【平成27年度前期】大隅道場の概要と活動報告

◇大隅道場の概要
「Leader」 とは，生まれつきの能力ではなく，努力と意志と教育によって獲得していくものであり，リーダーとしての器量や能力は後天的に培っていかれるものでありま す。本道場では，お互いに切磋琢磨しながら，任務に関して強い情熱を持つ，責任感を持ち続ける，客観的な目で状況や人間を観察する等のリーダーシップを発 揮する条件を培い，できるという能力ではなく、こうあろうとする「意志」をビジョンやプロセスを示すことによって，参加者に影響力を与ながら，また，グ ローバルなコンテクストで社会において実現していく，さらに，結果を出していくリーダーシップを自ら涵養できる場を提供することを、目指します。

◇平成27年度前期

科学技術系大隅道場グループワークサマリー

◇平成27年度前期「大隅道場」活動報告

１．口コミ係長の使い方（2015年4月8日）
講師：宮田洋殻（株式会社ホットリンク執行役員・開発本部長）
Big Data分析システムである口コミ係長に関して、その概要をプレゼンテーションした。また、実際の使い方に関して、デモを行った。口コミ係長には、キーワードに基づいて、実際にBlogやTwitterその他ソーシャルメディアでのテーマの取り上げられ方、関連するキーワードリストの自動抽出と目的に沿ったキーワードのストリームライニング等の機能のほか、自動で、プレゼンテーション用のレポートを作成する機能がある。講義では、一連の説明の後、実際に口コミ係長を使った学生による演習が行われ、色々な知見が得られた。

２．ソーシャルメディアの実践的応用例（2015年4月15日）
講師：寺野隆雄教授（知能システム科学専攻）
Ｅ-ビジネスを展開する企業では、インターネットの特長である顧客と企業とのインタラクションを高度化するという試みが数多くなされている。その１つが顧客ごとに適切なコンテンツを推薦するリコメンダーシステムである。本講義では、インターネット洋書店を対象に開発したリコメンダーシステムについて紹介するとともに、その原理と特長を述べ、我が国におけるＥ-ビジネスの特性について考察した。

３．ソーシャルメディアの実践的応用例2（2015年4月22日）
講師：高安美佐子准教授（知能システム科学専攻）
経済物理学によるビッグデータ解析と称して、世の中に存在するビッグデータを用いて、持続可能な社会の構築に貢献する付加価値の創出に関して、講義があっ た。このような科学が生まれた背景から 始まり、ビッグデータが表出する現象をいかに科学の土俵にのせるかのディスカッションがあった後、ソーシャルメディア、口コミ等が社会を測る新しい"物差 し"になりうるかという疑問にアドレスした。 そのほか、様々な現象をビッグデータ解析で説明する試みがなされた。

４．昨年度のグループワーク成果（2015年5月13日）
昨年度は、ソーシャルメディアを用いたBig Data解析に関して、「AKB48総選挙解析」と「ソーシャルメディアとTV視聴率の相関」という2テーマに関して主にブログデータとTwitterデータを用いて解析を行った。
目的変数をソーシャルメディアの説明変数でモデル化しようという試みである。短期間であるにも関わらず、一応のモデルができた、この成果に関して、実際の担当者から説明があった。

５，６．統計と言語R（2014年5月20,27日）
講師：五島圭一T/A（知能システム科学専攻）
ビッグデータ分析を行うための具体的な作業方法を講義した．具体的には，R言 語の導入及び統計処理の方法（ヒストグラムの作成方法・回帰分析等） と分析 における留意点（結果の考察方法・変数選択の方法等）を講義した。

７．グループワークのテーマ決定（2015年6月3日）
ビッグデータ解析を適用するテーマに関して決定した。各自が自ら考えたテーマ案を提案し、これをカテゴリー分けして２テーマに絞った。一つは、導入で紹介したアイランド社の、レシピブログの分析であり、もう一つは、チーズの消費量とブログ書き込みの相関である。２グループがそれぞれ一テーマに取り組む予定である。

８－１５．グループワークの実行（2014年5月10日－7月29日）
計8回にわたって、上記のテーマに関してブレストするとともに、データの分析を行った。特にレシピブログのグループは、アイランド株式会社からデータを取り寄せて、守秘義務協定の元、プロモーションと口コミ数の関係や、プロモーション後の口コミ時系列の変化、タイトルの名詞、動詞の文法的な位置の変化と反応の関係等幅広い面からデータサイエンティストとしての心得の元、GigDataを分析し、多くの知見を得た。（なお本件は、守秘義務協定の元で行われているため、詳細な内容は割愛する）。また、チーズの消費量に関しては、チーズ消費量の経年変化（総務省編纂）の外部データとクチコミ数の変化の関係に非常に高い相関を得た。口コミ数を購買行動に達する前の指標（アテンション）とすると、口コミに関わる商品特性と関わらない商品特性の違いが理解できた。もう少し、詳細な分析も必要である。

１６．最終報告会（2014年8月5日）
ソーシャルメディアを用いたBig Data解析に関して、「レシピブログと口コミの分析」と「チーズの消費量とクチコミの相関」という2テーマに関して、7月8日に中間発表を行った後、8月5日に最終発表を行った。
短期間であるにも関わらず、大いなるラーニングとクリエーティビティの発露の結果、残課題は、多々あるものの発表に足る結果が残せた。

最終報告結果の資料も添付する（ただし、守秘義務協定の関係から企業コラボ企画は協定の範囲内で開示）

◎ グループ１：　『ビッグデータを活用した企業コラボ企画の効果測定』

◎ グループ２：　『チーズの消費量とクチコミの相関』