　1　(2)　173-192　2009年

  37. Toward Computational Modeling of the Consumer Based on a Large-scale Dataset Observed in a Real Service 査読有り

    Tsukasa Ishigaki, Yoichi Motomura

    2009 INTERNATIONAL CONFERENCE OF SOFT COMPUTING AND PATTERN RECOGNITION　539-544　2009年

    出版者・発行元：IEEE

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    In service industries, productivity growth requires matching the level of demand of the consumer and the level of service of the provider. This matching requires the service provider to have knowledge of consumer-related factors, such as the satisfaction level or the concept of value of the consumer. An intelligent model of the consumer is needed in order to estimate such factors because these factors cannot be observed directly by the service provider. However, obtaining knowledge of such factors in real services using conventional consumer behavior theory is difficult because the models are not designed for practical application, but rather are intended to provide a comprehensive and elaborative understanding of consumer behaviors. In addition, most conventional models are qualitative, and so cannot provide quantitative information for decision making by the providers. The present paper describes a method for computational modeling of the consumer by understanding the behavior based on large-scale datasets observed in real services. It is difficult to model the behavior or decision making process of the customer, which involves nonlinear or non-Gaussian variables, using conventional statistical modeling techniques, which assume linear or Gaussian models. We use a Bayesian network method, which can handle nonlinear and non-Gaussian variables as conditional probabilities. The models are constructed based on large-scale datasets observed in real services and present some practical applications of the models to retail and content providing services. The proposed method is efficient for many other services that use a variety of large-scale datasets.

  38. 音響信号を利用したカーネル判別器による疲労紙幣検出－Divergence-based カーネルを用いた時変スペクトル判別 査読有り

    石垣司, 樋口知之

    計測自動制御学会論文集　44　(5)　444-449　2008年5月

  39. Parameter identification of a pressure regulator with a nonlinear structure using a particle filter based on the nonlinear state space model 査読有り

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi

    Proceedings of the 11th International Conference on Information Fusion, FUSION 2008　886-891　2008年

    DOI： 10.1109/ICIF.2008.4632304 　

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    Fusion of a simulation model and observation data has been investigated extensively for the purpose of data assimilation in geophysics. The inaccuracy of the parameters, initial conditions, or boundary conditions causes a discrepancy in the simulation results and the actual phenomenon. The present paper describes the parameter identification of a pressure regulator with a nonlinear structure by sequential Bayes estimation in the framework of data assimilation. A damping coefficient of feedback system in the pressure regulator that cannot be observed directly is estimated using a particle filter and a nonlinear state space model. The data assimilation concept is demonstrated using a pressure regulator as an engineering application.

  40. Dynamic spectrum classification by divergence-based kernel machines and its application to the detection of worn-out banknotes 査読有り

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi

    2008 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING, VOLS 1-12　1873-+　2008年

    出版者・発行元：IEEE

    ISSN：1520-6149

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    In the kernel method, the appropriate selection or design of the kernel function is important for the construction of a high-performance classifier. The present paper describes a dynamic spectrum classification method using kernel classifiers with the divergence-based kernel and its application to the detection of worn-out banknotes. We introduce the divergence-based kernel that was proposed as a measure between two probability distributions into the dynamic spectrum classification. The present method is applied to the detection of worn-out banknotes by using acoustic signals for the facilitation of identifying counterfeit banknotes. As a result, the classification performance using the divergence-based kernel is shown to have better performance than those using common kernels such as the Gaussian kernel or the polynomial kernel.

  41. Kullback-Leiblerカーネルによる正規化周波数スペクトル判別とその圧力調整器劣化診断への応用 査読有り

    石垣司, 樋口知之, 渡辺嘉二郎

    電子情報通信学会論文誌D　90　(10)　2787-2797　2007年10月

    出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN：1880-4535

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    線形判別学習機械であるサポートベクタマシン(SVM)は,非線形判別を可能とするカーネル法との組合せにより,今世紀に入り目覚ましい成功を収め今なお発展し続けている.しかしながら,能力の高い判別器の構成のためにはパラメータのチューニングに加え,適切なカーネル関数の設計が不可欠である.本研究では,正規化周波数スペクトル判別問題に対し,確率分布間の近さを測る指標であるKullback-Leiblerダイバージェンスをもとに作成されたカーネル関数を使用することで,より判別能力の高い非線形SVMの構成を目指す.また,その方法を高圧ガス圧力調整器のゴム膜劣化の診断に応用する.その結果として,本応用事例に対しては多項式カーネル,ガウシアンカーネルなどの一般によく使用されるカーネル関数を使用するよりも,高い判別性能をもつことを実験的に示す.

  42. An Information Fusion Based Multi-objective Security System with a Multiple-input/single-output Sensor 査読有り

    T. Ishigaki, T. Higuchi, K. Watanabe

    IEEE Sensors Journal　7　(5)　734-742　2007年

  43. Spectrum classification for early fault diagnosis of the LP gas pressure regulator based on the Kullback-Leibler kernel 査読有り

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi, Kajiro Watanabe

    Proceedings of the 2006 16th IEEE Signal Processing Society Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2006　453-458　2007年

    DOI： 10.1109/MLSP.2006.275593 　

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    The present paper describes a frequency spectrum classification method for fault diagnosis of the LP gas pressure regulator using Support Vector Machines. Conventional diagnosis methods are not efficient because of problems such as significant noise and nonlinearity of the detection mechanism. In order to solve these problems, a machine learning method with the Kullback-Leibler (KL) kernel based on the KL divergence is introduced into spectrum classification. We use the normalized frequency spectrum directly as input with the KL kernel. The proposed method demonstrates a higher accuracy than popular kernels, such as polynomial or Gaussian kernels, or the conventional fault diagnosis method and Gaussian Mixture Model with the KL kernel for the examined problem. The high classification performance is achieved by using an inexpensive sensor system and the machine learning method. This method is widely applicable to other spectrum classification applications without limitation on the generality if the spectrums are normalized.

