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大規模データを用いた人間活動支援

概要

近年、文書ファイルや位置情報のログなど、人間活動に関する膨大なデータが蓄積されるようになりました。これらの大規模データの中には、これまで人間が認識していなかった様々な情報が眠っています。この蓄積された過去の情報を活用することで、文書作成や意思決定など、様々な人間活動を支援できると考えられます。そこで私達は、文書や位置情報のログを用いて人間の活動を支援する技術を研究してきました。

蓄積された文書を用いた入力支援

わずかな文字を入力するだけで入力候補を表示する自動補完機能のような、利用者の入力を支援する仕組みが普及しつつあります。しかしながら、商品名や社内用語、業界用語など、一般的な辞書には掲載されていない専門用語はシステムが認識できないため、利用者自身の手で入力するか、新たに辞書を作成する必要がありました。

そこで私たちは、過去に作成した文書、議事録、マニュアル、入力ログなど、利用者が蓄積した文書の中から日ごろ使用している言葉を学習し、入力支援に利用する辞書を自動で作成する技術を開発しました。この辞書を入力支援に用いることで、固有名詞や専門用語であっても、自動補完や音声入力が可能となります。

本技術を用いて検索時にキーワードを推薦する入力支援ソリューションが2014年に製品化されています。

過去のプレスリリース


利用者に応じた入力候補を表示する文字入力支援システムを開発

位置情報の集計と可視化

スマートフォンの位置情報のように、緯度・経度・時間など複数の軸で表されるデータは、多次元データと呼ばれています。従来のアルゴリズムでは、このような多次元データを高速に集計することは困難でした。
そこで私たちは、蓄積された多次元データを高速に集計する新しいアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムを用いると、指定範囲に含まれる数千万点の位置情報を1秒以下の時間で集計できるため、集計結果を高速に地図上に可視化して、人間のデータ分析を支援することができます。
現在は、より大規模な分析を支援するため、分散データベースにおける高速な対話的データ集計の技術に発展させ、研究を継続しています。

Yuzuru Okajima, Kouichi Maruyama, “Faster Linear-space Orthogonal Range Searching in Arbitrary Dimensions”, ALENEX15

© OpenStreetMap contributors

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