| 講演名 | 2019-03-07 複数施策最良組合せ探索における効率化手法の検討 安井 雅彦(日立), 友田 敦(日立), 恵木 正史(日立), |
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| 抄録(和) | 企業は，機械学習やAI等の分析エンジンを用いて業務効率改善や利益向上を目的とした分析を盛んに行っている．分析結果から，KPIに効果のある条件を抽出し，複数の施策が立案される，しかし，施策を複数同時に実施する際，施策の対象領域に重なりがあるために，単純に期待値が高い施策の組合せを実施することが最良の施策組合せとは限らない．最良の施策組合せ探索には，最悪の場合，施策の全組合せを評価しなければならず，計算量が問題となる．そこで本研究では，施策間に新たに定義した上位互換性を用いた効率的探索手法によって，計算量を低減する手法を提案する．提案手法を，学業成績の集計データに適用し，最良の2つの施策組合せ探索を行う際の計算量をおよそ60パーセント低減できることを確認した． |
| 抄録(英) | In data analysis, conditions that are effective for KPI are extracted and multiple actions are planned. However, when executing multiple action plans at the same time, because of the intersection between their targets, it is not the most effective for KPI to execute the combination of action plans which have the best score. For the search method for best combination of multiple action plans, all combinations of action plans must be considered in the worst case, and calculation cost was a problem. In this research, we propose a method to reduce the calculation cost by efficient search method using novel defined upward compatibility among action plans. We applied the proposed method to the data of academic achievement and evaluate the calculation cost. As a result, we reduced calculation cost by 60 percent. |
| キーワード(和) | データ分析 / 意思決定支援 |
| キーワード(英) | Data Analytics / Decision Making Support |
| 資料番号 | LOIS2018-65 |
| 発行日 | 2019-02-28 (LOIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS |
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| 開催期間 | 2019/3/7(から2日開催) |
| 開催地（和） | 宮古島市中央公民館 視聴覚室 |
| 開催地（英） | Miyakojima-shi Central Community Center |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 山田 智広(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Tomohiro Yamada(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 小林 透(長崎大) |
| 副委員長氏名（英） | Toru Kobayashi(Nagasaki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 中村 幸博(NTT) / 岡本 基(情報・システム研究機構) |
| 幹事氏名（英） | Yukihiro Nakamura(NTT) / Motoi Okamoto(Research Organization of Information and Systems) |
| 幹事補佐氏名（和） | 永徳 真一郎(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinichiro Eitoku(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Life Intelligence and Office Information Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 複数施策最良組合せ探索における効率化手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Search Method for Best Combination of Multiple Action Plans |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データ分析 / Data Analytics |
| キーワード(2)（和/英） | 意思決定支援 / Decision Making Support |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 安井 雅彦 / Masahiko Yasui |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日立製作所(略称：日立) Hitachi, Ltd.(略称：Hitachi) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 友田 敦 / Atsushi Tomoda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日立製作所(略称：日立) Hitachi, Ltd.(略称：Hitachi) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 恵木 正史 / Masashi Egi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日立製作所(略称：日立) Hitachi, Ltd.(略称：Hitachi) |
| 発表年月日 | 2019-03-07 |
| 資料番号 | LOIS2018-65 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | LOIS-485 |
| ページ範囲 | pp.57-60(LOIS), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-02-28 (LOIS) |