研究シーズ集

データマイニング

研究概要

大量・多様・高速に流れるデータから意味ある情報を抜き出す技術がデータマイニングです。
扱うデータの種類は、超大量データベースのデータやSNSデータ、グラフデータ、時系列データなど様々あります。
研究テーマには1) どのようなデータを使うのか？(データに関する研究)、2) どのような方法に使うのか？(方法論・アルゴリズムの研究)、3) どのような目的につかうのか？(アプリケーションに関する研究)があります。
アカデミックなテーマの研究だけでなく，企業との共同研究や、AIやデータサイエンス講座の企画なども行っています。
大量のデータから面白いルールを探し出すことに興味があります。

当該シーズに関連する研究業績

• 新美礼彦: 函館市内における交通事故の重傷度の要因分析. 情報処理学会　第181回データベースとデータサイエンス・第160回情報基礎とアクセス技術合同研究発表会, 情報処理学会研究報告IPSJ SIG Technical Report Vol.2025-DBS-181 No.43 Vol.2025-IFAT-160 No.43 2025/9/18
• Ayahiko Niimi: Analysis of Factors Related to Injury Severity in Traffic Accidents Using Machine Learning. International Conference for Internet Technology and Secured Transactions (ICITST2025), 5pages (2025/11/03-5, St Anne’s College, Oxford, UK.) (査読あり)
• 新美礼彦: AIで交通事故発生予測 ～ 情報系大学と北海道警察との連携の取り組み. 令和7年度 第2回 地域ITS研究会, 北海道ITS推進フォーラム, 2025/12/02.

支援可能な分野・研究内容

データマイニングは，大量・多様・高速に流れるデータをもとに意味ある情報を抜き出す技術のため，研究だけでなく，企業の生産管理に関する傾向分析，不動産評価，地域の交通事故防止の課題の抽出等，多岐にわたり応用できる技術です。
なにか大量のデータがあれば解析できるわけではなく，課題の性質にあったデータの蓄積が必要な技術ですので，以下のような状況の一助となります。

• ホテルの宿泊予約情報から、ホテルレストランの利用人数を予測したい
• 物件の外見写真から築年数を予測したい
• 交通事故の記録から交通事故が起こりやすい条件を探したい
  また、アカデミックなテーマの研究だけでなく，企業との共同研究や、AIやデータサイエンス講座の企画なども行っています。
• データマイニングについて社員教育を行いたい
• 生成AIを使ったデータ分析について社員研修を行いたい

産学連携・地域貢献の経験・実例、連携企業・団体

北海道警察函館方面本部交通課 交通事故発生予測システムの構築(2024-)
株式会社函館BASE建築事務所，株式会社エールとの共同研究 AI技術を用いた不動産評価システムの研究(2018)
一般財団法人JTS社団 主催 データサイエンス演習講座（全7回）(2022-2023)
一般財団法人JTS社団 主催 データサイエンス演習講座【基礎】ChatGPTでデータ分析（全3回）(2024)