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近年、化粧品業界では製品の多様化や選択肢の増加により、ユーザーは自身に最適な製品や使用方法を見つけることがますます難しくなっています。メイクアップは、使用する製品だけでなく、その使い方や工程（例えば下地の順番やファンデーションの塗り方）によって完成形が大きく変わります。本講演では、メイクアップ工程を体系的に記録・分析したデータベースを活用し、化粧品選択とその使用方法の相互作用を解明する最新の研究成果を紹介します。また、メイクアップ工程の視覚化や、ユーザーのパーソナルカラーに基づく製品推奨システムの開発といった、新たな技術を取り入れた取り組みについても紹介し、化粧品業界の未来における革新の可能性を探ります。

「学術データの大規模分析　〜共同研究パートナーの探索に向けて〜」

　桂井 麻里衣（

理工学部　インテリジェント情報工学科　准教授／サイエンスコミュニケーション研究センター センター長 ）

　

複雑な社会課題に取り組む際や、新規事業などの意思決定において、あるトピックの研究動向や専門家を知りたい場面は多々あります。我々の研究室では、論文や研究費などの学術データを大規模に処理することで、様々な分野や国の研究トレンドを自動的に発掘してきました。さらに、効率的に共同研究のパートナーを探索するために、研究者の研究内容の分析・学修基盤を開発しています。本講演ではこれらの最新成果を紹介し、ビジネスへの応用可能性に関する展望を描きます。

　

M&A（Mergers and Acquisitions：合併と買収）は、企業の命運をかけた経営上の大きな意思決定であり、学術と実務の両方において多くの関心を集めています。本講演では、我々の研究室で行っている研究内容を紹介するとともに、過去に大手外資系証券会社と共同で、有価証券報告書の文字情報や特許情報などの定性データも含めた分析と、それを基にM&Aの動機や実施後のパフォーマンスの決定要因の解明を試みた、我が国のM&A市場の研究成果の一部を紹介します。

　

近年の計測機器およびデータ保管技術の発達により様々な大規模複雑データが得られるようになってきています。同志社大学文化情報学部統計科学研究室ではこのようなデータを解析するための方法論（多変量解析，機械学習など）の研究に取り組んでいます。これらの方法の応用分野は多岐にわたり、ビジネス全般と言っても過言ではありません。これまでも、統計科学研究室ではそれらの方法を用いて様々な企業・団体との共同研究を実施してきました。本講演では、現在取り組んでいる研究内容および過去に行った共同研究事例等を紹介します。