叡啓で学ぶ

叡啓で学ぶ教員紹介

森 俊樹(モリ トシキ)

教授
博士(知識科学)
研究室:412号室
E-mail:toshiki.mori@eikei.ac.jp

オフィスアワー:電子メールかTeamsでご連絡ください
研究内容:https://researchmap.jp/toshiki_mori

プロフィール

総合電機メーカーにて研究・開発に従事したのち、現職。

担当分野

データサイエンス、機械学習、人工知能(AI)

担当講義

Introduction to Data Science A/データサイエンス概論A

Introduction to Data Science B/データサイエンス概論B

Data Visualization/データ可視化法

Introduction to Artificial Intelligence/人工知能概論

Practical Data Science/データサイエンス実践論

メッセージ

情報洪水や情報爆発という言葉で表現されるように我々の身のまわりはデータや情報であふれており、インターネットやIoT(Internet of Things)の普及でその傾向はさらに加速しています。また、ここ十数年の間の機械学習やAI(Artificial Intelligence)の技術的な発展は著しく、好ましい・好ましくないに関わらず社会全体が急速に変容している現実があります。学生の皆さんには、データサイエンスの知識やスキルを身に付けることで、よりよい世界の実現に向けて積極的に関わって頂くことを望みます。

研究に関する自己PR

人間と機械学習・AIが協調・共存するための環境や枠組みに関心があります。技術的な側面だけでなく、マネジメントや社会学など、さまざまな側面からのアプローチが必要となる非常にチャレンジングな領域です。

研究テーマ

  • 人間と機械学習・AIの協調・共存
  • 予測精度と解釈可能性を両立した機械学習モデルの構築
  • 機械学習・AIのプロジェクトマネジメントへの応用
  • 機械学習・AIの組織マネジメントへの応用
  • 機械学習・AIシステムの品質保証

研究の特徴・内容

人間と機械学習・AIの協調・共存に向けて、それぞれが得意な領域を活かし互いの苦手な領域をカバーするような相補的な関係の構築を目指しています。

まず、技術的な側面からのアプローチとしては、機械学習・AIモデルの構築における予測精度などの性能と人間による解釈可能性の両立があります。従来、予測精度と解釈可能性はトレードオフの関係にありましたが、ナイーブベイズ識別器のアンサンブル(集団学習)モデルを生成して予測精度を高めた上で、その線形近似を行って単一のナイーブベイズ識別器に逆変換することにより、予測精度と解釈可能性を両立した新しい機械学習モデルを構築しました。説明可能AI(Explainable AI:XAI)などへの応用が期待できます。

また、機械学習・AIのプロジェクトマネジメントや組織マネジメントへの応用、および、機械学習・AIシステムの品質保証においては、機械学習・AIとのインタフェースだけでなく、人間同士のインタラクションやコミュニケーションも影響することから、行動経済学、取引コスト理論、プロセス志向など、技術的な側面だけでなくマネジメントや社会学なども含めたさまざまな側面からのアプローチが必要となります。

論文リスト

  • Mori, T., & Uchihira, N. (2021). Machine-in-the-Loop Process in Project Risk Management. In The 16th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems (KICSS2021).
  • 森俊樹, & 内平直志. (2019). プロジェクトとプログラムのリスクマネジメントにおける機械学習と知識創造の統合アプローチ Machine-in-the-loop (機械参加型) 知識創造プロセスの提案. 国際 P2M 学会誌, 14(1), 415-435.
  • Mori, T., & Uchihira, N. (2019). Balancing the trade-off between accuracy and interpretability in software defect prediction. Empirical Software Engineering, 24(2), 779-825.
  • Mori, T., Tamura, S., & Kakui, S. (2013, October). Incremental estimation of project failure risk with Naive Bayes classifier. In 2013 ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (pp. 283-286). IEEE.
  • Mori, T., Ishii, K., Kondo, K., & Ohtomi, K. (1999, September). Task planning for product development by strategic scheduling of design reviews. In International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference (Vol. 19722, pp. 115-126). American Society of Mechanical Engineers.

キーワード

データサイエンス、統計学、ベイズ統計、機械学習、人工知能(AI)、データ可視化、プロジェクトマネジメント、リスクマネジメント、ソフトウェア工学、AI品質保証

関連するSDGs項目
  • エネルギーをみんなにそしてクリーンに
  • 働き買いも経済成長も
  • 産業と技術革命の基盤をつくろう
  • 人や国の不平等をなくそう
  • 住み続けらえるまちづくりを
  • つくる責任つかう責任