| 講演名 | 2020-12-01 ［招待講演］ビジネスデータを対象としたデータアナリティクスの現状と今後の展望 後藤 正幸(早大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本稿では，主にビジネスアナリティクスの分野における，機械学習や人工知能などの先進的なデータ分析技術の応用の動向について紹介すると共に，今後の展望について述べる．近年，人工知能が社会的に脚光を浴びる中，様々なビジネスの分野においてデータ活用が進められようとしている．EC（Electronic Commerce）サイトでは，ユーザの閲覧履歴や購買履歴などのデータを活用することで，購買の割合を高める施策が検討されている．リアルの店舗においても，ポイントカードやクレジットカードを活用して購買履歴情報が蓄積されるようになり，これらのデータの分析は珍しいことではなくなっている．消費者に販売したIoT（Internet of Things）製品は，インターネットを介して利用状況がデータとして収集できるため，その利用状況データ分析することで，様々な施策への連携が可能になると期待されている．本稿では，このようなビジネスデータを対象としたデータ活用における機械学習や人工知能などの先進的なデータ分析技術の活用に関する研究の現状と今後の展望について考察する． |
| 抄録(英) | This paper introduces trends in the application of advanced technologies of data analysis such as artificial intelligence and machine learning, mainly in the field of business analytics, and describes future prospects. In recent years, the data utilization is promoted in various business fields due to the development of artificial intelligence and machine learning in society. On EC (Electronic Commerce) sites, several measures to improve conversion rates such as the purchases rate are studied by utilizing various data such as user browsing history and purchase history. Even in real stores, purchase history information has become possible to be accumulated by using point card and credit card systems, and analysis of these data is not uncommon. Since the usage status of IoT (Internet of Things) products sold to consumers can be collected as data via the Internet, it is expected that it will be possible to link to various measures by analyzing the usage status data. This paper discusses the current status and future prospects of researches on the utilization of advanced data analysis technologies such as machine learning and artificial intelligence for such business data. |
| キーワード(和) | データサイエンス / ビジネスアナリティクス / 機械学習 / データ駆動型アプローチ |
| キーワード(英) | Data Science / Business Analytics / Machine Learning / Data Driven Approach |
| 資料番号 | IT2020-27 |
| 発行日 | 2020-11-24 (IT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT |
|---|---|
| 開催期間 | 2020/12/1(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 若手研究者のための講演会，一般 |
| テーマ（英） | Lectures for Young Researchers, General |
| 委員長氏名（和） | 和田山 正(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Tadashi Wadayama(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 小嶋 徹也(東京高専) |
| 副委員長氏名（英） | Tetsuya Kojima(Tokyo Kosen) |
| 幹事氏名（和） | 野崎 隆之(山口大) / 廣友 雅徳(佐賀大) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Nozaki(Yamaguchi Univ.) / Masanori Hirotomo(Saga Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 太田 隆博(専修大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takahiro Ohta(Senshu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Theory |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［招待講演］ビジネスデータを対象としたデータアナリティクスの現状と今後の展望 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Talk] Current Developments and Future Perspectives of Analytics for Business Data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データサイエンス / Data Science |
| キーワード(2)（和/英） | ビジネスアナリティクス / Business Analytics |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | データ駆動型アプローチ / Data Driven Approach |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 後藤 正幸 / Masayuki Goto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-12-01 |
| 資料番号 | IT2020-27 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | IT-268 |
| ページ範囲 | pp.15-20(IT), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-11-24 (IT) |