Collaborative Research


Projects

アジアトレンドマップ

WikipediaやTwitterといった大規模なソーシャルメディアデータを用いて、エンタメコンテンツが各国でどのように流行しているのかを分析しています。また、ビッグデータの中から、トレンドを引き起こす予兆を発見し、将来のトレンドを予測することを目的としています。
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Deep Zen GO

Deep Zen Goは、深層学習を利用した囲碁AIに関するプロジェクトです。
もともと囲碁AI zenの開発を続けてきた尾島氏・加藤氏を中心に、株式会社ドワンゴ、日本棋院、そして松尾研究室が共同で研究開発を行っています。
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ドワンゴ

ニコニコ動画の動画のログを用いて様々なデータ分析を行っています。具体的には、マクロなユーザの視聴の遷移の可視化や、ユーザ遷移のパターンの仮説検証、次に見る動画のコンテンツ予測などを行っています。
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social gear

Facebook広告のlog情報から、それぞれのAdsetのConversion数などの将来予測を行っています。 Adsetのパフォーマンスの将来予測により、予算のポートフォリオや、広告運用の最適化を行うことを目指しています。 kaggleなどのコンペティションを参考に、より高い精度を出せるように日々研究しています。
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WACUL

人工知能によるウェブサイト解析を行う株式会社 WACUL と共同で、高度なウェブサイト改善提案を行う機械学習システムの研究を行いました。ウェブページごとの成約率を比較するだけではなく、ウェブページの特徴を捉えたウェブサイト最適化を目指しています。

  • 飯塚 修平, 松尾 豊. : ウェブサイト最適化のためのバリエーション自動生成システム. 人工知能学会全国大会. 2016.
  • 龍野 翔, 飯塚 修平, 松尾 豊. : ウェブサイトのユーザ遷移に基づいたコンバージョン促進要因の抽出. 人工知能学会全国大会. 2016.
Wacul

ゼクシィ.net

国内最大の結婚情報サイト「ゼクシィ」の利用ログデータを用いて、商品の種類をまたいだユーザの嗜好を的確に捉える推薦エンジンの研究開発に取り組みました。研究成果は実際サイトでの推薦エンジンの開発に活用されただけではなく、電子情報通信学会誌に採録されました。

  • 飯塚修平, 濱野将司, 川上和也, 萩原静厳, 川上登福, 浜田貴之, 松尾豊. : 閲覧・購買行動に着目した結婚情報サイトにおける商品間の勝敗関係の分析手法. 電子情報通信学会論文誌 D Vol.J99-D No.1 pp.109-118. 2016.
  • 飯塚 修平, 濱野 将司, 川上 和也, 松尾 豊, 萩原 静厳, 川上 登福, 浜田 貴之. : ゼクシィ.net におけるユーザーの行動パターンの分析. 人工知能学会全国大会. 2013.
zexy

スタディサプリ

リクルートとの共同研究で、進行中のプロジェクトの一つです。大学受験の学習支援サービス「受験サプリ」における学習者のモデル分析を行っています。機会学習などを用いた継続的学習に寄与するサービス要素の特定や、継続的利用を促す仕組みの実現を目指しています。
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選挙分析

国政選挙としてはじめてインターネット選挙運動が解禁された2013年の参議院議員選挙における候補者のTwitter利用分析です。フォロワーの共起分析に基づいた候補者関係のネットワーク可視化や、候補者の拡声力の数値化を行いました。朝日新聞社との共同研究で、分析結果はビリオメディアに掲載され全国に報道されました。詳しくはこちら

 

スーモ

スーモプロジェクトはリクルートとの共同研究プロジェクトの一つです。スーモ内のアクセスログを元にしたデータマイニングを行いました。本研究では、不動産という商材の特徴(検討期間が長い,家はすべて別の商品)に注目して、それに合わせた推薦アルゴリズムの提案を行いました。

 

ウエルネス

ウェブ上にある医療福祉関連情報を集め、構造化しています。 一般に公開されていますが様々な形式で提供されているために取得が難しいデータをマイニング・処理し、データベース化することを目指します。 株式会社ウェルネスとの共同研究で現在進行中のプロジェクトです。