  44. A multi-variable detecting sensor and its application 査読有り

    Kenji Koyama, Kajiro Watanabe, Kazuyuki Kobayashi, Tosuke Kurihara, Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi

    2006 SICE-ICASE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE, VOLS 1-13　1004-+　2006年

    出版者・発行元：IEEE

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    Any sensor to detect a certain physical variable is influenced to some degree by other physical variables designated as "noise". The objective in conventional sensor design is to minimize such noise. In this study, conversely we welcome sensing devices that are easily influenced by many physical variables and make full use of their multi-sensing characteristic. We consider such devices as multiple-inputs and single-output sensors. The output signal derived from multiple input signals must be dissociated. The input signals resulting from physical realities have inherent characteristics and can be mathematically modeled. Application of a Kalman filter realized by such models can provide estimates of state variables of all input models, and thus the input signals can be dissociated. As an example, a novel sensor based on a microphone is presented. It can detect various variables such as pressure and acceleration in the frequency range of 0.1 Hz to 10 kHz, temperature, and even light emission. We use the sensor to monitor the symptoms of fire, earthquake and break-in by intruders from within a house.

  45. Online detection and classification of disasters by a multiple-input/single-output sensor for a home security system 査読有り

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi, Kajiro Watanabe

    2006 IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORK PROCEEDINGS, VOLS 1-10　3136-+　2006年

    出版者・発行元：IEEE

    ISSN：2161-4393

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    Conventional sensors have been designed to minimize noise effects. Any sensor that is designed to detect a certain physical variable is influenced to a certain degree by other physical variables. This suggests that any sensor is potentially capable of detecting multiple physical variables. In the present study, we consider sensing devices that are easily influenced by several physical variables and make full use of their multi-sensing characteristics through statistical signal processing and machine learning techniques with a wide variety of prior information. The proposed sensor design approach is completely different from the conventional approach with respect to system design and has advantages in terms of cost and system simplification compared to existing approaches. This new idea can be realized by developing a novel multiple-input/single-output sensor that can detect various variables such as pressure, acceleration, temperature and light emission by a single device. The sensor is applied to monitor the symptoms of fire, earthquake and break-in for the purpose of home security. The proposed security system consists of the following three steps: (1) Detection of disaster by a probabilistic outlier detection procedure using an auto-regressive model, (2) Disaster feature extraction by Kaiman filter on a state space model, and (3) Disaster classification by multiclass support vector machine.

  46. Signal Decomposition and Disaster Modeling for a Multi-variable Detecting Smart Security Sensor 査読有り

    Tsukasa Ishigaki, Kajiro Watanabe

    Proceedings of the SICE Annual Conference 2005　2163-2167　2005年8月

  47. Modeling of LP gas single-stage pressure regulator and simulation of the behavior of a deteriorated diaphragm 査読有り

    T Ishigaki, K Watanabe

    SICE 2004 ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-3　1442-1445　2004年

    出版者・発行元：SOC INSTRUMENT CONTROL ENGINEERS JAPAN

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    An LP gas regulator vibrates abnormally due to deterioration caused by age. In this paper, we made a mathematical model of single-stage LP gas regulator in order to determine the cause of abnormal vibration and perform a computer simulation of the behavior of the vibration. As a result, we understood that the abnormal vibration is caused by unstable phenomena in the feedback system.

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MISC 39

  1. 項目反応理論と深層学習の統合による解釈可能な個人の情動認知予測モデル

    周岩, 石垣司, 熊野史朗

    2022年度人工知能学会全国大会　1-3　2022年6月

  2. Cost-Sensitive MedLDAによるトラウマ患者の転帰予測

    石塚治也, 石垣司, 小林直也, 工藤大介, 中川敦寛

    電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning　118　(284)　233-240　2018年10月

  3. In-hospital Mortality Prediction for Trauma Patients Using Cost-sensitive MedLDA

    Haruya Ishizuka, Tsukasa Ishigaki, Naoya Kobayashi, Daisuke Kudo, Atsuhiro Nakagawa

    Data Science and Service Research Discussion Paper　79　1-18　2018年

  4. 異質なデータを統合した敗血症患者の転帰予測システム

    石塚治也, 石垣司, 小林直也, 工藤大介, 中川敦寛

    FIT2017 第16回情報科学技術フォーラム　1　(6)　2017年9月

  5. 階層ベイズ線形回帰モデルを利用した市町村の支出する除雪費が各地域に及ぼす経済効果分析

    本間克仁, 石垣司

    Data Science and Service Research Discussion Paper　J-2　1-14　2017年

  6. ビッグデータはマーケティングの主役になれるか? (特集 ビッグデータによるマーケティング、潜在ニーズの発掘)

    石垣 司

    研究開発リーダー　13　(2)　11-13　2016年5月

    出版者・発行元：技術情報協会

    ISSN：1349-1393

  7. Topic Modeling of Market Responses for Large-Scale Transaction Data

    Ishigaki Tsukasa, Terui Nobuhiko, Sato Tadahiko, Allenby Greg M.

    DSSR Discussion Papers　(35)　1-41　2015年2月23日

    出版者・発行元：東北大学大学院経済学研究科

  8. カーネル法による高精度スペクトル形状分類 招待有り

    石垣司, 樋口知之

    化学工学　76　(12)　741-743　2012年12月

  9. 行動履歴データからのライフスタイル推定技術：顧客ID付きPOSデータとアンケート調査による小売りサービスでの実証

    小柴等, 石垣司, 竹中毅, 本村陽一

    人工知能学会第二種研究会資料　SAI-015　1-4　2012年11月

  10. 潜在クラス型階層ベイズプロビットモデルによる大規模購買行動モデル

    石垣 司, 照井 伸彦, 佐藤 忠彦

    電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning　112　(279)　193-198　2012年10月31日

    出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN：0913-5685

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    ビッグデータ・大規模データのサービス産業における活用の議論が高まっている。しかし、従来のマーケティングにおける確率効用モデルは、大規模な顧客・商品を取り扱うことは困難であった。本報告では、確率効用モデルの枠組みで大規模な顧客と商品を取り扱うことができる購買行動モデルについて述べる。ここでは、階層ベイズ2項プロビットモデルと潜在クラスモデルを統合することで、大規模な顧客と商品を取り扱うことが可能なモデルを構築する。

  11. 外傷データバンクの利活用についての取り組み

    山田 クリス孝介, 阪本 雄一郎, 石垣 司, 本村 陽一

    日本救急医学会雑誌　23　(10)　493-493　2012年10月

    出版者・発行元：(一社)日本救急医学会

    ISSN：0915-924X

  12. 大規模データモデリングによるサービス工学の実践 : ID-POSデータ活用事例(<小特集>未来の店舗技術) 招待有り

    本村陽一, 石垣司, 竹中毅

    114　(1110)　376-379　2011年

    出版者・発行元：Japan Society of Mechanical Engineers

    DOI： 10.1299/jsmemag.114.1110_376 　

    eISSN：2424-2675

  13. 生活者行動に着目したサービス需要予測技術の検討

    竹中 毅, 石垣 司, 本村 陽一

    人工知能学会全国大会論文集　25　1-4　2011年

    出版者・発行元：人工知能学会

    ISSN：1347-9881

  14. 潜在クラスモデルによる流通量販店舗の来店人数予測の精度改善の評価

    石垣 司, 竹中 毅, 本村 陽一

    人工知能学会全国大会論文集　25　1-4　2011年

    出版者・発行元：人工知能学会

    ISSN：1347-9881

  15. 疫学 外傷データバンクと頭部外傷 (特集 頭部外傷診療)

