機械学習とインターネット（SNS）情報の活用
本研究は、SNSをはじめとするインターネット上の膨大なテキスト情報と、機械学習技術を組み合わせることで、 社会現象や経済動向の将来変化を予測する手法の確立 を目的としています。 人々の意見、感情、関心はSNS上に即時的かつ大量に表出されており、これらは従来の統計データよりも早く社会の変化を反映する「先行指標」として機能します。本研究では、こうした非構造データを定量化し、未来予測に活用します。
質的調査と量的調査を融合したマーケティングリサーチ
従来、マーケティングリサーチはインタビューや質的調査とアンケートやID-POSデータなどを統計的に分析する量的調査は別々に行われていましたが、量的調査は客観性はあるが、調査対象者のインサイト、深い意識まではわからず、質的調査は深いところまで調査対象者を理解できる反面、客観性...
感性イメージ検索
アパレル、香水などのようにこれまでの（キーワード）検索では利用者が本当に望む結果を得る事が難しかった対象の検索を可能にする「感性検索」の研究に取り組んでいます。 感性というのは人間の持つ知覚的な能力の事で、ある物事について五感からの受ける印象を感じ取る能力と考えてください。...
感性検索のパーソナライズ
アパレル、香水などのようにこれまでの（キーワード）検索では利用者が本当に望む結果を得る事が難しかった対象の検索を可能にする「感性検索」の研究に取り組んでいます。 しかし、印象の受け方には個人差があり、利用者の想定するものがなかなか見つけられない場合もあります。そこで、利用者...
人間と協調して仕事を支援する「気が利くシステム」の開発 ～機械学習・データ分析に基づいた意志決定支援～
櫻井研究室では気が利くシステム（コンピュータ）と題して、人間の作業（特に意志決定）をサポートするインテリジェントシステム（人工知能システム）について研究しています。 機械の利用に不便に感じた事はありませんか？ 機械は使う人が適切に操作しなければ、望んだ結果は得られません。そ...