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「HOME'Sデータセット」提供開始の背景 〜産学間データ共有の課題〜

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WebDB Forum 2015特別セッション「産学間データセット共有の意義、課題と将来の展望」にてパネリストとしてお話しした内容です。

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「HOME'Sデータセット」提供開始の背景 〜産学間データ共有の課題〜

  1. 1. 「HOME’Sデータセット」 提供開始の背景 〜~産学間データ共有の課題〜~ 株式会社ネクスト HOME’S事業本部  事業戦略略部  リッテルラボラトリー 主席研究員  清⽥田  陽司 1Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. WebDB Forum 2015特別セッション1 産学間のデータセット共有の意義、課題と将来の展望 2015.11.24 芝浦⼯工業⼤大学豊洲キャンパス
  2. 2. 2Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  専⾨門分野: ⾃自然⾔言語処理理応⽤用、情報検索索、情報推薦 ›  略略歴 •  京都⼤大学⼤大学院情報学研究科  博⼠士課程  (-2004)     企業(マイクロソフト)との共同研究 •  東京⼤大学情報基盤センター  助教/特任講師  (2004-2012) •  株式会社リッテル  主席研究員/CTO (2007-2011)     産学連携ベンチャーとのかかわり •  株式会社ネクスト  リッテルラボラトリー  (2011-)     ⼤大学との共同研究など ›  ⾔言語処理理学会  編集委員 (2010-2012) ›  ⼈人⼯工知能学会  編集委員 (2014-) ›  WebDB Forum 産学連携担当幹事 (2015-) ⾃自⼰己紹介
  3. 3. 『HOMEʼ’S』はインターネットに特化した 全国の住まいを探せる⽇日本で  No.1の 不不動産・住宅宅情報サイト 3 株式会社ネクストの基幹事業:不不動産情報サービス事業 3 スマートデバイスやVRなど、最新技術にもいち早く対応 住まいに関わる情報をワンストップで提供
  4. 4. >2011年年4⽉月設⽴立立の社内研究所   東京⼤大学との産学連携企業  (株)リッテルが⺟母体 >レコメンデーションエンジンやユーザーインターフェースなど   住まいや暮らしに関わる情報技術の研究・開発 4 株式会社ネクスト  リッテルラボラトリー 4 新感覚お部屋探しアプリ (近日公開) 部屋作りシミュレーション GRID VRICK すごい天秤 (タンジブルUI)
  5. 5. 5Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  6. 6. 6 「HOME’S」データセットの概要と提供の狙い 6 >国内最⼤大規模の物件情報データの提供により、   不不動産分野におけるイノベーションを促進 >産学連携による⼈人材育成や技術開発の機会を創出 提供したデータの活⽤用促進のため、共同研究やハッカソン、イン ターンシッププログラムなども検討 「HOMEʼ’S」データセットとは:   ・「HOMEʼ’S」に掲載された全国約530万件の賃貸物件データ   ・物件に紐紐づく約8300万枚の画像を含む 物件画像へのdeep  learning適⽤用、テキストマイニングなどを試 せるツールキットをGitHubで公開(年年内予定)
  7. 7. 産学間データセット 共有の課題は? 7Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
  8. 8. 8Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  ⾕谷⽥田泰郎郎⽒氏(シナジー マーケティング社)、 榊剛史⽒氏(ホットリン ク社)との共同企画 ›  主なテーマ •  ⼈人々の役割 •  シーズ主導 or ニー ズ主導 •  ⼈人材・スキルの課題 •  データの課題 •  産学連携の課題 ⼈人⼯工知能学会誌  2015年年5⽉月号特集「イノベーションとAI研究」 http://www.ai-gakkai.or.jp/vol30_no3/
  9. 9. 9Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  広く知⾒見見を集めるためにデータ提供 •  ⼀一企業では所有データをとうてい活⽤用できない •  プライバシーや権利利関係をクリアした上で、ア カデミアに研究⽬目的で提供 •  楽天のデータは70以上の⼤大学・研究機関で利利⽤用 されている 企業から⼤大学へのデータセット提供の取り組み(森⽒氏@楽天技術研究所)
  10. 10. 10Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  榊⽒氏・内⼭山⽒氏@ホットリンク社 •  技術移転では「⼤大規模データが社内ですぐに利利 ⽤用可能な形で蓄積されている」ことが成功要因 の⼀一つだった ›  佐藤⽒氏@クロスコンパス社 •  プライバシー保護の壁(=データを社外に出せ ない)が、イノベーションの阻害要因となる データ共有の可否がイノベーションの成否を分ける
  11. 11. 11Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  Netflix Prizeの事例例 •  Prizeの成果はサービスに採⽤用されなかった •  研究⽤用に取り出されたデータサブセットに対し て最適化を図っても、サービス運⽤用の過程で ユーザ⾏行行動パターンが変化するため、実⽤用に耐 えない ›  研究が実世界のイノベーションにつながるために 必要なこと •  最初から実環境(=マーケットからのリアルタ イムなフィードバックが得られる環境)での R&Dが重要 「データの科学」の時代(吉井⽒氏@サイジニア社) 企業のR&Dのあり⽅方⾃自体が⼤大きく変化している
  12. 12. 12Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 従来の企業における R&Dの位置づけ マーケットとR&Dが 直結した企業活動 吉井伸⼀一郎郎.実ビジネスによって磨かれる学術研究. ⼈人⼯工知能 Vol. 30, No. 3 (2015年年5⽉月号), pp. 304-309.
  13. 13. 13Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  相⼿手企業のビジネス背景の把握が必須 •  環境への習熟(⼤大学と企業の組織⽂文化の違い) •  情報セキュリティー、サービスレベル、... •  提供されるデータの性質や顧客ニーズの理理解 ›  必要なコミット期間の⻑⾧長さは? •  マイクロソフトとの共同研究では、本質的な研 究テーマに切切り込めるまで1年年ほど要した ›  習熟・理理解に⾄至る⽅方法は? •  密なミーティング、企業からの研究員受け⼊入れ、 インターンシップ、…. 清⽥田が⼤大学院⽣生として産学連携研究テーマに携わった経験から
  14. 14. 14Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  データが⽣生み出されるビジネス背景への理理解が必 要とされることが「壁」に(とくにログデータ) •  データの加⼯工(クレンジングなど) •  現場のオペレーションに依存した知識識 ›  プライバシー保護をめぐる問題 ›  固定されたデータセットだけでなく、リアルタイ ムのデータもいずれ必要になる データ本体だけでなく、データ活⽤用の知⾒見見そのもの の共有をどうやって進めるか? ⼤大学へのデータ提供について(企業側の視点)
  15. 15. 15Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  データセット共有は⼀一つのきっかけにすぎない •  研究課題やリアルタイムログデータの共有をど のようにすすめていくべきか? ›  シーズ(from アカデミア)とニーズ(from 産業 界)の融合に向けて •  課題共有の「場」づくり •  ⼈人材の課題(産学間の流流動性、⼤大学教育、採⽤用、 インターンシップ、…) まとめ

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