学位の種別: 課程博士審査委員会委員 : （主査）東京大学特任准教授 松尾 豊, 東京大学教授 和泉 潔, 東京大学准教授 茂木 源人, 東京大学准教授 武田 史子, 東京大学准教授 鳥海 不二夫, 東京大学講師 佐藤 一誠University of Tokyo(東京大学

NONAKA NAOKI

野中 尚輝

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審 査 の 結 果 の 要 旨 
 
 
 
 
氏  名  野中 尚輝 
 
 
 
 この学位請求論文「ソーシャルメディアからの人気情報を用いた商品の販売
予測に関する研究」では、ソーシャルメディアを使って、マンガやアニメなど
のコンテンツ作品、また自動車などの耐久消費財の販売を予測する手法を提案
し、その有効性を検証している。従来研究と比較し、データ数が少ない場合に
対するさまざまな工夫を行い、複数の提案手法それぞれに対して評価実験を行
い、得られた知見をまとめている。 
 近年、インターネットやスマートフォンの普及とともに、Twitter や SNS，
Wikipedia などのソーシャルメディが幅広く利用されている。ソーシャルメデ
ィアを用いた社会動向の予測はこれまでにもさまざまな研究が行われており、
例えば、代表的なものとして、映画の人気予測や選挙結果の予測などが挙げら
れる。しかし、こういった研究において予測のために用いる素性はドメインご
とにヒューリスティックに決められることが多い。また、データが少ない場合
には、素性の数を絞るために、人間がドメインの知識を用いて有効な素性を絞
る必要があった。 
 データが少ない場合に対応するためにはいくつかのアプローチが考えられる。
本研究では、いくつかのアプローチによる手法を提案している。まず、３章で
は、ソーシャルメディアから予測したい問題と別の問題を設定し、その問題に
おいて有用な素性をもともと予測したい問題に適用する手法を提案した。これ
は転移学習のひとつと考えることができる。レビューサイトに投稿されたレビ
ュー文章に対して、感情分析という問題を設定し、このタスクに対して寄与の
大きい単語素性を選択した。そして、これをもともとの対象問題であった自動
車の販売数予測タスクに適用し、転移した素性により予測精度が向上すること
を示した。 
 ４章では、Wikipedia のデータを用い、ユーザの行動履歴の系列データから
コンテンツ作品に関する嗜好を抽出し、コンテンツ作品の人気予測を行う手法
を提案した。Wikipedia の編集履歴は誰がどのコンテンツを編集したかがデー
タとして蓄積されており、これを系列データと捉えることで、近年幅広く用い
られているニューラルネットワークによるベクトル表現である word2vec を用
いることができる。編集履歴からコンテンツ作品のベクトル表現を得て、これ
を用いてコンテンツ作品の人気予測を行った。コンテンツ作品の人気を代替す
る指標として、Wikipedia の被リンク数を用いた。結果として、編集履歴から
構築したコンテンツのベクトル表現を用いることで予測精度が向上することを
示した。 
 ５章では、Wikiedia によるコンテンツ作品の人気予測を、地域をまたがって
拡張する。Wikiepedia のデータは、異なる地域でデータ量に差がある。データ
が少ない地域における予測問題を、データが多い地域における予測問題で補う
ことができれば、さまざまな地域での予測の精度を上げることが可能になる。
提案手法では、データが多い地域のデータを用いてモデルの事前学習を行い、
少ない地域のデータからの予測する手法を構築した。評価実験によって、予測
精度が平均で 10%程度向上することを示した。 
 ６章は、３章で扱った自動車の販売予測と、4、5章のWikipedia からの予測
を統合するという位置づけであり、Wikipedia のデータを用いて自動車の販売
予測を行う。閲覧数を予測するという別の問題を設定し事前学習を行うことで、
コンテンツ作品の販売予測の精度が向上することを示した。また、コンテンツ
作品に関するベクトル表現を工夫することで、販売予測の精度がさらに向上す
ることを示した。 
 本研究は、従来から行われているソーシャルメディアからの社会動向の予測
を拡張し、深層学習や転移学習に関連する新しい技術を取り入れ、その有効性
を示した。データが少ない問題に対して転移学習、事前学習を行うことの有効
性を示した。また、Wikipedia の閲覧データ等の効果的な活用法を提示してお
り、さまざまな商品に適用可能な手法の可能性を示した。本論文で得られた知
見は、ソーシャルメディアの活用がますます進む上で、学術コミュニティにと
って重要な知見を提供している。同時に、産業界においても、本論文の手法は
商品の販売予測等のさまざまな活用の用途がある。以上、ソーシャルメディア
の活用に関して、産業上と学術上の両面から必要性の高い課題とその解法を設
定しており、その意義は高く評価できる。 
 よって本論文は博士（工学）の学位請求論文として合格と認められる。 
 
 


ソーシャルメディアからの人気情報を用いた商品の販売予測に関する研究

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ソーシャルメディアからの人気情報を用いた商品の販売予測に関する研究

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