チャンス発見の情報技術―ポストデータマイニング時代の意志決定支援 [単行本]

チャンス発見の情報技術―ポストデータマイニング時代の意志決定支援 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  「チャンス発見」とは、「意思決定に重要な影響を与える可能性のある未然の事象あるいは状況を発見し、これを理解して行動に結びつける一連のプロセス」を意味するものである。本書はチャンス発見という概念、チャンス発見に対する社会や研究分野からのニーズ、そしてチャンス発見を実現する方法とその応用事例について、関連する各分野における最先端の研究者および実践者らによって執筆された。

• 目次

  第1部チャンス発見とはポストデータマイニングの時代へ
  
  第1章　データマイニングの限界
  1．1データマイニング
  1．2「客観性」の呪縛とその危うさ
  1．3動的な世界では定量化の前に定性的理解
  1．4非単調性の壁を越える
  1．4．1推論の非単調性
  1．4．2コンピュータは非単調性が苦手
  1．4．3非単調性からは逃げ切れない
  1．4．4われわれには見える非単調の元：未知因子の発見
  1．5この章のまとめ
  参考文献
  
  第2章予測．予兆発見，そしてチャンス発見
  2．1予測とは
  2．2予測の手法
  2．2．1時系列の予測
  2．2．2ARMAモデル
  2．2．3パターン理解
  2．2．4過去と未来の間の情報量
  2．2．5データマイニングの手法
  2．3予測と予兆発見．チャンス発見の違い
  2．3．1モデルや変数の発見と生成
  2．3．2稀な事象への着目
  2．3．3計算機と人間の協調
  2．3．4予測と予兆発見．チャンス発見との関係
  2．4この章のまとめ
  参考文献
  
  第3章　ビジネスにおけるチャンス発見の考え方
  3．1販売データからのビジネスチャンスの発見
  3．2従来の知識発見プロセス
  3．2．1従来の知識発見プロセス
  3．2．2事例：珍味市場参入の支援問題
  3．2．3事例分析と既存研究の問題点
  3．3販売データからの知識発見
  3．3．1知識タイプの二次元マトリックス
  3．3．2知識発見プロセスの方向
  3．3．3新しい知識とビジネスアクション
  3．3．4ドメイン知識の導入
  3．4この章のまとめ
  参考文献
  
  第4章自然現象での予兆発見～台風予測にかけているもの～
  4．1自然現象での予兆発見の重要性：台風の事例
  4．2気象現象の予測と予兆発見
  4．2．1気象現象の予測の歴史
  4．2．2気象現象のリスクと確率的表現
  4．2．3気象予測と予兆発見との比較
  4．2．4気象現象での予兆発見に対する問題点
  4．3台風画像コレクションからの予兆発見
  4．3．1概要
  4．3．2台風に関する予兆発見
  4．3．3台風の急速発達に関する予兆発見
  4．3．4発達台風・衰弱台風の特徴空間上での分布
  4．3．5発達台風・衰弱台風の分類
  4．4台風に関する予兆発見の今後
  4．5この章のまとめ
  参考文献
  
  第2部人はどうやってチャンス発見するか認知プロセスを考える
  第5章二重らせん～チャンス発見のプロセス～
  5．1チャンス発見システムとそのプロセス
  5．2決定論的システムの同定とチャンス発見
  5．3チャンス発見プロセス：関心を深めるらせんのモデル
  5．4チャンス発見の二重らせんモデル
  5．4．1二重らせんプロセスの例
  5．5効率化にむけて：服属アーキテクチャ
  参考文献
  
  第6章対話型チャンス発見のプロセス
  6．1日常における創造性
  6．2日常的なコミュニケーションとチャンス発見
  6．3購買コミュニケーションの事例収集
  6．4問題解決型購買とコンセプト精緻化型購買
  6．5コミュニケーションの果たす役割
  6．5．1顧客の意思決定プロセスの流れに沿った「順当な対応」
  6．5．2顧客に新たな視点を与える「意外な対応」
  6．6購買コミュニケーションに見る創造性
  6．7この章のまとめ
  付録
  参考文献
  
