[3E3-GS-2] 機械学習：マーケット分析

[3E3-GS-2-03] 離散イベント時系列からの潜在的な競争の推定

〇宮澤 脩一^1,2、持橋 大地³ (1. 総合研究大学院大学、2. AGC株式会社、3. 統計数理研究所)

キーワード：ベイズ推定、イベントデータ、微分方程式

特許データは産業の技術市場を調査するための情報源として有用であり，テキスト分析の手法で解析することができる．確率的トピックモデルを用いれば．ある技術テーマと特定の企業との相関を検出することができる．しかし，技術市場に対するより深い洞察のためには，技術的トピックと企業の関係だけでなく企業間の競争関係を捉えることも求められ，これは既存の手法では達成できない．そこで本研究では，常微分方程式（ODE）をイベントデータの生成過程に統合するモデル，ODE対数ガウスCox過程(ODE-LGCP)を提案し，企業情報付きの特許出願イベント時系列から，教師なしで企業間の競争関係を示すパラメータの推論が可能なことを示す．ODEとして，本研究では数理生物学において生物種間の競争モデルとして用いられるLotka-Volterra競争方程式を用いる．ODE-LGCPのパラメータは，勾配マッチングスキームを用いたMCMCアルゴリズムによって推定される．実際の特許データを用いた実験を行い，提案モデルによる企業間の潜在的な競争関係の推定結果を示す．