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医薬品等化学物質の安全性予測AIの構築による
モデル高度化とプラットフォーム構築
医薬品などの化学物質の安全性に関する大量の実験データをAIに学習させることで予測モデルを作成しました。データセットの作成時に化学物質の特性データや画像データ等を複合させることで、より精度の高いモデルの作成に成功するとともに、Web GUI 上で動作するプラットフォームの開発を行いました。
AIプログラムの開発や、データ分析・活用の
プロジェクト事例をご紹介いたします。
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医薬品などの化学物質の安全性に関する大量の実験データをAIに学習させることで予測モデルを作成しました。データセットの作成時に化学物質の特性データや画像データ等を複合させることで、より精度の高いモデルの作成に成功するとともに、Web GUI 上で動作するプラットフォームの開発を行いました。
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調査データや申請データといった官庁保有のデータを分析することにより、案内送付等の対象者選定を効率的に行うモデル構築を実施しました。数千万人の対象者候補に対して、データ群の一つひとつのデータは紐付きの割合が乏しく、疎な状態、スパース性のあるデータの扱いに工夫をこらしました。適切な情報抽出も実施することによって、モデルの精度向上につながりました。
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建設現場に設置された複数のカメラからの映像を用いて、AIによる解析および三次元復元を行い、効率的な施工管理を実現するシステムの開発を行いました。現場への負担を軽減するためにシンプルな構成と稼働要件にすること、さらにリアルタイム性も求められることから、技術的な工夫を随所に盛り込みました。
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国土地理院が公開する地図画像を解析することで、地図上の選定有力度合いの評価値をヒートマップとして表示し、官庁の業務で選定の必要がある日本全国の候補地点を抽出することに成功しました。GISのような構造データのみならず、人間が行うように地図の画像から情報を読み取れることも強みとします。
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内容:建設現場で必要となる各種指標値を気象データに基づいて算出し、iPad で表示・操作が可能な iOS アプリを開発しました。GUI の実装も社内で実施し、ユーザビリティ向上に努めるとともに、データを蓄積してゆくゆくは機械学習の対象データとすることも視野に入れています。
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店舗内に設置されている防犯カメラの画像から顧客の年齢や性別などの属性把握や行動検知が行えるAIを構築しました。さらに動画からフレームアウトした顧客が再度フレームインした時に同一人物と判定するアルゴリズムを組み込むことで、ダブルカウントを防止する工夫をこらしました。Amazon Rekognition や Azure Cognitive Services といった大手ITベンダーが提供するAIを組み込んだ既存のAPIとも連携することで、より信頼度の高い顧客属性と行動の分析が可能となりました。
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投稿された文章を自然言語解析できるAIや、アップロードされた画像や動画を認識できるAIを構築することによって、メーカーの商材に関するSNS上の投稿を分析できるようにしました。分析によってその投稿の背後にある消費者インサイトを調査することが可能になりました。
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利用の日時や場所、配達指定時間帯といった利用履歴と、顧客の年齢や性別、利用頻度といった顧客属性からデータ分析を行い、再配達率の低減を目指すプロジェクトに参加し、データレイクの整備など分析が行える環境の構築支援を行いました。