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2017/03/14

エビデンスに基づく政策・意思決定を支援/多様なデータを構造化して高速処理/ソーシャル・ビッグデータ駆動の政策決定支援基盤

大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所(NII、所長:喜連川 優、東京都千代田区)は3月14日、NII情報社会相関研究系教授・研究主幹 曽根原 登(そねはら・のぼる)の研究チームが開発した「ソーシャル・ビッグデータ駆動の政策決定支援基盤」の詳細について発表しました。

「ソーシャル・ビッグデータ」とは、ビッグデータの中でも特に公共性を有し、社会のさまざまな分野において社会的課題の解決や新たなサービスの創出などに貢献できるものを指します。例えば、インターネットで取得できる宿泊施設や交通機関の予約状況といった社会経済活動データや自治体が収集・提供しているオープンデータなどがこれにあたります。

「ソーシャル・ビッグデータ駆動の政策決定支援基盤」は、こうしたソーシャル・ビッグデータをリアルタイムに連携させることで社会の異なる事象を組み合わせて可視化し、エビデンス(科学的根拠)に基づく合理的な政策決定・意思決定を支援するシステムです。これにより、従来は1週間後、1カ月後に集計された情報を基に行っていた意思決定を現状に即して迅速に実行することが可能となります。

想定される活用例の一つに、地方創生で大きな柱となる観光分野があります。例えば、インバウンド旅行客の動きと宿泊施設の客室提供可能数を組み合わせてリアルタイムに把握することで、自治体や事業者は需要と供給のバランスが取れた効果的で即時性の高い施策を実施できるようになります。外国人旅行客が多数集中して来日するオリンピックのような大規模国際イベント開催の際に人の集団の動き(群流)を把握することは、交通機関や雑踏警備の要員配置などの対応策の立案に有効だと考えられます。災害発生時の対応への活用も考えられます。

曽根原教授の研究チームが開発した「ソーシャル・ビッグデータ駆動の政策決定支援基盤」の技術的特徴は、多様なデータの「構造化」と処理速度の「高速化」です。多様なログデータをデバイスごとに整理し、時間的な前後関係に基づいて動線ベクトル・データを生成することで、複雑な群流の解析でも高速に処理できる「TTPP(Trackingid-Timewindow-Place-Pair)手法」を考案しました。

TTPP platform

「これまでの研究成果」や「今回の取り組み」など詳細につきましては、以下のリリースをご参照下さい。

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