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J-GLOBAL ID：202102262093274152   整理番号：21A3252998

機械・深層学習を用いた科学的根拠に基づくエネルギー・原子力政策の手法の確立

Energy and Nuclear Energy Policy based on Scientific Evidence using Machine and Deep Learning

著者 (1件)： 勝田忠広 (明治大 科技研)
資料名： 明治大学科学技術研究所年報  (Annual Report of the Institute of Science and Technology, Meiji University)
号： 62  ページ： 44-45  発行年： 2021年08月30日 
JST資料番号： F0841A  ISSN： 0543-3916  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・本研究では,福島第一原発事故前後の日本のエネルギー・原子力政策に関する政府機関の政策立案の議論を分析。
・分析により,意思決定プロセスの詳細を明らかにし,科学的事実に基づいた望ましいエネルギー・原子力政策の在り方を提示することが目的。
・今回は事故以前の会議の分析を実施し,分析結果を提示。
・結果から,テキストマイニングの活用は有益であることが判明。
・政府は,定量的で客観的な評価方法を使用して政策決定過程を見直すことが必要。

シソーラス用語： 原子炉事故 ,  *機械学習 ,  *エネルギー政策 ,  国家政策 ,  データマイニング ,  *知識獲得 ,  意思決定 ,  深層学習 ,  テキストマイニング ,  東電福島第一原子力発電所事故
準シソーラス用語： 福島第一原子力発電所事故 ,  原子力政策 ,  政策決定

分類 (2件)： 科学技術政策・制度・組織  (MA01020P) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  科学的根拠 ,  エネルギー ,  原子力政策 ,  手法