Yahoo! JAPAN研究所、慶應義塾大学SFC研究所と連携し、検索キーワードなどの情報を基に世の中の気分（ムード）の浮き沈みを推定する「全国ムード指数」を公開
～ 「土日はムードが高くなる」「月曜はムードが低くなる」などのユーザー傾向を機械学習を用いて推定し、週単位で確認可能に ～
全国ムード指数：https://moodscore.yahoo.co.jp/
ヤフー株式会社（以下、Yahoo! JAPAN）で先進的なビッグデータ・AI技術の研究開発を担うYahoo! JAPAN研究所は、慶應義塾大学SFC研究所 上席所員（常勤） 大越 匡 准教授（環境情報学部）と連携し、ユーザーの検索キーワードなどの情報を基に「世の中の気分」（以下、ムード）の浮き沈みを推定する「全国ムード指数」（※1）を本日公開しました。
そのような考えのもと、2019年度に実証実験を行い（※2）、協力を得たモニターの方から同意のうえで取得した検索データやセンサーデータ、調査アンケートデータを踏まえ、慶應義塾大学SFC研究所と連携し、機械学習を活用して検索キーワードからムードを推定するAI（人工知能）「検索気分モデル」を作成しました。
同モデルを用いて分析を行うと、特定の検索キーワードとユーザーのムードには関係性があることや、「土日はムードが高くなり、（休日後の）月曜はムードが低くなる」「新型コロナによる緊急事態宣言が発令されるとムードが低くなる」、「新型コロナに関して、第一波、第二波と時間が経過するにつれて、ムードの低下具合が緩和されている（新型コロナに慣れつつあることが推測される）」ことなどがわかりました。（※3）
これまで「全国ムード指数」は一般公開はしていませんでしたが、より多くのユーザーにAI（人工知能）やデータを使ったテクノロジーの楽しみや将来の可能性を知ってもらうべく、本日より「全国ムード指数」ページにて、週単位の傾向を公開します。
■両者の役割
＜Yahoo! JAPAN研究所＞
・2019年度に実証実験を行い、協力を得たモニターの方の検索データやセンサーデータ、調査アンケートデータを収集
・慶應義塾大学SFC研究所と連携し、AI（人工知能）「検索気分モデル」を作成
・「全国ムード指数」ページの運用
＜慶應義塾大学SFC研究所＞
・データマイニング（ビッグデータの中から有益な情報を抽出する技術）
・Yahoo! JAPAN研究所と連携し、AI（人工知能）「検索気分モデル」を作成
■両者のコメント
＜Yahoo! JAPAN研究所 所長 田島 玲のコメント＞
Yahoo! JAPANおよびYahoo! JAPAN研究所は、インターネットの力を活用して、ユーザーや日本の課題を解決していきたいと考えています。
そのためにはユーザーや日本全体の事をより正しく理解することが必要であり、今回慶應義塾大学と連携して発表した「全国ムード指数」はその第一歩であると考えています。将来的には、例えば気分が落ち込んでいるユーザーに対して明るい話題や気分が上がるようなコンテンツを表示するなどさまざまな可能性を検討し、ビッグデータや技術の力を次世代の社会の課題解決へ活用してまいります。
＜慶應義塾大学SFC研究所 上席所員（常勤） 大越 匡のコメント＞
人のこころは、外から見て分かる「体の動き」などとは違って見えないが故、研究対象としては難しいテーマです。IT/AI技術が発展し、我々の生活に調和しながら溶け込んで人間社会を支援するSociety 5.0 の実現に向けては、人々の心身状態に寄り添ったしなやかな情報システム・サービスの実現と提供のため、人と社会をより理解する必要があります。我々の研究成果にもとづく社会実装の一形態としての「全国ムード指数」が、「こころ」を大事にするこれからのネット社会実現の一助となれば幸いです。
なお、Yahoo! JAPANは「データはお客様のものである」という考えのもと、ユーザーが安心してサービスを利用できるよう、「プライバシーポリシー」や「プライバシーセンター」を通じて各種データの取り扱いについて掲載しています。
プライバシーポリシー：https://about.yahoo.co.jp/common/terms/chapter1/#cf2nd
プライバシーセンター：https://privacy.yahoo.co.jp/
※1：「Yahoo!検索」で検索されたキーワードや、検索した曜日や時間、デバイスなどのビッグデータを活用しています。また、「ムード指数」を推定する際に活用するビッグデータは、プライバシーポリシーの範囲内でユーザーの同意に基づき取得したデータをもとに、統計化し個人を識別できない形に加工のうえで活用しています。なお、「ムード指数」はあくまでも推定であり、正確性を証明するものではありません。
※2：2019年11月から約90日間、400名を超えるモニターの方の協力を得て実施
※3：詳細は、Yahoo! JAPAN コーポレートブログをご覧ください。
