データサイエンス学部の新庄雅斗講師と京都府立大学の武内奎太氏による共同研究成果をまとめた論文が、学術誌「知能と情報」に掲載されました。

データサイエンス学部の新庄雅斗講師と京都府立大学の武内奎太氏は、地域社会の課題解決に向けて重要となる住民アンケートデータに着目し、設問同士の関係性を把握するために用いられる「クロス集計結果」を効率的に整理・分類する新たな分析手法を提案しました。

アンケート調査では設問数が増えるほど集計結果が膨大となり、重要な回答傾向を見落とす可能性があります。そこで本研究では、複数のクロス集計結果をまとめて分析し、住民の代表的な回答パターンを抽出することで、地域のニーズを分かりやすく整理する枠組みを構築しました。

本研究は京都府精華町と連携して実施されたものであり、提案手法を同町で実施された住民アンケートデータに適用し、住民意識の特徴を可視化できることを示しました。今後は、自治体における施策立案や住民ニーズの把握を支援するデータ分析手法としての活用が期待されます。

非負値CP分解に基づく住民アンケートデータのクロス集計結果分類手法の提案
武内奎太, 新庄雅斗
知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）, 38巻, 1号, pp. 519-522 (2026)

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