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J-GLOBAL ID：201602218875642360   整理番号：16A0267517

「人工知能研究のベンチマークとは-標準問題・データセット・評価手法-」情報学研究資源としてのデータセットの共同利用

著者 (3件)： 大山敬三 (国立情報学研) ,  大山敬三 (総合研究大学院大) ,  大須賀智子 (国立情報学研)
資料名： 人工知能  (人工知能学会誌)
巻： 31  号： 2  ページ： 254-261  発行年： 2016年03月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 2188-2266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ディープラーニングなどの大量データに基づく人工知能技術の普及によって,実環境で生成された大規模データが必須の研究資源となっている。本論文では,国立情報学研究所が研究用データセットを民間企業などから受け入れ,研究者に提供している「情報学研究データリポジトリ」について述べた。また,2015年4月に情報学及び関連分野を対象とした研究用データの収集・構築・提供,それらの共同研究の強化を目的とする「データセット共同利用研究開発センター」が設置され,1)データセットの提供,2)ノウハウの蓄積と提供,3)コミュニティ活動の支援といった活動を行っていることを示した。まず,データセットが共有されると研究者は研究そのものに取り掛かるまでの労力が大幅に軽減され,利用条件の範囲である限りはデータ提供者や第三者の権利を侵害する恐れがなくなる。次に,データセットの同一性が保証されるので他研究との比較が容易になり,技術の高度化を図れるようになる。さらに,データ共同利用によって長期間に渡る研究の透明性や再現可能性を確保でき,ベンチマークの構築や評価ワークショップの実施が可能となり,コミュニティの拡大や異分野連携につながることを論じた。

シソーラス用語： *人工知能 ,  *ベンチマーク ,  *性能評価 ,  問題 ,  機械学習 ,  *情報科学 ,  情報サービス ,  ノウハウ ,  コミュニティ ,  *支援プログラム ,  高速化
準シソーラス用語： *ソフトウェアツール ,  ディープラーニング ,  *情報学 ,  情報提供 ,  標準問題

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  情報工学基礎理論一般  (JB01000T)

引用文献 (7件)：

• [藤若15]藤若雅也:機械学習コンテスト-データサイエンティスト競争(共創)の場-,情報処理,Vol.56, No.6, pp.570-574 (2015)
• [Ishikawa 10] Ishikawa, D., Sakai, T. and Kando, N.: Overview of the NTCIR-8 community QA pilot task (Part I): The test collection and the task, Proc. 8th NTCIR Workshop Meeting on Evaluation of Information Access Technologies (NTCIR-8), pp.421-432, http://research.nii.ac.jp/ntcir/workshop/OnlineProceedings8/NTCIR/01-NTCIR8-OV-CQA-IshikawaD.pdf (accessed 2015-12-04) (2010)
• [MIC 15]総務省:国際的動向を踏まえたオープンサイエンスに関する検討会:我が国におけるオープンサイエンス推進のあり方について,42pp.(2015-3-30), http://www8.cao.go.jp/cstp/sonota/openscience/150330_Openscience_ summary.pdf(accessed 2015-12-03)(2015)
• [森 15]森正弥:ビッグデータ時代におけるE-CommerceでのAI技術活用,人工知能,Vol.30, No.3, pp.310-317(2015)
• [SPARC 15]第2回SPARC JAPANセミナー2015:科学的研究プロセスと研究環境の新たなパラダイムに向けて-e-サイエンス,研究データ共有,そして研究データ基盤-,2015年10月21日,国立情報学研究所(2015)

タイトルに関連する用語 (10件)： 人工知能 ,  研究 ,  ベンチマーク ,  標準 ,  問題 ,  データセット ,  評価手法 ,  情報学 ,  資源 ,  共同利用