植物工場で野菜を効率的に生産するためには、野菜にとって快適な生育環境の制御が大切です。生育が早いと収穫の回転率が上がりますが、生育を早めすぎると生育不良や収量減少などの問題が発生します。本件では、工場内のIoTデータを利用し、作物の生育と生産のバランスを考慮した栽培環境条件の探索を行いました。

各種バイタルデータを保有するクライアント様と、睡眠データを保有する企業が協業した場合に想起される、ユーザーの健康課題解決に向けた事業開発に向けた市場・技術調査、仮説作成、アプローチ案作成を実施しました。

クライアント様が収集されている健康診断データ・睡眠データ・アンケート結果を対象とする統合解析を実施しました。当社はそれぞれのデータの相関や、ユーザーへのフィードバック効果の検証、解析結果の考察等を担当しました。

術中に胸膜浸潤を予測するAI開発により、再発リスクを抑えつつ肺機能を最大限温存する、最適な手術計画の立案を支援します。

ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオームなどの多層的オミックス解析の結果と、診療情報について、横断的な解析を実現する疾患別情報統合データベースの構築に向けた、データ整備とその解釈づけを担当しています。

デジタル聴診デバイスに搭載する、音響信号の特徴量を機械学習で推論するプログラムを開発しました。異常兆候検出アルゴリズムの実装、学習・推論モデルの評価、検証環境の構築を通じ、医学的な観点を踏まえつつ、短期間での製品実装を見据えたデータ処理方式やモデル構成となるように整理・可視化を進めました。

近年、簡便なストレス計測方法として毛髪中のストレス関連ホルモン量の評価が注目されています。本件では、毛髪に蓄積されたストレス関連物質量がウェアラブル機器のデータやアンケート結果から推定できるのか？を検討するため、両者の関連を機械学習を用いて解析しました。

地球環境に対して負荷が少ない再生可能エネルギー電気を供給する廃棄物処理プラント開発の一環として、処理装置の運転制御システムを開発しました。運転制御の最適化に向けて、プラントに設置されたIoT機器から取得された各種データ（温度・圧力・制御情報・発電量など）に関するAI解析を実施しています。