    阪本 雄一郎, 石垣 司, 本村 陽一

    救急医学　34　(13)　1731-1734　2010年12月

    出版者・発行元：へるす出版

    ISSN：0385-8162

  16. 規模ID-POSデータ活用のための顧客の計算モデル化--小売サービスにおける生産性向上の試み (特集 「ベイジアン・ネットワーク」および一般)

    石垣 司, 竹中 毅, 本村 陽一

    人工知能基本問題研究会　80　15-18　2010年11月17日

    出版者・発行元：人工知能学会

  17. ベイジアンネットワーク

    石垣 司, 本村 陽一, 竹中 毅

    オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 = [O]perations research as a management science [r]esearch　55　(9)　584-585　2010年9月1日

    出版者・発行元：公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会

    ISSN：0030-3674

  18. 2重潜在クラスモデルとベイジアンネットを結合した小売サービスにおける顧客購買行動モデリング

    石垣 司, 竹中 毅, 本村 陽一

    電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning　110　(76)　165-171　2010年6月7日

    出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN：0913-5685

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    サービス産業において生活者起点の発想が重要となってきている.生活者としてのニーズや欲求に基づいた経営や施策を行うことで顧客に対して高い価値の提供が可能となる.本論では,顧客行動に基づく大規模履歴データと顧客アンケートデータを用いて,自動的に顧客のライフスタイルに基づく顧客と商品のカテゴリ化を行い,状況依存性を取り込んだ顧客行動の計算モデル化について述べる.そこでは,確率的潜在意味解析(PLSI)を拡張し,潜在クラスを2重に仮定したモデルを使用し顧客と商品のカテゴリ化を行う.その後,ベイジアンネットワークにより状況依存性を取り込んだ顧客行動のモデル化を行い,カテゴリ毎の購買傾向に関する知識発見を行う.

  19. 医療現場で蓄積されている大規模データの有効利用に向けて

    阪本雄一郎, 益子邦洋, 本村陽一, 西田佳史, 石垣司, 横田裕行

    第24回人工知能学会全国大会　3J1-NFC1a-4　2010年6月

  20. わが国独自の外傷予後予測指標 Japan Trauma Data Bankのデータを用いた医工連携による本邦独自の外傷予後予測指標

    阪本 雄一郎, 益子 邦洋, 本村 陽一, 西田 佳史, 石垣 司, 横田 裕行

    日本外傷学会雑誌　24　(2)　157-157　2010年4月

    出版者・発行元：(一社)日本外傷学会

    ISSN：1340-6264

  21. OP-116-5 Bayesian Networkを用いた本邦における外傷生存関連因子と外傷診療体制の問題点(救急-1,一般口演,第110回日本外科学会定期学術集会)

    阪本 雄一郎, 益子 邦弘, 本村 陽一, 西田 佳史, 石垣 司, 横田 裕行

    日本外科学会雑誌　111　(2)　472-472　2010年3月5日

    出版者・発行元：一般社団法人日本外科学会

    ISSN：0301-4894

  22. 確率的潜在意味解析を用いた大規模ID-POSと顧客アンケートの統合利用による顧客-商品の同時カテゴリ分類

    石垣 司, 竹中 毅, 本村 陽一

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング　109　(461)　425-430　2010年3月2日

    出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN：0913-5685

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    小売サービス業では顧客のライフスタイルやパーソナリティを考慮した生活者視点での商品分類が必要となってきている.そこで本報告では,大規模ID-POSデータと顧客アンケートデータを統合的に利用することで,顧客のパーソナリティやライフスタイルを考慮した顧客と商品の同時カテゴリ分類法について述べる.流通量販店の1年間のID-POSデータに対し確率的潜在意味解析(PLSI))により顧客と商品を同時にクラスタリングする.また4000人規模の顧客アンケートデータから顧客の消費・生活因子を抽出し,PLSIの結果と統合することで,顧客パーソナリティやライフスタイルを考慮した顧客と商品の同時カテゴリ分類を実行する.

  23. 小売サービスにおけるカテゴリマイニング～大規模データ融合による顧客－商品の同時カテゴリ分類と知識発見

    石垣 司, 竹中 毅, 本村 陽一

    人工知能学会第二種研究会資料(DMSM-A903)　1-8　2010年3月

  24. 日常購買行動に関する大規模データを融合したベイジアンネットユーザモデル

    石垣 司, 竹中 毅, 本村 陽一

    人工知能学会全国大会論文集　24　1-4　2010年

    出版者・発行元：人工知能学会

    ISSN：1347-9881

  25. 外食産業におけるサービス工学の実践

    竹中 毅, 新村 猛, 石垣 司

    人工知能学会全国大会論文集　24　1-4　2010年

    出版者・発行元：人工知能学会

    ISSN：1347-9881

  26. クラウドコンピューティングを用いた粒子フィルタのためのMapReduceアルゴリズム

    石垣司, 中村和幸, 本村陽一

    第12回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2009）　1-8　2009年10月

  27. 医療サービス品質の向上を目指した診察待ち時間推定システム

    石垣司, 山本吉伸, 中村嘉志, 赤松幹之

    計測自動制御学会第26回センシングフォーラム　244-249　2009年9月

  28. サービス工学における計算論的モデル

    本村陽一, 石垣司

    システム/制御/情報　53　(9)　374-379　2009年9月

  29. 実サービスから観測された大規模データに基づいた消費者行動モデリング

    石垣司, 本村陽一

    日本人間工学会第50回記念大会　70-71　2009年6月

  30. アンケートデータを用いた商品認知構造モデリングによる継続使用意向の推定

    石垣司, 本村陽一, 持丸正明, 土肥麻佐子

    第23回人工知能学会全国大会論文集　1E1OS107　2009年6月

  31. 消費者行動モデル研究の変遷と大規模データの利活用へ向けて

    石垣司, 本村陽一

    第9回人工知能学会データマイニングと統計数理研究会　SIG-DMSM-A803　58-64　2009年3月

  32. 大規模データと認知構造を導入した消費者行動モデルについて

    石垣司, 本村陽一, 陳希

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング　108　(480)　319-324　2009年3月

