講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-03-07 15:00
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・友田 敦・恵木正史(日立) LOIS2018-65 |
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. |
(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 / / / / / / |
(英) |
Data Analytics / Decision Making Support / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 485, LOIS2018-65, pp. 57-60, 2019年3月. |
資料番号 |
LOIS2018-65 |
発行日 |
2019-02-28 (LOIS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
LOIS2018-65 |
研究会情報 |
研究会 |
LOIS |
開催期間 |
2019-03-07 - 2019-03-08 |
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) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
LOIS |
会議コード |
2019-03-LOIS |
本文の言語 |
日本語 |
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) |
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タイトル(英) |
Efficient Search Method for Best Combination of Multiple Action Plans |
サブタイトル(英) |
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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 |
キーワード(3)(和/英) |
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キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
安井 雅彦 / Masahiko Yasui / ヤスイ マサヒコ |
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/ヨミ) |
友田 敦 / Atsushi Tomoda / トモダ アツシ |
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/ヨミ) |
恵木 正史 / Masashi Egi / エギ マサシ |
第3著者 所属(和/英) |
日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi, Ltd. (略称: Hitachi) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 所属(和/英) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2019-03-07 15:00:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
LOIS |
資料番号 |
LOIS2018-65 |
巻番号(vol) |
vol.118 |
号番号(no) |
no.485 |
ページ範囲 |
pp.57-60 |
ページ数 |
4 |
発行日 |
2019-02-28 (LOIS) |
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