KDL、京都大学と“関係性技術”でモノの成長性を予測可能と実証

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KDL、京都大学と“関係性技術”でモノの成長性を予測可能と実証


掲載日:2013/06/06


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 株式会社神戸デジタル・ラボ(KDL)は、国立大学法人京都大学大学院情報学研究科(京都大学)とともに研究を進めている“関係性技術”でモノの成長性を予測できることを実証したと発表した。

 “関係性技術”とは、人、場所、商品といった様々なモノに関する関係性グラフを形成し、距離感、一般性、信頼性などからモノの未来価値を予測する技術。京都大学新熊准教授が発案し、KDLなどが開発している。

 今回発表された実証実験は、KDLが京都大学とともに主宰するモバイルソーシャライズシステムフォーラム(MSSF)内で設立された関係性チャレンジプロジェクト委員会にて実施された。

 MSSFは、同技術の産業利用を目的とした産学連携のフォーラムで、従来不可能であった状況に応じたサービス・コンテンツ・資源の利用を可能にすることを目指した産業化フォーラム。

 実験内容は、一般社団法人 電子情報通信学会より公開されている技術研究報告データ(2008年度〜2010年度分)を用い、研究者や、研究テーマ、コミュニティの成長性を予測するというもので、実験の結果、80%の確率で予測が的中する事が分かったとしている。

 今回の結果は、2008年度、2009年度のデータから形成した関係性グラフを用い、あるモノを基準として予測を行なった結果を2010年度の実際のデータから形成した関係性グラフと照合し、導いたものであると伝えている。同技術の“あらゆるモノの関係性をグラフ化する”特徴を生かし、関係性グラフの構造からモノの成長性を数値化することにより、どんな人が注目されるのかや、売れ筋商品、活性化しそうな市場が予測できるとしている。例えばECサイトでは、翌月の売れ筋商品を前月までに予測するといったことが可能となる。

 また、30万件の関係性を1.2秒で取り出せるため、大量に蓄積されたログデータの利活用として期待されると伝えている。

 同実証結果の下、関係性技術を“モノの未来価値を数値化できる技術”と定義し、購買履歴や閲覧履歴といった人の行動を表すログデータや気象情報や渋滞情報などの状況を表すログデータなど、様々なデータをソースとして新たな価値、そして事業性を生み出す行為を“データ・マネタイゼーション”と定義し、提唱していくと伝えている。



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