  33. D-12-105 Divergence-basedカーネルによる音響時変スペクトル判別(D-12. パターン認識・メディア理解,一般セッション)

    石垣 司, 樋口 知之

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2008　(2)　236-236　2008年3月5日

    出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

  34. 粒子フィルタによる圧力調整器シミュレーションモデルのパラメータ同定

    石垣司, 樋口知之

    人工知能学会第二種研究会資料　DMSM-A703　49-54　2008年2月

  35. Kullback-Leiblerカーネルの正規化スペクトル判別における特性

    石垣司, 樋口知之

    人工知能学会第二種研究会資料　DMSM-A701　104-109　2007年7月

  36. 多入力単出力センサを用いたホームセキュリティシステムのための災害のオンライン検知と判別

    石垣 司, 樋口 知之, 渡辺 嘉二郎

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition)　89　(11)　2404-2412　2006年11月1日

    出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN：1880-4535

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    従来,センサ設計の目標はノイズの影響を可能な限り減少させ,対象とする物理量を高精度・高分解能・高信頼性で計測することである.しかし本論文では,従来のセンサ設計目標とは反対に多くの物理量から影響を受けるように設計されたセンサの使用による,安価でスマートなホームセキュリティシステムの開発について述べる.使用したセンサは一つのデバイスで圧力変動,加速度,温度変化,白熱光の四つの物理量をとらえ,各々の物理量の重み付き線形和で近似できるスカラ時系列を出力とする.そのため,ホームセキュリティの対象である火災,侵入(ドアの開閉,夜間の照明のオンオフ,ドアのこじ開け),地震を一つのセンサで検出することが可能である.しかし,その問題設定からオンラインで災害の検知・判別を行う必要がある.そこで,ARモデルによる確率的外れ値検出により災害発生を検知し,状態空間モデル上でのカルマンフィルタを用いた特徴抽出後,サポートベクタマシンを用い発生災害の判別を行った.この結果,従来は五つのセンサが必要であったホームセキュリテイの対象を一つのセンサにより監視できるシステムの可能性を示した.

  37. 複数災害に対する単一デバイスによるセンシング (第22回センシングフォーラム 資料--センシング技術の新たな展開と融合) -- (セッション1A1 安全技術--計測部門企画OS)