（ https://about.yahoo.co.jp/info/blog/20210405/bigdata.html ）
ヤフー株式会社（以下、Yahoo! JAPAN）で先進的なビッグデータ・AI技術の研究開発を担うYahoo! JAPAN研究所は、慶應義塾大学SFC研究所 上席所員（常勤） 大越 匡 准教授（環境情報学部）と連携し、ユーザーの検索キーワードなどの情報を基に「世の中の気分」（以下、ムード）の浮き沈みを推定する「全国ムード指数」（※1）を本日公開しました。
そのような考えのもと、2019年度に実証実験を行い（※2）、協力を得たモニターの方から同意のうえで取得した検索データやセンサーデータ、調査アンケートデータを踏まえ、慶應義塾大学SFC研究所と連携し、機械学習を活用して検索キーワードからムードを推定するAI（人工知能）「検索気分モデル」を作成しました。
同モデルを用いて分析を行うと、特定の検索キーワードとユーザーのムードには関係性があることや、「土日はムードが高くなり、（休日後の）月曜はムードが低くなる」「新型コロナによる緊急事態宣言が発令されるとムードが低くなる」、「新型コロナに関して、第一波、第二波と時間が経過するにつれて、ムードの低下具合が緩和されている（新型コロナに慣れつつあることが推測される）」ことなどがわかりました。（※3）
これまで「全国ムード指数」は一般公開はしていませんでしたが、より多くのユーザーにAI（人工知能）やデータを使ったテクノロジーの楽しみや将来の可能性を知ってもらうべく、本日より「全国ムード指数」ページにて、週単位の傾向を公開します。
■両者の役割
＜Yahoo! JAPAN研究所＞
・2019年度に実証実験を行い、協力を得たモニターの方の検索データやセンサーデータ、調査アンケートデータを収集
・慶應義塾大学SFC研究所と連携し、AI（人工知能）「検索気分モデル」を作成
・「全国ムード指数」ページの運用
＜慶應義塾大学SFC研究所＞
・データマイニング（ビッグデータの中から有益な情報を抽出する技術）
・Yahoo! JAPAN研究所と連携し、AI（人工知能）「検索気分モデル」を作成
■両者のコメント
＜Yahoo! JAPAN研究所 所長 田島 玲のコメント＞
Yahoo! JAPANおよびYahoo! JAPAN研究所は、インターネットの力を活用して、ユーザーや日本の課題を解決していきたいと考えています。
そのためにはユーザーや日本全体の事をより正しく理解することが必要であり、今回慶應義塾大学と連携して発表した「全国ムード指数」はその第一歩であると考えています。将来的には、例えば気分が落ち込んでいるユーザーに対して明るい話題や気分が上がるようなコンテンツを表示するなどさまざまな可能性を検討し、ビッグデータや技術の力を次世代の社会の課題解決へ活用してまいります。
＜慶應義塾大学SFC研究所 上席所員（常勤） 大越 匡のコメント＞
人のこころは、外から見て分かる「体の動き」などとは違って見えないが故、研究対象としては難しいテーマです。IT/AI技術が発展し、我々の生活に調和しながら溶け込んで人間社会を支援するSociety 5.0 の実現に向けては、人々の心身状態に寄り添ったしなやかな情報システム・サービスの実現と提供のため、人と社会をより理解する必要があります。我々の研究成果にもとづく社会実装の一形態としての「全国ムード指数」が、「こころ」を大事にするこれからのネット社会実現の一助となれば幸いです。
なお、Yahoo! JAPANは「データはお客様のものである」という考えのもと、ユーザーが安心してサービスを利用できるよう、「プライバシーポリシー」や「プライバシーセンター」を通じて各種データの取り扱いについて掲載しています。
プライバシーポリシー：https://about.yahoo.co.jp/common/terms/chapter1/#cf2nd
プライバシーセンター：https://privacy.yahoo.co.jp/
※1：「Yahoo!検索」で検索されたキーワードや、検索した曜日や時間、デバイスなどのビッグデータを活用しています。また、「ムード指数」を推定する際に活用するビッグデータは、プライバシーポリシーの範囲内でユーザーの同意に基づき取得したデータをもとに、統計化し個人を識別できない形に加工のうえで活用しています。なお、「ムード指数」はあくまでも推定であり、正確性を証明するものではありません。
※2：2019年11月から約90日間、400名を超えるモニターの方の協力を得て実施
※3：詳細は、Yahoo! JAPAN コーポレートブログをご覧ください。
（ https://about.yahoo.co.jp/info/blog/20210405/bigdata.html ）
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