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NII Today

第78号/2017年12月発行

ネットワーク解析で世界を読み解く
ERATO「河原林巨大グラフプロジェクト」

・ネット社会支えるアルゴリズムの力
・数理の最先端を「基礎科学」から「ビジネス」へ
・機械学習でウェブデータに隠れた規則性を明らかに
・情報科学で明らかにする生物のダイナミクスとネットワーク

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CONTENTS

NII Interview:
ネット社会支えるアルゴリズムの力 IT産業に不可欠な頭脳育てる

「グラフ」は点と辺の集合を用いてさまざまなネットワークの構造や特性を調べる数学の一分野です。NIIの河原林健一教授は科学技術振興機構(JST)のERATO「河原林巨大グラフプロジェクト」(2012年10月~2018年3月)を率いて、インターネットに代表される巨大で時々刻々変化を遂げるネットワークを迅速に解析するアルゴリズムの開発に取り組んでいます。プロジェクトの狙いや成果を尋ねました。

  • 河原林 健一[国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系教授/所長補佐/ビッグデータ数理国際研究センター長/JST ERATO「河原林巨大グラフプロジェクト」 研究総括/総合研究大学院大学 複合科学研究科 教授]
  • 聞き手:滝 順一 氏[日本経済新聞社編集局編集委員]
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数理の最先端を「基礎科学」から「ビジネス」へ プロジェクト参加の利点は数理に強い人材へのアクセス

NECは、ERATO「河原林巨大グラフプロジェクト」がスタートした2012年当初から当プロジェクトと協力関係にあります。2人の若手研究員をプロジェクトに参加させているNECデータサイエンス研究所 データマイニングテクノロジグループの酒井淳嗣研究部長に、官主導のプロジェクトに民間企業として関わることの意義を聞きました。

  • 酒井 淳嗣 氏[日本電気株式会社(NEC)データサイエンス研究所 データマイニングテクノロジグループ 研究部長]
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機械学習でウェブデータに隠れた規則性を明らかに ユーザーの検索や投稿からニーズや流行を推定する

当プロジェクトでは、巨大グラフの代表的なものの一つであるウェブに関して、計算の高速化や新たな知見を抽出するためのアルゴリズムについて目覚ましい成果を上げています。例えば、ウェブ検索で使用される検索クエリ(問い合わせ)からユーザーの意図を推測するためのパターンを抽出する新たな手法の開発や、ウェブ上で流行する情報の目利きに関する研究なども手がけました。これにより、ウェブ検索の性能を改善したり、流行の検知やターゲット広告、マーケティングの高精度化に役立てたりできるといいます。機械学習の技術を応用した新たなアルゴリズムについて、当プロジェクトの小西卓哉特任研究員に話を聞きました。

  • 小西 卓哉[国立情報学研究所 ビッグデータ数理国際研究センター JST ERATO「河原林巨大グラフプロジェクト」 グラフマイニング&WEB&AI グループ 特任研究員]
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情報科学で明らかにする生物のダイナミクスとネットワーク アリの動きから、生命に共通するダイナミクスのパターンを探りたい

「河原林巨大グラフプロジェクト」では、現実世界における人間の活動や生物の社会などの複雑ネットワークも研究対象としてきました。複雑ネットワーク・地図グラフグループの阿部真人特任研究員が研究対象としているのは、アリの動き(ダイナミクス)です。働きアリの活動を動画とコンピュータ解析による自動追尾システムで調べ、卵や幼虫を世話するアリが働きづめとなることを突き止めたほか、オスとメスが効率的に出会うための動きのパターンなどを探りました。生物のダイナミクスを探ることで、生命に共通する力学や構造に迫ろうとするユニークな取り組みを紹介します。

  • 阿部 真人[国立情報学研究所 ビッグデータ数理国際研究センター JST ERATO「河原林巨大グラフプロジェクト」複雑ネットワーク・地図グラフグループ特任研究員(肩書は取材時)
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エッセイ:情報系ERATOプロジェクトに求められるもの
  • 湊 真一[北海道大学情報科学研究科 教授/国立情報学研究所客員教授]
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