乳幼児の日常的な行動・生育状況を自動で記録・予測することを目的とし、ユニ・チャーム株式会社様が開発した乳幼児の行動計測センサーの計測結果に関するAI解析を実施しました。お子様の安全確保と、親御様や保育士の不安やストレスを減らす技術開発の両立を目指しました。

解析での利用を予定しているデータが、クライアント様の目的に資するかの内容確認の後、実際に解析する方法を具体的にご提案させていただきました。また、実験結果のデータベース化とその運用を見据えた方向性についてのディスカッションを実施しました。

科研費・基盤研究（A）「新世代ビスフェノール胎児期暴露とスーパーエンハンサーから探る低用量効果の分子基盤」にて、最新のゲノム解析技術を用いた低用量効果の分子基盤解明に取り組みました。当社はマウスの遺伝子発現に関するデータの時系列や組織間の関連について解析しました。

機械学習には大量の学習データが必要ですが、医療データは個人情報保護の観点から利用が難しく、機械学習に必要な質の高いデータセットが不足しています。本件では、がん深達度診断支援システム開発の一環として、提供された病理画像のデータセット拡充と、本研究で開発されたAI・機械学習手法の性能評価を担当しました。

行動予測・フィードバック提案機能を搭載したアルコールや薬物依存の方のセルフモニタリングを支援する行動変容促進アプリの開発とその社会実装を目指す共同研究を実施しています。当社は、行動変容に関するフィードバックを提供するモデル構築を担当します。

携帯電話のカメラでは、よりよい画質を担保するため、自動露出・ノイズリダクション・レンズ補正などの最適なパラメータを適用する機械学習アルゴリズムが利用されています。本件では、良好な画質を導出するパラメータの探索と、このパラメータを対象とするハイパーパラメータチューニングを実施しました。

誰もが最適な構造計算を実現する環境構築を目的とするAIを活用した構造設計支援システムを開発しました。本システムの導入により、従来の構造計算と比較し、計算結果取得時間が半分程度となりました。迅速な対応や提案のみならず、成果品の完成度に対する平準化も実現しました。

ユーザーの食嗜好に関連するデータベースの作成を目的とするコンサルテーションを行いました。特定の条件に該当するSNSでの発言を抽出し、その結果について自然言語処理を行うことを前提とする市場・技術調査などを実施しました。