著者

上野山 勝也 松尾 豊 大澤 昇平

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.27, 2013

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経済の成熟に伴いベンチャー企業への期待が高まっている. 一方で,ベンチャー企業の成功要因の分析はその重要性から多く行われてきたが,情報が限られていた. 本稿ではWeb 上に近年増加する人材情報を活用し成功の予兆を発見する新たな手法を提案する. Cruchbaseという人材データベースを活用し人材の転職履歴情報を元に2 万社に対し人材の転職情報を元にベンチャー企業の評価を行った

著者

田村 浩一郎 上野山 勝也 飯塚 修平 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.33, no.1, pp.A-H51_1-11, 2018-01-01 (Released:2018-01-05)

参考文献数

20

被引用文献数

4

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In order to encourage individual asset flow into the Japanese market through long-term investments, it is important to evaluate stock values of companies because stock prices of companies are determined not only by internal values, which are independent of other companies, but also by market fundamentalism. However, there are few studies conducted in this area in the machine learning community, while there are many studies about prediction of stock price trends. These studies use a single factor approach (such as textual or numerical) and focus on internal values only. We propose a model where we combine two major financial approaches to evaluate stock values: technical analysis and fundamental analysis. The technical analysis is conducted using Long-Short Term Memory and technical indexes as input data. On the other hand, the fundamental analysis is conducted transversely and relatively by creating a program which can retrieve data on financial statements of all listed companies in Japan and put them into a database. From the experiments, compared to single technical analysis proposed model’s accuracy in classification was 11.92% more accurate and the relative error of regression was 3.77% smaller on average. In addition, compared to single factor approaches the accuracy in classification was 6.16% more accurate and the relative error of regression was 3.22% smaller on average. The proposed model has the potential to be combined with other prediction methods, such as textual approaches or even traditional financial approaches, which would improve accuracy and increase practicality of this model.

著者

上野山 勝也 大澤 昇平 松尾 豊

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.55, no.10, pp.2309-2317, 2014-10-15

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経済の成熟にともないベンチャー企業への期待が高まっている.ベンチャー企業の上場または事業売却(以降Exit)を高い精度で予測できれば,資金や人材はより適正なベンチャー企業に移動するため価値は高い.一方で,ベンチャー企業のExitを予測するモデルは,データ取得の制約からベンチャー企業の「社内資源」特に資金調達に関する素性を元にしたものが多かった.一方で本稿は「社外資源」である創業メンバーや従業員が持つ過去の人間関係に関わる資産がExitに寄与しているという仮説に基づきExitを予測する手法を提案する.Web上に構築されているCruchbaseという人材データベースを活用することで,これまでデータ取得が困難であった転職履歴情報を活用することでExitを予測する手法を提案する.2万社に対し人材の転職履歴情報を用いてExitの予測を行うことで,用いない手法より10ポイント高い精度でExitを予測できることを確認した.

著者

上野山 勝也

出版者

東京大学

巻号頁・発行日

2013

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学位の種別:課程博士

著者

曽根岡 侑也 上野山 勝也 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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近年, インターネットの普及に伴い, 幅広いサービスでダイナミックプライシングが採用され, その研究が重要になってきている. しかし, 長期的な価格データを収集することは容易ではなく, 実証研究がされていない分野が多い. 本稿では、 WebArchiveを用いて汎用的に価格データを収集する手法を提案する. この手法を用いて、SaaSの価格データを収集および分析を行ない, その有効性を示した.

著者

金子 貴輝 青井 順一 上野山 勝也 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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Web広告ではユーザーのページビュー履歴からコンバージョンを予測することは重要な問題である.Web広告には複数の業種があるので,予測タスク間で情報を共有することができる.本研究ではまず,RNNを用いた時系列モデルを使ってコンバージョンを予測することで時系列を使わないSVMモデルより精度を若干向上させられることを示す.次にアテンションモデルを加えることで複数のタスクの情報を共有し,精度向上を目指す.