データサイエンスとイノベーション
ビジネスを取り巻く環境が劇的に変化するなか、経験と勘に基づく事業運営から、データドリブンの事業運営へと大きな変革が起こっています．データサイエンスとは最先端のAI技術×データによって有用なインサイトを発見し課題解決につなげるアプローチであり、データドリブンでの事業運営において不可欠です。
また、 第4次産業革命においては、データサイエンスは単なるデータ解析だけでなく、複雑な判断や様々な社会問題の解決につながるイノベーションの創出が期待されています。データサイエンスによるイノベーション創出のためには、最先端のAI技術と各産業のドメイン知識との融合が必要になります。
交通×データサイエンス
- タクシー需要予測
- S. Ishiguro, S. Kawasaki and Y. Fukazawa: Taxi Demand Forecast Using Real-Time Population Generated from Cellular Networks. UbiComp/ISWC Adjunct 2018: 1024-1032
- 石黒 慎 , 菊地 悠 , 深澤 佑介: リアルタイム人口を用いたStacked denoising Autoencodersによるタクシー将来需要予測, 情報処理学会論文誌,60(1),118-128, 2019.
- バイクシェア需要予測
- 石黒 慎, 三村 知洋, 川崎 仁嗣, 深澤 佑介, 室住 篤子: ドコモ・バイクシェアにおけるAIを活用した自転車の再配置作業最適化の取組み, ドコモテクニカルジャーナル, Vol, 28, No.4, 2021.
- T. Mimura, S. Ishiguro, S. Kawasaki, Y. Fukazawa: Bike-Share Demand Prediction using Attention based Sequence to Sequence and Conditional Variational AutoEncoder, PredictGIS workshop SIGSPATIAL, 41-44 (2019)
飲食×データサイエンス
- 飲食店への来客需要予測
- Kenji Shinoda, Masato Yamada, Motoki Takanashi, Tetsuya Tsuboi, Daisuke Hasegawa, Yusuke Fukazawa, Masatoshi Kimoto: Prediction of Restaurant Sales during High Demand States Using Population Statistical Data. ICMU 2021
農業×データサイエンス
- 稲の収穫時期予測
- Yasuhiro Iuchi, Hiroshi Uehara, Yusuke Fukazawa, Yoshihiro Kaneta: Stabilizing the Predictive Performance for Ear Emergence in Rice Crops Across Cropping Regions, 83-97, PKAW 2020.
- H. Uehara, Y. Iuchi, Y. Fukazawa, Y. Kaneta: Predicting A Growing Stage of Rice Plants Based on The Cropping Records over 25 Years — A Trial of Feature Engineering Incorporating Hidden Regional Characteristics —, IEICE TRANS. INF. & SYST., VOL.E105–D, NO.5, 2022