ビッグデータ、情報検索、データマイニング、Webマイニング、ペンベーズドコンピューティングなどの研究に従事。ビッグデータ以前から検索エンジンは存在していましたが、最初に取り組んだのが検索エンジンの信頼性の評価です。2005年ぐらいから10年かけて取り組んできたのですが、そのときに、自分でデータを持っていないと評価できないということで、高速にデータを集めてくるクローラーというシステムを構築しました。毎秒4000URLを集めることが可能で、論文上では世界一速い数値となっています。SNSの情報を解析して、プロフィールを公開していなくても、ユーザーがだれなのかを推定することも可能です。自分が名乗らなくても、プロフィールを公開している友人とのやりとりから、だれかを推定するもので、10万人のツイートを集めて、約70%の割合で著者や属性を判別することに成功しました。別のIDでツイートしたとしても、データを集め分析することで、既存のIDと同一のユーザーであることを推定することもできます。漢字暗記支援システムというのも開発しました。システム上で出された問題に答えると、その漢字をどれぐらい覚えているか、記憶度を数値で判定するものです。簡単にいうと、よく覚えている漢字は、強く、しっかりとした勢いで書けますが、考えながら書くと、ストロークといわれる画と画との間が空いてしまう傾向にあります。これを機械学習で解析します。多くのデータを集めれば、短時間で効率的な学習を可能にするアプリケーションも開発できそうです。1つは、国家プロジェクトとして進めている、ビッグデータ統合利用のためのセキュアなコンテンツ共有・流通基盤の構築です。さまざまなデータをクラウドに格納して解析する時代になっていますが、このときにセキュリティをどう確保するかは大きな問題です。通信経路はデータを暗号化してやりとりすることが考えられますが、本プロジェクトでは、暗号化されたままデータを解析する技術を開発しています。IBMのアルマデン研究所が開発した技術ですが、通常の計算に比べて10の10乗倍の時間がかかり、現実的には使えないものでした。我々は理論面とコンピューターアーキテクチャーの両面からのアプローチで、10の3乗倍、1000倍の高速化を目指して研究を進めています。AIラボ」を開設しました。こちらではどのような取り組みが進められているのですか。我々を含め情報系の研究者4人が関わっていますが、我々の研究室では、おもにレコメンドについて取り組んでいます。DMMはオンラインでさまざまなサービスを提供しており、そのなかで、レコメンド機能は非常に重要な位置づけとなっています。各サービスの利用者を自社サイト内に囲い込むには、レコメンド機能の進化が不可欠ということで、既存の機能とは異なる仕組みを開発し、実用化できると判断されたら実際に使ってもらう予定です。play(ストアによっては販売開始のタイミングが異なるためお取り扱いがない場合もございます。「後で読む」から削除するしおりを挟むしおりを挟む位置をクリックしてください。クリックしてください。この記事は以前に読み進めています。前回読み進めたページまで移動しますか?移動する移動しない。