ビジネス・アナリティクス - 機械学習とデータマイニング


機械学習とデータマイニング


IBMの研究部門が1993年に提案した、データベース内のアイテム集合に対する相関規則の発見手法は、マーケティングの分野に数理的手法を持ち込んだ最初の成功例のひとつでした。その後、この種のアプローチは、データマイニングと呼ばれるようになりました。IBMの研究部門は、この分野の創始以来、一貫して先導的な役割を果たしています。

データマイニングは、機械学習、統計学、人工知能、オペレーションズリサーチ、といった分野と相互作用をしながら、実世界に現れるあらゆる形態のデータから意味のある知見を取り出す技術、いわば「知識発見工学」として、計算機科学の分野で大きな存在感を持つようになりました。

IBM東京基礎研究所のデータ解析グループは、データマイニングにおけるIBM研究部門の伝統の一翼を担っています。我々は、1990年代後半には相関規則の発見手法の拡張において顕著な研究成果を挙げたほか、2000年代前半には構造データからの機械学習の分野において、先駆者としての名を歴史に刻んでいます。

我々のグループの特色は、IBM研究部門の全世界的ネットワークを活用しながら、日本市場の実問題に即した課題に取り組んでいることです。例えば、日本の製造業の技術水準は明らかに世界最高レベルにありますが、そこで必要になってくるのはセンサーデータからの知識発見技術です。また、サービス業においても、日本市場が要求する品質水準は世界的にもおそらくトップクラスであり、精緻なビジネスデータ解析技術が必要とされています。

2007年、IEEE ICDM (International Conference on Data Mining)という権威ある国際会議で催されたデータマイニングコンテストにおいて、我々のチームが挙げた成果は、この分野での研究活動と、世界の先端をいくお客様との協業プロジェクトを通して培われた実問題への深い洞察力とが相まった結果と言えるでしょう。


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