    石垣 司, 渡辺 嘉二郎, 吉川 崇

    センシングフォ-ラム資料　22　14-19　2005年9月29日

    出版者・発行元：〔計測自動制御学会〕

    ISSN：1343-7631

  38. 複数セキュリティ事象の単一デバイスによるセンシング

    渡辺嘉二郎, 石垣司

    計測と制御　44　(3)　167-172　2005年3月

  39. コンデンサマイクロフォン型センサによるLPガス圧力調整器内部振動の計測と状態推定

    石垣司, 渡辺嘉二郎

    計測自動制御学会計測部門大会第21回センシングフォーラム　163-166　2004年9月

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書籍等出版物 6

  1. 経済経営のデータサイエンス

    石垣, 司, 植松, 良公, 千木良, 弘朗, 照井, 伸彦, 松田, 安昌, 李, 銀星

    共立出版　2022年5月

    ISBN: 9784320125193

  2. 人工知能学大事典 = Encyclopedia of artificial intelligence

    人工知能学会

    共立出版　2017年7月

    ISBN: 9784320124202

  3. ベイズ計量経済学ハンドブック-

    照井伸彦, Koop, Gary, Dijk, Herman K. van

    朝倉書店　2013年9月20日

    ISBN: 4254290195

  4. サービス工学―51の技術と実践

    赤松, 幹之, 新井, 民夫, 内藤, 耕, 村上, 輝康, 吉本, 一穂

    朝倉書店　2012年11月1日

    ISBN: 4254270194

  5. サービス工学の技術 : ビッグデータの活用と実践

    本村, 陽一, 竹中, 毅, 石垣, 司

    東京電機大学出版局　2012年11月

    ISBN: 9784501551001

  6. サービス工学入門

    内藤耕

    東京大学出版会　2009年3月

    ISBN: 9784130421300

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講演・口頭発表等 55

  1. 緊急ロードサービスの待ち時間予測モデルを用いた施設配置最適化

    武富尚吾, 石垣司

    2023年度統計関連学会連合大会　2023年9月4日

  2. 心理的距離による割引因子を含んだブランド選択モデル～本質的属性・副次的属性の観点から説明・予測する消費行動～

    納家享佑, 石垣司

    日本マーケティング・サイエンス学会第112回研究大会　2022年12月10日

  3. サービソロジーWG活動報告（講演＆パネルディスカッション） 招待有り

    石垣司

    サービス学会第10回国内大会　2022年3月7日

  4. 待ち時間予測モデルを利用したpMPモデリングによる緊急ロードサービス施設配置最適化

    武富尚吾, 石垣司, 花塚泰史, 森徹平

    JSPS KAKEN symposium in honour of Prof. Terui　2022年2月17日

  5. 超スマート社会と生活者理解 招待有り

    石垣司

    東北大学知のフォーラム第5回実験家のためのデータ駆動科学オンラインセミナー　2020年7月29日

  6. Customer Data Analysis on Graph Signal Processing

    Tsukasa Ishigaki

    International Workshop on Marketing and Data Science　2019年12月6日

  7. 「AI技術＋生活者データ＝未来の生活」のためには何が必要か？ 招待有り

    石垣司

    人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラム第1回講演会　2019年6月25日

  8. レビューデータを用いたトピックモデルによる利用ホテル・利用場面・評判要因の同時分析

    酒井洋輔, 五十嵐未来, 石垣司

    日本マーケティング・サイエンス学会, マーケティングの統計的モデリング研究部会　2019年6月1日

  9. 多種多様な生活者データを活用した人工知能型スマートサービス 招待有り

    石垣司

    人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラムキックオフシンポジウム　2019年3月22日

  10. Personalized Smart Marketing for a Wide Set of Customers and Products

    Tsukasa Ishigaki

    Tohoku-UAE Joint Workshop　2019年3月6日

  11. LDAとpLSAの推定の比較とその考察

    原田奈弥, 石垣司, 本村陽一

    2017年度統計関連学会連合大会　2017年9月3日

  12. LDAベース推論のためのFPGAアクセラレータのアーキテクチャ

    小野泰輔, ウィシディスーリヤ ハシタ ムトゥマラ, 張山昌論, 石垣司

    LSIとシステムのワークショップ　2017年5月15日

  13. ソーシャルメディアを用いた経済指標開発

    五十嵐未来, 李銀星, 石垣司, 照井伸彦

    高次元・高頻度データのベイズ計量経済分析　2017年2月7日

  14. Toward an Overall Optimization of Marketing Resource Allocation in Big-data Environment

    Tsukasa Ishigaki

    International Workshop on Marketing Science and Service Research　2016年12月21日

  15. 階層ベイズモデルを利用した市町村の支出する除雪費が各地域に及ぼす経済効果分析

    本間克仁, 石垣司

    2016年度統計関連学会連合大会　2016年9月4日

  16. ビッグデータと大規模個別化マーケティング

    石垣司

    パーティクルフィルタ研究会　2016年6月30日

  17. ID-POSデータの効用補間による個別化マーケティングへ向けて

    石垣司, 照井伸彦

    マーケティング・サイエンスの新基盤Ⅱ　2016年1月23日

  18. 統計的モデリングとデータ活用による社会価値創出 招待有り

    石垣司

    文部科学省委託事業「数学共同プログラム」ワークショップ 社会システムデザインのための数理と社会実装へのアプローチ　2015年2月11日

  19. インシデンスモデルに基づく広告接触効果の分析

    金秀明, 熊谷雄介, 高屋典子, 石垣司, 照井伸彦

    日本マーケティング・サイエンス学会第96回研究大会　2014年11月29日

  20. A Dynamic Marketing Model Based on Topic Modeling for Large-scale Customer Data

    Tsukasa Ishigaki, Nobuhiko Terui

    International Conference on Statistical Analysis of Large Scale High Dimensional Socio-Economics Data　2014年11月6日

