Yukio Ohsawa 研究室
主宰者:Yukio Ohsawa
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
この研究室では、複雑なデータから社会的価値を創造する方法を探求しています。金融市場やeコマースなど様々な分野で生じる大規模なデータに対し、ネットワーク分析やエントロピーといった数学的手法を適用し、隠れた構造やパターンを明らかにすることを目指しています。例えば、株価の変動が市場全体にどのような影響を与えるのか、製品説明文がなぜ購買意思決定に影響するのかといった問題に、統計的および機械学習的アプローチで取り組んでいます。
同時に、データ分析の結果を実社会に役立てるための方法論開発にも力を注いでいます。研究室では、データ利用者と人工知能の協働を支援するフレームワークや、複数の関係者が一堂に集まる「ワークショップ」形式を通じて、抽象的な要件を具体的なデータ活用方法へと変える手法を提案しています。また、モビリティデータから人間の移動パターンの多様性を量る指標を開発し、都市計画やパンデミック対策といった公共的な課題に応用しています。このように、技術と社会的課題を結びつけ、多様なステークホルダーとの共創を通じて、個人および社会全体の幸福度向上に資する研究活動を展開しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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- 医学Takeshi Kitai 研究室順天堂大学論文 100 件·共通: 確率論・統計学, AI・機械学習, 確率・統計, 統計 +11
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研究成果(41 件)
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.133274
- [2026] A continuum support field theory with mass conservation for micro-scale structural rearrangementDOI: https://doi.org/10.1063/5.0315788
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3686513
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaaiss.v5i1.35597
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-01410-7
- [2025] Optimizing sentiment analysis in product descriptions: effects on customer purchase intentionsDOI: https://doi.org/10.1007/s10799-025-00448-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3588385
- [2025] Creating Maps of Risks and Opportunities on Moving Direction Entropy for Urban RedevelopmentsDOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.10.048
- [2025] A Study on the Development of Product Market Value through POS Data Analysis Using Semantic CellsDOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.10.065
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00146-024-02156-y
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- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825807
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825851
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825229
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825146
- DOI: https://doi.org/10.2196/57742
- [2024] Collect and Connect Data Leaves to Feature Concepts: Interactive Graph Generation Toward WellbeingDOI: https://doi.org/10.1609/aaaiss.v3i1.31241
- [2024] Generating a Map of Well-being Regions Using Multi-scale Moving Direction Entropy on Mobile SensorsDOI: https://doi.org/10.1609/aaaiss.v3i1.31242
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-024-00156-4
- DOI: https://doi.org/10.1017/s1743921325001826
- [2024] The Impact of Sentiment Scores Extracted from Product Descriptions on Customer Purchase IntentionDOI: https://doi.org/10.1007/s00354-024-00242-9
- [2024] Discovery of Livelihood Improvement KPI with COVID-19 by Living Lab based on Network of QuestionsDOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.698
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.350
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.445
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.456
- DOI: https://doi.org/10.52731/liir.v004.170
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020879
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020527
- [2022] Explanatory Change Detection in Financial Markets by Graph-Based Entropy and Inter-Domain LinkageDOI: https://doi.org/10.3390/e24121726
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-22733-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.363
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-021-00094-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-021-00092-7
- [2021] Mining Frequent and Rare Itemsets With Weighted Supports Using Additive Neural Itemset EmbeddingDOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9534070
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12626-021-00083-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3070017
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.230
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.225
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.205
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