  第7章チャンス発見を促すコミュニケーションデザイン
  7．1気付きと理解と納得のコミュニケーション
  7．2コンセプト精緻化に有効な情報とは
  7．3S-Conart
  7．4IDIMS
  7．5この章のまとめ
  参考文献
  
  第8章発送的推論とチャンス発見
  8．1人間の思考：哲学もしくは人工知能の立場から
  8．1．1帰納推論：アブダクション
  8．2仮説推論
  8．3Abductive Analogical Reasoning：AAR
  8．4AARとチャンス発見
  8．4．1アブダクション流チャンスの定義
  8．4．2チャンス発見から見たAAR
  8．5発想的推論とチャンス発見
  8．5．1Type1：仮説をいくつか知らないとき
  8．5．2Type2：ルールをいくつか知らないとき
  8．5．3チャンス発見におけるアブダクションと類推の役割
  8．6脱フロギストン空気
  参考文献
  
  第3部チャンス発見を進めるコンピュータ計算機工学としてのチャンス発見
  第9章キーグラフ～チャンスと周辺事象の関係を視覚化する～
  9．1まずはキーグラフの図から
  9．2キーグラフの内部処理：主張にこだわるキーワード抽出
  9．3キーグラフの操作例
  9．3．1キーグラフのユーザがすべきこと
  9．3．2キーグラフのユーザがしてはならないこと
  9．4キーグラフの時系列データへの応用
  9．5WWWリンク構造からの流行予兆：チャンスを発見する
  参考文献
  
  第10章Small World～チャンス発見を支援するネットワーク構造～
  10．1Milgramの実験
  10．2強い紐帯．弱い紐帯
  10．3D．Wattsの定式化
  10．4様々なSmall World
  10．5Small Worldの3タイプ
  10．6流行の伝わりやすいSmall World
  10．7なぜSmall Worldが生成されるか
  10．8グラフの分割
  10．9重要なノードを取り出すには
  10．10この章のまとめ
  参考文献
  
  第11章活性伝搬アルゴリズム～コンテキストの変化を捉えるテキストマイニング～
  11．1文章を理解する
  11．2コンテキストの変化がもたらす著者の主張
  11．3コンテキストの変化を捉える活性伝搬アルゴリズム
  11．4PAI：語の活性度に基づくキーワード抽出法
  11．5図解PAI
  11．6論文からのキーワード抽出例
  11．7実験によるPAIの評価
  11．8グループディスカッションデータへの応用
  11．9この章のまとめ
  参考文献
  
  第12章議論の意味構造の可視化
  12．1チャンス発見のための議論支援システム
  12．2議論の意味構造の可視化
  12．3テキストオブジェクトを空間配置することによる議論の可視化
  12．3．1議論空間の可視化
  12．3．2議論空間の時間的変化の可視化
  12．4議論支援システムAIDE
  12．5議論支援からチャンス発見へ
  参考文献
  
  第4部インターネットが生むチャンス空間を越えるチャンス発見
  第13章メディア社会とチャンス発見
  13．1チャンス発見の社会心理学的アプローチ
  13．2マイクロ-マクロダイナミックスとシミュレーション
  13．3メディア社会のシミュレーションを目指して
  13．4マスメディアは社会を変化させるか
  13．5遠隔の相手とのコミュニケーションが何をもたらすか
  13．6メディア社会とチャンス発見
  参考文献
  
  第14章成長するオンラインコミュニティ
  14．1　2ちゃんねるの不思議
  14．2　2ちゃんねるにおけるコミュニケーションの特徴
  14．2．1議論発散傾向と議論深化傾向
  14．2．2仮名的な匿名性と無名的な匿名性
  14．2．3定型的表現技法
  14．3　2ちゃんねるの計量
  14．4　2ちゃんねるの盛り上がるメカニズム
  14．5考察
  14．6この章のまとめ
  参考文献
  
  第15章電子メールからのチャンス発見
  15．1コミュニケーション媒体としての電子メール
  15．2メールの分類：個人のメール．コミュニティのメール
  15．2．1メールの受信者を中心に考えたメールの分類
  15．2．2メール間の関係を中心に考えたメールの分類
  15．3メールの分析の目的：知識マネジメントの観点から
  15．4メール分析の実例
  15．4．1メールの分析要素
  15．4．2メールのモデル化：Mail Kingdom．Mail Republic
  15．4．3メール集合およびユーザ集合の視覚化
  15．5実社会とメールコミュニティとの関連
  15．6この章のまとめ
  参考文献
  