  21. 消費者行動データ分析のための構造モデリング：入門からビッグデータ活用まで 招待有り

    石垣司

    日本行動計量学会第42回大会チュートリアルセミナー　2014年9月2日

  22. A Large-Scale Marketing Model using Dimension Reduction and Variational Bayes Inference

    Tsukasa Ishigaki, Nobuhiko Terui, Tadahiko Sato, Greg M Allenby

    International Workshop on Data Science and Service Research　2014年7月18日

  23. 変分ベイズ法を用いた大規模マーケティングモデル

    石垣司, 照井伸彦, 佐藤忠彦

    日本マーケティング・サイエンス学会第95回研究大会　2014年6月21日

  24. 成長を実現するためのビッグデータからの確率的潜在意味解析と構造的モデリング 招待有り

    石垣司

    第98回行動計量シンポジウム　2014年3月21日

  25. 変分ベイズ法を用いた購買履歴データ分析のための大規模マーケティングモデル 招待有り

    石垣司, 照井伸彦, 佐藤忠彦

    第8回日本統計学会春季集会　2014年3月8日

  26. ビッグデータ対応型消費者行動分析モデルとその応用 招待有り

    石垣司, 照井伸彦, 佐藤忠彦

    第5回横幹連合コンファレンス　2013年12月21日

  27. ビッグデータ対応型消費者行動分析モデル

    石垣司, 照井伸彦, 佐藤忠彦

    2013年度統計関連学会連合大会　2013年9月8日

  28. 確率的選択モデルにおけるMCMC法と変分ベイズ法

    石垣司

    パーティクルフィルタ研究会　2013年7月19日

  29. サービス科学における大規模データと統計的モデリング 招待有り

    石垣司

    日本機械学会設計情報学研究会　2012年12月7日

  30. 外傷データバンクの利活用についての取り組み

    山田クリス孝介, 阪本雄一郎, 石垣司, 本村陽一

    第40回日本救急医学会総会・学術集会　2012年11月13日

  31. 大規模購買データ活用のためのマーケティングモデル

    石垣司, 照井伸彦, 佐藤忠彦

    2012年度統計関連学会連合大会　2012年9月4日

  32. Personalized Marketing Model by Using Massive Customer Data

    Tsukasa Ishigaki, Nobuhiko Terui, Tadahiko Sato, Greg M Allenby

    International Workshop on Marketing Science and Service Research　2012年7月2日

  33. Toward Large-scale Customer Analysis in the Framework of Random Utility Model

    Tsukasa Ishigaki, Nobuhiko Terui, Tadahiko Sato

    ISBA 2012 World Meeting　2012年6月25日

  34. サービス科学におけるビッグデータ活用と顧客理解の深化 招待有り

    石垣司

    情報数物研究会　2012年3月12日

  35. 大量顧客・大量商品に適用可能なマーケティング戦略モデルを目指して

    石垣司, 照井伸彦

    マーケティングサイエンスの新展開Ⅱ, 科研費（Ａ）21243030研究集会　2011年12月23日

  36. 大規模実データに基づいた救急医療の最適化を目指して 招待有り

    石垣司

    最適化シンポジウム2011～災害支援におけるサービス科学　2011年10月27日

  37. 大規模購買データに基づいた店舗支援システムの構想

    石垣司, 竹中毅, 本村陽一

    2011年度統計関連学会連合大会　2011年9月4日

  38. 大規模データを活用した生活者起点のサービス工学へ向けて 招待有り

    石垣司

    応用統計計量ワークショップ　2011年3月9日

  39. 日常購買行動に関する大規模データを用いたライフスタイルに着目した顧客と商品の理解

    石垣司, 竹中毅, 本村陽一

    日本マーケティング・サイエンス学会第88回研究大会　2010年11月27日

  40. サービス工学におけるデザインの視点

    竹中毅, 本村陽一, 石垣司

    Designシンポジウム2010　2010年11月25日

  41. 生活者起点のサービス工学の実践：ライフスタイルに着目した購買行動の理解

    太宰潮, 竹中毅, 石垣司, 本村陽一

    第41回消費者行動研究コンファレンス　2010年11月6日

  42. 外傷データバンクを用いた救急外傷患者の生存率予測モデル

    石垣司, 阪本雄一郎, 本村陽一

    2010年度統計関連学会連合大会　2010年9月5日

  43. Analysis of Trauma Data Using an Advanced Statistical Method (Bayesian Network Approach)

    Y.Sakamoto, K.Mashiko, Y.Motomura, Y.Nisgida, T.Ishigaki, N.Fujiki, H.Yokota

    11th European Congress of Trauma & Emergency Surgery　2010年5月15日

  44. Bayesian Networkを用いた本邦における外傷生存関連因子と外傷診療体制の問題点

    阪本雄一郎, 益子邦洋, 本村陽一, 西田佳史, 石垣司, 横田裕行

    第110回日本外科学会定期学術集会　2010年4月8日

  45. PLSAとベイジアンネットによる百貨店ID-POSデータからの知識発見ツール

    石垣司, 本村陽一, 竹中毅, 陳希, 緒方大樹

    経営科学系研究部会連合協議会平成21年度データ解析コンペティション成果報告会　2010年3月26日

  46. 顧客－基本アイテムセグメントと購買状況・行動の確率的構造の発見法

    石垣司, 本村陽一, 竹中毅, 陳希, 緒方大樹

    経営科学系研究部会連合協議会平成21年度データ解析コンペティションID付きPOSデータ活用部会　2010年3月13日

  47. サービス工学と時系列・多変量データ解析 招待有り

    石垣司

    非線形時系列に対する現象数理学の発展シンポジウム　2009年11月19日

  48. 外来患者のための診察時間の見える化へ

    石垣司, 本村陽一, 阪本雄一郎

    現地・現物・現人主義に基づく医療サービスコンソーシアム　2009年8月21日

  49. 生活者を知る～大規模データの利活用とモデル化

    本村陽一, 石垣司

    第1回サービス工学ワークショップ　2009年1月29日

  50. Divergence-based Kernel for Spectrum Classification and Its Applications

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi

    2008 Joint Statistical Meeting (JSM 2008)　2008年8月3日

  51. A Framework of Multivariable-simultaneous Measurement by a Single Device

    Tsukasa Ishigaki, Tomoyuki Higuchi, Kajiro Watanabe

    The International Conference on Advanced Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing　2008年6月23日

  52. Divergence-based カーネルによる音響時変スペクトル判別

    石垣司, 樋口知之

    電子情報通信学会2008年総合大会　2008年3月18日

  53. ダイバージェンスに基づいたカーネル関数の正規化周波数スペクトル判別問題への適用とその応用例

    石垣司, 樋口知之

    2007年度統計関連学会連合大会　2007年9月12日

  54. ダイバージェンスに基づいたカーネル関数を用いたSVMによる正規化周波数スペクトル判別とその応用

    石垣司

    The 3rd IEEE Tokyo Young Researchers Workshop　2006年12月11日

  55. 家庭用セキュリティセンサ開発に向けた準周期振動モデルによる時系列データの分解

    石垣司, 渡辺嘉二郎, 樋口知之

    2005年度統計関連学会連合大会　2005年9月12日

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産業財産権 5

  1. ロードサービスのサービス拠点配置システムおよびサービス拠点配置方法

    武富尚吾, 石垣司

    特許特許第7412239号

    産業財産権の種類: 特許権

  2. タイヤの使用履歴データからの異常データ検出方法とその装置

    石垣司, リングエン, 花塚泰史, 武富尚吾, 齋藤雄

    特許第6967936号

    産業財産権の種類: 特許権

  3. モデル推定方法、最適化方法、装置、及びプログラム

    金秀明, 高屋典子, 熊谷雄介, 照井伸彦, 石垣司

    特許第6358581号

    産業財産権の種類: 特許権

  4. 圧力調整器異常検出装置および圧力調整器異常検出方法

    難波三男, 原正一, 加藤明, 渡邊嘉二郎, 石垣司, 田辺英俊

    特許第4435636号

    産業財産権の種類: 特許権

  5. 圧力調整器

    難波三男, 原正一, 加藤明, 渡邊嘉二郎, 石垣司, 田辺英俊

    特許第4435676号

    産業財産権の種類: 特許権

共同研究・競争的資金等の研究課題 13

  1. ユーザー生成型ビッグデータを用いた消費文脈活用基盤の構築

    石垣 司, 佐藤忠彦, 李銀星, 五十嵐未来

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2023年4月 ～ 2027年3月

  2. 多様な情報の融合と大規模異質性モデリングによるマーケティング意思決定の組織的研究

    照井 伸彦, 佐藤 忠彦, ウィラワン ドニ・ダハナ, 伴 正隆, 石垣 司, 長谷川 翔平, 李 銀星, 五十嵐 未来

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究機関：Tokyo University of Science

    2022年4月 ～ 2027年3月

  3. 演繹・帰納融合型統計モデルによる消費者行動のダークマターの解明

    佐藤 忠彦, 領家 美奈, 石垣 司, 伴 正隆, 西尾 チヅル

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：University of Tsukuba

    2022年4月 ～ 2026年3月

  4. 超スマートなマーケティングのための消費者行動モデリング

    石垣 司

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2020年4月1日 ～ 2023年3月31日

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    購買ビッグデータを用いた個別化マーケティングの高度化は学術界・産業界で課題となっている。購買データベースに基づいて個別の消費者の特性に合わせて展開される個別化マーケティングと親和性が高い。特に、購買ビッグデータを用いた大量の消費者、多種多様な商品、消費者状態の時間変化などに対応できる超スマートなマーケティングの実現は現代的な課題の一つである。多種多様な商品の購買ビッグデータを用いたマーケティングを考えると、従来の経済学的なマーケティングモデルでは計算量が巨大化してパラメータの推定が困難となる。一方、機械学習手法を用いた個人の購買行動予測のための購買ビッグデータ分析では、マーケティング活動に対する消費者の反応メカニズムや、参照価格に代表される消費者状態の時間変化を考慮していない。そのため、マーケティング研究が志向する、消費者が購買行動に至るメカニズムに関する高度な知見を直接的に得ることは難しい。 本研究では、購買ビッグデータから「必要としている消費者×必要な商品×有効なマーケティング施策×必要な時」の情報を抽出することができる超スマートなマーケティングを実現する消費者行動モデルの研究を行っている。今年度は、①超スマートマーケティングモデルの時系列モデルへの発展と②多種多様な商品の情報と関係性をとらえることを目的とした知識グラフを用いた推薦システムの2つの研究を主に行った。①に関しては、ID付スキャンパネルデータを用いた実証分析を行っている。開発しているマーケティングモデルの時系列化は終了し、今後は細部の調整と結果の解釈などが必要となる。②に関しては、知識グラフやグラフ構造の近接性の指標を取り入れた推薦システムの高度化に関する研究を行った。グラフ構造や近接性の概念を取り入れることで従来の方法と比べて高い推薦精度を実現できる可能性があることをオープンデータを用いて実証的に示した。

