シーケンス・データにおける特徴量抽出及びパターン解析に関する研究

近年、デジタル化が急速に進み、実社会の変化をデータとして把握できるようになっている。様々なデータの中で、購買履歴、DNA配列、医療指示、移動軌跡、ライフログなど、時間の概念の有無にかかわらず、一定の順序をもつデータ、いわゆる、シーケンス・データ(sequence data)が注目されている。シーケンス・データには興味深いパターンが含まれるため、それらを解析によって明らかにすることが重要である。
しかし、シーケンス・データは問題領域によって多種多様であり、シーケンス・データ解析のための共通基盤が確立されていない問題がある。本研究は、問題領域にとらわれない共通の解析基盤を構築し、偽情報対策や微生物同定等、実世界の様々な問題に適用することを目指している。

• 朝廣 雄一，シーケンスデータ（列状のデータ）間に存在する共通構造の発見
• 安部 恵介，機械学習を用いたデータ分析技術－留年・退学者削減への取り組み
• 成 凱，AI・データサイエンスを適用した施設予約システムの開発