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経営・社会システム分野

データマイニング/ビッグデータ/トレンド分析/価値/商品開発/事業企画

ビジネス、まちづくり、社会貢献活動などを企画できる能力を身につけるため、アプリケーションソフトウェアの高度利用技術(特にデータベースと統計)およびユーザー・消費者動向、事業の経営について学びます。ICTと社会の価値動向や事業経営に関する科学的知識を活用し、ことづくりの展開を担えるマーケティングリサーチャーや事業プランナー、これを支援するICT戦略の策定、推進を担える情報システムプランナーを目指します。


CASE1.NoSQLデータベースの在庫管理への応用

在庫管理業務をいかに効率的に行うかというのがこの研究の目的。注文、出荷、そして発注、納品と日々の中で在庫の数はリアルタイムで変動します。その数を正確にカウントしていたら大変な手間が掛かります。ましてや品数が千や万の単位だとしたらなおさら。それを逆転の発想で「今日必要な数量があるかどうかわかればいい」と捉えたのがこのシステムのポイント。一つひとつをカウントするのではなく、カメラで棚を見回る、つまりまずイメージで判定するのです。管理者はその映像を見て大まかに数量をチェックします。そして在庫が足りなくなりそうな部品があれば、それは厳密にカウントし、必要ならば部品を製造、発注するという流れです。
しかし、日々蓄積される動画のデータ量は膨大です。その膨大なデータ量をデータベース(DB)に追加し検索するわけですから、ストレス無く運用できるDBの構築は必須。そこでこのシステムには「MongoDB」というDBを採用することに。MongoDBとはNoSQLデータベースの一種で、従来のリレーショナルデータベースに対し、膨大で多様なデータを素早く処理するのに適しているのです。ただMongoDBにはトランザクション処理(分けることができない一連の処理)における課題がありました。例えば在庫数と出荷数の総和を考えた時に、一瞬実数より多くなってしまうという不整合が生じるのです。これは在庫管理をする上ではとても大きな問題でした。研究ではこのトランザクション処理の問題を新たな方式により解決。在庫管理システムとして大幅なスピードアップを実現したのです。さらに、従来のMySQLと比べてもMongoDBは動画の追加速度で約25倍ものスピードアップができることを実証。この研究はラトビアで行われた学会でも発表され、高い評価を得ることができました。

CASE2.人々の意識・行動を客観的に解明する

集団・社会にみられる人間の意識・行動を把握するため、質問紙調査の企画・設計・実施を経てデータを統計的に分析します。それによって、社会環境と相互作用する意識・行動の仕組みを考察しています。図は、大学生の不安についてある4年生が行った卒業研究の一部分です。18種類の不安の強弱程度から学生同士の類似の程度について距離を計算し、特徴ある4グループにまとめた分析です。頑張ればここまで到達できるようになります。

CASE3.コーパスによる自然言語の解析

日本語や英語などの自然言語のデータを大量に集めて、単語や文に標識をつけ、検索機能をつけたデータベースをコーパスと呼びます。コーパスを利用したり、構築したりすることで、特定の分野や地域や時期に実際に使用された言語の分析を行っています。語の頻度から、人が無意識に使い分けている表現や、言葉の変化や、国・地域で大切にされている価値観などを掘り出すことができます。そうだったのか、と気づいたことを、外国語の学習や場面に適した言葉の選択などに活用しています。

CASE4.IoTに関する研究

これまでは人がインターネットにアクセスするだけでしたが、これからはモノもアクセスする。あらゆるモノがインターネットでつながる世界がIoT(Internet of Things)です。スニーカーに埋め込まれたセンサで走行距離やルートを記録したり、自動車間で情報交換して渋滞や衝突を回避することなどもIoTの恩恵の一つです。ウェアラブルデバイスを用いて情報を入力し、ビジネスの現場で活用できるシステムや、セキュリティシステムなどへの応用を研究しています。

CASE5.マルチモーダルに関する研究

マルチモーダルとは複数の入力方式を持ったインターフェースの様式のこと。例えば足にセンサを付け、右に動かせば千の位、指を動かせば数字の増減といった具合に何種類かの入力方法を組み合わせてデータを入力する。キーボードやタッチパネルといったデバイスを使わずに入力するこの方法なら、立ったり歩いたりしながらでも、さらには両手が塞がっている場合でも情報を入力することができます。マルチモーダルは社会の中にあるさまざまなシチュエーションで活用できることでしょう。