  5. 超多数母数型離散選択モデルに基づく消費者選択行動理解の進化と深化

    佐藤 忠彦, 領家 美奈, 石垣 司, 伴 正隆, 西尾 チヅル

    2018年4月1日 ～ 2022年3月31日

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    本年度は，POSデータやID付きPOSデータの活用に加え，消費者態度のメカニズムを評価可能にするモデル構築を狙いとしたアンケートを実施し，基本的にベイジアンモデリングの枠組みによる計量的な研究を実施した． 一つ目は，前年に引き続き閾値モデルによる非線形効果の評価，消費者の構造異質性評価を実現するためのモデルの提案と実証分析を実施した．二つ目は，前年度までの研究成果を土台として，超多数の母数をもつ深層学習を用いた推薦システムのマーケティング応用に関する研究を行った．その内容は主に３つであり，（i）eコマースの商品購買履歴を用いた異なる商品カテゴリ間の情報を融合した推薦システムの構築，（ii）映画配信サイトの視聴履歴データを用いた推薦配分の新規性を考慮した効率的アルゴリズムの提案，（iii）顧客属性・購買履歴データと商品の特性データの深層学習での融合による高度な情報推薦である．3つ目は，「消費者の感性がその選択行動に与える影響」および「消費者の個人差」を検証するデータ収集として，大規模ウェブ調査を行い，階層ベイズ回帰モデルによる評価構造の分析を深化させるモデルの構築を行った．4つ目は，消費者の行動メカニズムの態度による影響を評価可能にするために，宿泊施設におけるおもてなしサービスの測定尺度の開発を行った．本研究では，おもてなしの定義や構成概念を整理するとともに，おもてなしサービスの代表といえる宿泊サービスを対象とし、おもてなしの構成要素の特定化と測定尺度の開発を行い，宿泊サービス事業者向けのアンケート調査を実施し，信頼性，収束妥当性，弁別妥当性等を充足した測定尺度を導出した。 いずれの成果も，本研究の課題の主たる目的である，消費者の選択行動の解明に資する成果となっており，研究は順調に進展しているものと判断している

  6. データ・理論・分析手法の統合によるマーケティングモデルの進化と理論構築

    照井 伸彦, 李 銀星, 石垣 司, 近藤 文代, 佐藤 忠彦, 中野 純司

    2017年4月1日 ～ 2022年3月31日

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    研究課題に関する研究に関し、消費者行動モデルと機械学習モデルの融合研究を中心に実施した。具体的な個別の研究成果は下記の通りである。 ・ソーシャルメディアなどネット上に大量に存在するテキスト非構造データを新製品普及のマーケティングに活用する研究に関し、複数世代の製品の普及について口コミの影響を製品世代を超えるリープフロッグ現象と他ブランドスイッチするスイッチング現象を区別して推測できる複数世代製品の普及モデルを開発した。・ネットワークモデルとして論文引用関係のネットワークを記述する新しいモデルを開発した。・eコマースの商品購買履歴や映画配信サイトの視聴履歴データと深層学習を用いた推薦システムの開発とマーケティングへの応用実証研究を実施した。具体的には、異なる商品カテゴリ間の情報を融合した情報資源配分、推薦配分の新規性を考慮した効率的アルゴリズム開発、顧客属性・購買履歴データと商品の特性データの深層学習による融合と高度な情報資源配分に関する研究を実施した。・消費者の心理的状況を行動データのみによって推測可能とするモデルの開発を行った。・デジタルマーケティングにおける畳込みニューラルネットワーク(CNN）の適用研究を行った。具体的にはスマートフォン・アプリ起動の行動予測モデルを開発し、ウエーブレット変換したデータの分析がより高い予測精度を持つことを示した。 さらに海外の研究協力者を招聘して開催した国際ワークショップで得られた助言を反映させて研究を高度化し、新たな国際共同研究にも着手した。具体的には、ソーシャルメディアのテキストデータをトピックモデルで分析する場合のマーケティング理論およびモデルの役割を明らかにする研究、ユーザー生成コンテンツ（UGC)の内容を考慮した社会的影響推定モデルの研究などである。

  7. 頭部外傷後精神疾患:包括的な支援体制の構築と発症要因特定のための研究基盤の形成

    佐久間 篤, 石垣 司

    2017年6月30日 ～ 2021年3月31日

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    本年度は、東北大学病院において頭部外傷の受傷者に対する面接調査を継続した。担当者の異動によるマンパワー不足などがあり、想定通りの人数が集まらなかったが、30例程度が集積された。 <BR> これまでの研究の成果をまとめ、学会報告を行った。2019年10月、第27回精神科救急学会において、「救急医療と精神科との連携：東北大学病院精神科リエゾンチームの活動」と題して発表した。症例検討を通じて、適切な心理的支援に際して障壁となる点を明らかにした。精神科のみならず、救急科や脳神経外科など複数科、職種が受傷当初からチームとして、身体面、心理面の評価と治療に従事することが重要であること、受傷後一定期間を経て精神症状が認められる症例が多いことから、当初の受け入れ期間で1年程度の定期的なフォローアップが行われることが望ましいことなど、実践的側面につき考察し発表した。2019年11月、第32回日本総合病院精神医学会学術大会において、「軽症頭部外傷の睡眠障害：東北大学病院TBIクリニックの受傷から1年間の後方視的調査」と題して発表した。本研究では、東北大学病院TBIクリニックを受傷から12カ月間のうちに受診し、睡眠障害の評価が行われた患者を集計し関連する要因を解析した。これにより、受傷者の39％において軽度以上の睡眠障害が認められ、頭部外傷後のメンタルヘルスのスクリーニングとして、睡眠障害の評価が有効である可能性が示唆された。

  8. ビッグデータ対応型消費者行動モデリングによるマーケティング資源配分全体最適化 競争的資金

    石垣 司

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2017年4月1日 ～ 2020年3月31日

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    本研究はマーケティング資源配分全体最適化を行うためのビッグデータ対応型消費者行動モデリングに関する研究を行った。その成果は３つにまとめられる。１．ビッグデータ対応型消費者行動モデリングを進展させた。２．マーケティング資源配分の全体最適化のために解くべき問題のクラスに関する整理を行った。３．商品購買履歴や映画配信サイトの視聴履歴データを用いたマーケティングに関する情報推薦の研究を行った。いずれの研究課題においてもそれぞれのテーマに関する新しい知見が得られた。