  第16章オンラインコミュニティの創造性を測る
  16．1はじめに
  16．2オンラインコミュニティにおける話題と人の流れ
  16．3キーグラフによるコミュニケーション解析
  16．4キーグラフの結果とコミュニティの特徴づけ
  16．5この章のまとめ
  参考文献
  
  第5部チャンス発見手法の応用産学の垣根を越えて
  第17章マーケティングにおけるチャンス発見
  17．1売るのも買うのも人
  17．2データを利用してチャンスを発見する
  17．3気象変化の予兆をチャンスに
  17．4二重らせんモデルを用いたスーパーの顧客行動変化の予兆発見
  17．4．1チャンス発見プロセスの二重らせんモデル
  17．4．2スーパーマーケット顧客の潜在ニーズの理解
  17．4．3仮説の検証
  17．5この章のまとめ
  参考文献
  
  第18章組織におけるチャンス発見の実践
  18．1あなたの組織を納得させるために
  18．2ある服飾生地メーカーが抱える組織の問題点
  18．3心理的側面に有効なチャンス発見プロセス
  18．3．1チャンス発見の企業活動上の意義
  18．3．2グループディスカッションの活用
  18．3．3自分自身での発見の体験
  18．3．4本質的な情報は計算機ではなく人間が持つことの明示
  18．4チャンス発見をよりスムーズに導入するために
  18．5チャンス発見導入事例：服飾生地メーカーを例に
  18．6この章のまとめ
  参考文献
  
  第19章社会調査における応用
  19．1社会調査におけるチャンス発見とは
  19．2社会調査の方法と方向性：仮説演繹法と観察帰納法
  19．3人間とコンピュータの相互作用によるチャンス発見へ
  19．4二重らせんモデルと社会調査におけるチャンス発見
  19．5インターネット上の人間行動を把握する
  19．6チャンス発見は次のチャンス発見を生む
  19．7人々のチャンス発見行動の日米比較
  19．8この章のまとめ
  参考文献
  
  第20章情報システムの価値ある要求発見
  20．1情報システムとは
  20．2情報システム構築における困難さ：要求定義
  20．3依頼者にとって価値のある要求定義とは
  20．4小規模システム開発の要求定義
  20．5チャンス発見手法を試行するチャンス到来
  20．6隠れた要求の発見
  20．7この章のまとめ
  参考文献
  
  第21章地震の危険断層を発見する
  21．1地震学における要注意断層推定手法
  21．2キーグラフを用いた要注意断層の推定
  21．2．1F3の手順
  21．3地震履歴へのキーグラフ適用の意味
  21．3．1地震共起のメカニズム
  21．3．2文書と地震履歴のアナロジー
  21．4日本列島における要注意断層の発見結果
  21．4．1実効例(1)：兵庫南部地震の予兆
  21．4．2実行例(2)：日本列島全体への適用結果と評価
  21．5要注意地域の大地震にともなう移動
  21．5．1要注意地域移動の検出結果
  21．6この章のまとめ
  参考文献
  
  第22章医療におけるチャンス発見支援とその将来課題
  22．1医学の立場から考えたチャンスとは
  22．2医学の立場から考えたチャンス発見
  22．3チャンス発見の困難
  22．4チャンス発見は初歩的な部分から始めるべきか？
  22．5医療データにおける二重らせん
  22．5．1らせんサイクル①
  22．5．2らせんサイクル②
  22．5．3らせんサイクル③
  22．6この例における二重らせんからの教訓
  参考文献
  
  むすび
  用語索引
  人名索引

• 内容紹介

  人工知能を応用したチャンス発見の手法を解説

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  大沢 幸生(オオサワ ユキオ)
  東京大学工学部電子工学科卒業（１９９０）。東京大学大学院工学系研究科修士課程修了（１９９２）。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了（１９９５）。大阪大学基礎工学部・基礎工学研究科助手を経て、現在、筑波大学ビジネス科学研究科助教授。兼・科学技術振興事業団さきがけ２１研究員。ＡＴＲ知能ロボティクス研究所客員研究員など

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