「ビッグ・データ」と呼ばれる問題領域があります。技術の進展により大量のデータを比較的簡単に入手できるようになりました。しかし、データ量が増大したが故に、そのデータが何を意味し、どんな活用の仕方がありえるのかが簡単にはわからなくなっている問題のことです。これの解決には、確率論や、多変量解析、固有値理論などを用いた数学的モデルを構築し、これを基にした計算機プログラムで大量のデータをマイニングしていくことになります。

本セッションでは、このような取り組みをデータベースからの情報取出しや、開発ツールに応用した事例による、独立したセッションを2本お届けします。それぞれの相違点、共通点などから皆さん自身でのデータ活用のヒントとしてください。

モデレーターはCEDEC運営委員会プログラムワーキンググループリーダーの庄司卓氏です。


【プロファイリング手法によるバグデータベースの活用とチェック作業の効率化への取り組みについて】

デバッグというゲーム制作の最終段階の業務を専門に行う会社から見たゲーム制作での課題
バグ報告内容を集約し分析する（プロファイリング）ことで得られる情報から各ハード毎の傾向と制作時の注意点をプレゼンいたします。
ゲーム制作に携わる皆様に向けて今後の制作のヒントにしていただけるような情報を提供させていただきたいと考えています。


【データ活用で生産性ＵＰ！統計分析を伴うツール開発の舞台裏】

本セッションではツール開発技術の共有を目的とする。特にGDCではカバーしきれない言語依存の課題を重点的に扱い、多言語テキストデータに統計分析をもって挑む。開発事例として、「知的な検索で車輪の再開発を防ぐツールデータベース」、「納品前にタイプミスを自動検出するテキストチェッカー」、「顧客の声を可視化して意思決定を支援する評判情報分類サービス」をそれぞれ紹介し、実装が容易な機械学習・言語処理のアルゴリズムと、無償で公開されているＯＳＳ・言語資源の組み合わせで、同等のものが再現できることを示す。