  9. 大規模異種情報の統合によるCRMの理論構築と展開に関する組織的研究

    照井 伸彦, 澁谷 覚, 石垣 司, 阿部 誠, 佐藤 忠彦, 里村 卓也, 近藤 文代, 中島 望

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究機関：Tohoku University

    2013年10月21日 ～ 2017年3月31日

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    構造化データ（数値）を中心としたこれまでのCRMモデル研究にTwitterやSNSなどソーシャルメディアの非構造データ（テキスト）を取り入れ、これら異なる種類の情報を統合することによりモデルを高度化して消費者間の相互作用を含む行動プロセスの解明の研究を行い、消費者行動に関する新しい知見と非構造データを含む大規模データに対応可能な新しいマーケティングモデルを開発した。

  10. 顧客セグメンテーションと個別化技術の統合モデルと大規模データ活用基盤の構築 競争的資金

    石垣 司

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (A)

    研究種目：Grant-in-Aid for Young Scientists (A)

    研究機関：Tohoku University

    2012年4月1日 ～ 2015年3月31日

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    購買行動に関する大規模データ活用の一つに個別化技術がある。しかし、店舗を利用する全顧客と店舗で扱う全商品規模でのマーケティングモデルの構築は、購買データの本質的なスパース性による情報不足と大規模モデルのパラメータ推定の計算量の問題から困難であった。本研究では、マーケティングにおける離散選択モデルと機械学習における次元圧縮モデルを階層ベイズモデリングの枠組みで統合した。また、変分ベイズ法による高速な推定アルゴリズムを導出することで、数十万人かつ数千商品種類規模の個別化モデルを実現し、大規模データを活用するための基盤構築を行った。

  11. データベースマーケティングと消費者理論の融合によるCRMの新展開

    照井 伸彦, 中島 望, 阿部 誠, 佐藤 忠彦, 渋谷 覚, 近藤 文代, 和合 肇, 里村 卓也, 石垣 司

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究機関：Tohoku University

    2009年 ～ 2012年

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    本研究では、CRMを実践する手法体系としてのデータベース・マーケティングと消費者理論による知見とを融合させ、顧客の理解をさらに深めて顧客行動の予測能力を高める枠組みを探求することを通してCRMの新たな展開を目指し、その成果を国際発信してゆくことを目的とした。大規模な顧客データベースを活用してCRMにとって有用な個に特化したマーケティングモデルを開発し、さらには実験に基づく消費者理論を深める消費者行動研究、ダイナミックに変化する市場や消費者行動を捉えるモデルを開発し、それらを国内外の雑誌論文や学会・研究集会で成果を発信した。その際、国際的なフロントランナーとの国際連携を強化し、国際的にも通用する研究成果を創生した。第二年度及び最終年度の2回にわたり国際的先端研究者を招聘した国際研究集会を開催し、外部評価を中間および最終段階で受けながら研究を進めた。さらに初年度および第三年度に国内研究集会を開催し、国内の研究連携を強めるとともに当該領域の国内研究者への研究成果を発信した。研究課題期間を通じて、合計、54編の学術論文、91件の学会発表、15件の図書刊行を実現した。

  12. 小売りサービスにおける大規模データと熟練従事者の経験を統合した計算モデルの研究

    石垣 司

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

    研究機関：National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

    2009年 ～ 2010年

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    本研究は小売サービスの現場で観測される大規模な購買履歴データと熟練サービス従事者の経験を統合した計算モデルを構築することを目的した。デパートにおける大規模なID-POSデータ(1年間分の約3,000,000件の購買履歴情報)を取得し、顧客行動計算モデル化のため、顧客と商品のセグメント化を確率的な潜在クラス分析法を導入することで実行した。また、サービス従事者の経験として天気や曜日などの状況依存性を考慮するための情報も計算モデル化のための変数として利用した。顧客属性、顧客と商品の自動セグメント、状況依存的変数からその確率的構造をベイジアンネットワークにより計算モデル化し、その構造から顧客行動に関する知見の抽出を行った。また、推定されたベイジアンネットワークの構造から、購買行動は状況依存的変数から大きな影響を受けることが分かった。本研究成果はデパート以外の小売サービス業で観測・保存されているID-POSデータに対しても水平展開や発展的応用が可能な技術である。

  13. 階層的統計モデルに基づく異種ゲノム情報の統合手法に関する総合研究

    樋口 知之, 川崎 能典, 吉田 亮, 玉田 嘉紀, 上野 玄太, 染谷 博司, 井元 清哉, ターミエ アレックス, 石垣 司, 上野 玄太, 染谷 博司, 井元 清哉

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究機関：The Institute of Statistical Mathematics

    2005年 ～ 2008年

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    一般に生物学的知識は,データベースの形に具現化されることが多い.データベースに登録された情報にも信頼度の属性を与え,つまりそれを確率変数として取り扱うことで,データベースの登録上の過誤やその情報の不確実さをモデル化し,今までのモデルをさらに階層化したベイズモデルを構成した.これにより,マイクロアレイデータからの情報抽出,既存の生物学的知識の有効活用,データベースの信頼性の検証などを統一的に可能にする枠組みを構築した.

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社会貢献活動 9

  1. トヨタ自動車：データサイエンス実践道場

    2024年5月 ～ 2025年3月

  2. トヨタ自動車：データサイエンス実践道場

    2023年5月 ～ 2024年3月

  3. 仙台国税局講演会：DX・AI時代のデータ活用の進め方

    2023年11月21日 ～

  4. 東北税理士会 講演会： DX・AI時代のデータ活用と問題解決

    2023年11月2日 ～

  5. 仙台国税局講演会：DX・AI時代のデータ活用人材の育成

    2023年6月9日 ～

  6. 大学院教育改革フォーラム2022 実行委員

    2022年12月17日 ～

  7. 東北税理士会 講演会：DX時代の中小企業支援

    2022年11月18日 ～

  8. 東北大学スマート・エイジング・カレッジ：ビッグデータ&ベイズモデリングで一人一人の消費者を理解する

    2022年1月15日 ～

  9. 日本技術士会 東北本部 技術情報部会 研修会：生活者理解のためのデータサイエンス～第3次AIブームとそれ以降の世界の間で

    2019年9月6日 ～

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学術貢献活動 4

  1. Program Committee

    2024年12月15日 ～

    学術貢献活動種別: 学会・研究会等

  2. Program Committee

    2023年12月15日 ～

    学術貢献活動種別: 学会・研究会等

  3. Program Committee

    2022年12月17日 ～

    学術貢献活動種別: 学会・研究会等

  4. 実行委員

    2016年3月5日 ～

    学術貢献活動種別: 学会・研究会等