平成28（2016）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	28−共研−2015		分野分類			統計数理研究所内分野分類			b
						主要研究分野分類			2
研究課題名	大規模データに対するミニデータアプローチに関する研究
フリガナ 代表者氏名	ミズタ マサヒロ 水田 正弘				ローマ字		Mizuta Masahiro
所属機関	北海道大学
所属部局	情報基盤センター
職　　名	教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		80千円		研究参加者数		3　人

研究目的と成果（経過）の概要

ビッグデータをはじめとする大規模データに対する統計学的アプローチについて研究を推進した。ビッグデータを従来のアプローチでは対応できないデータと定義するならば、通常の方法を用いた対応は原理的に不可能である。すなわち、ビッグデータを、従来のアプローチで対応できるものに変換することが本質的である。そのようなアイデアをミニデータアプローチとして理論構築をした。
本研究において、ミニデータの概念を整理することで、ビッグデータ解析の指針が得られた。さらに、超高速グラフ列挙技法および連結成分列挙技法の活用の研究に伴い、ネオビッグデータの概念に到達した。組み合わせ問題において、解の爆発により計算が不可能になることが頻繁に起きる。しかし、ある種の問題については、適切な離散アルゴリズムを適用することで、現実的な時間で解を求めることができる。特に、連結成分列挙問題においては、フロンティア法を利用することで、膨大な解を現実的な時間内で求めることができた。この解集合自体が、ビッグデータと呼ぶことができる性質を有している。すなわち、ネオビッグデータを定義することで、データ解析における新分野を構築することができた。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

水田正弘、ビッグデータに対する統計的アプローチ「統計カンファレンス2016」招待講演

Masahiro Mizuta, Symbolic data analysis for post-big data, DAGStat 2016 4th Joint Statistical Meeting March, 14-18, 2016, Gouttingen招待講演

Masahiro Mizuta, Post Big data may be Mini data, Proceedings Hokkaido University and Korea University, The 4th Workshop in Statistics, June 21-22,2016, Seoul, Korea

水田正弘, ビッグデータを扱うためのミニデータアプローチについて, 2016年度統計関連学会連合大会講演報告集, 5 (2016)

水田正弘, データ解析における超高速グラフ列挙技法および連結成分列挙技法の活用について, 2016年度統計関連学会連合大会講演報告集, 143 (2016)

Masahiro Mizuta, Analysis of environmental data with SDA and FDA, 5th German-Japanese Symposium on Classification, September 12th to 13th 2016, University of Ulm, Schloss Reisensburg, Gounzburg, Germany招待講演

Masahiro Mizuta, Mini-data approach to big data with symbolic data analysis, 2016 KSS fall conference 2016/11/4-11/5, Statistics Center / Statistics Training Institute

水田正弘　ネオビッグデータについて, 統計数理研究所共同利用研究重点テーマ研究会
　2017/2/27(月)14:30〜

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

研究会は開催いたしませんでした。

研究参加者一覧
氏名	所属機関
小宮 由里子	北海道大学
清水 信夫	統計数理研究所