A compendium of data sources for data science, machine learning, and artificial intelligence

A compendium of data sources for data science, machine learning, and artificial intelligence

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
* データ科学、機械学習、人工知能といった分野での最近の進歩、特に大規模言語モデルの登場により、そのようなモデルが処理できるデータに対する需要が高まっています。データソースはその応用により異なり、可能なすべてのデータソースのリストを作成することはできませんが、完全ではないが包括的なリストが、あらゆる職歴のデータサイエンティストや機械学習の専門家にとって有益であると考えられています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
* 本出版物の目的は、金融・経済、法律（法律・規制）、ライフサイエンス（医学・新薬開発）、ニュース感情・ソーシャルメディア、小売・電子商取引、衛星画像、船舶・物流、スポーツなど、複数の応用領域にわたるデータソースの（必然的に不完全な）リスト、またはコレクションを提供することです。これにより、学術的な階層を問わずデータ分析の専門家に対し、個々の分析が何を必要としているか、何が可能かについて洞察を与えることが可能となります。

3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
* データドリブンな手法が産業や学問のあらゆる領域でますます重要になってくる中で、実際にどのようなデータが利用可能であるかを調査し、まとめることは極めて重要なツールになります。この研究は、データが金融、法律、医学、ソーシャルメディアなどの広範な領域で生成されていることをとらえ、それぞれの領域の有用なデータソースをコンパイルしています。

4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
* 本研究では、さまざまな分野で利用可能なデータソースについてまとめたリストを作成しました。これは、データ科学者や機械学習専門家が特定のアプリケーションで利用可能なデータを迅速に見つけるのに役立つ情報です。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
* 本研究の有効性は、実際にそのリストが多様なデータ分析プロジェクトで利用されることによって間接的に検証されることになります。このリストは、データの取得や判断を迅速化し、プロジェクトがスムーズに進行するのを助けるだけでなく、これまで考慮されていなかったデータソースの利用につながる可能性もあります。