安心・安全なデータの提供を通して、お客様の発展に貢献します。

株式会社 教育ソフトウェア

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サービス・製品 研究サポート アウトソーシングサービス(請負・代行業務)

AI(人工知能)技術を用いたソリューションのご案内

投稿日:2017年9月20日 更新日:

ヘルスケア領域や教育分野での弊社のAI技術

現在、ヘルスケア領域や教育分野に対し、弊社のAI技術が活用されているのをご存知ですか?

弊社では、AI(人工知能)技術を用いた高度予測ソリューション、及びデータ解析ソリューションを提供しています。
学習用のデータ集積支援、予測モデルの構築、モデルの評価および予測因子の解析など、トータルで支援が可能です。

AI(人工知能)技術のご案内-脳内伝達の図

具体的な適応事例

ヘルスケア分野
  • 疾病の予測モデルの構築
  • 疾病加速因子、抑制因子に関する解析
教育分野
  • 学修成果に関する解析モデル

業務フロー

Step.1
導入へ向けてのコンサルティング

導入に向けて、お客様のお困りの内容やご要望をお伺いし、最適なソリューションをご案内させていただきます。

Step.2
学習用データの集積支援

AI技術で予測するには、学習用データが必要不可欠です。
弊社では、データの集積の際にマークシートやWebシステムを利用して膨大なデータの収集を行うことができます。

Step.3
学習用データの最適化処理

学習用にただデータを集めるだけでは、高度な分析ができないので、データの最適化を行います。
最適化とは、データの紐づけや、データクリーニングなど、予測モデル構築にあたり必要なデータを選定し、予測したい内容に合わせた学習用データの分類を行います。

Step.4
予測モデル構築とモデルの評価

学習用データをAIに読み込ませて、予測モデルの構築を行います。
予測モデル構築時に必要な設定(モデルのパラメータ)を変えながら複数のモデルを構築し、構築されたモデルの精度を比較評価します。
ありとあらゆるモデルパラメーターに対して、プログラムが自動的にモデル構築&評価を行うことで最適な予測モデルを決定します。

Step.5
実業務へのモデル導入支援と運用支援

実際に予測を行いたいデータに対して構築した予測モデルを使用し、業務を運用する上で必要なサポートを行います。
例えば、予測モデルの使用方法、ポイント・注意点の説明、予測結果の解釈や活用方法、予測モデルの実行環境などについてです。

Step.6
Deep Learningから予測因子の取出しと分析

予測ができるだけでなく、その予測理由を知ることはとても重要です。
予測モデルからの解析結果に対して、主にどの因子が予測に効いているかを構築予測モデルより分析し、お客様に現状説明や改善提案をいたします。

納得感のあるAIを目指して

一般的にAIの予測モデルはブラックボックスと言われています。
なぜなら、精度の高い予測結果は示すが、予測の理由は示さないからです。

これでは重要ミッションの判断において、使用することが難しい面があることは否定できません。

弊社のAIはDeep Learningの予測モデルから予測理由の一旦を取出し、ユーザーに提示します。
納得感のあるAIを目指しております。

意外と泥臭い世界です

「AIを使ったソリューションを…」「高度なテクノロジーを統合しイノベーションを…」「デジタルトランスフォーメーションを実現し…」

世の中には実に様々な営業案内が溢れているかと思います。

どれもとても綺麗で理想的な世界が語られてますが、実際のAIの開発現場は泥臭い試行錯誤の連続です。
データの精査、モデルの構築、評価といった地道な作業を何度も繰り返し、トライアンドエラーの先にやっと一つのモデルが出来上がります。

技術だけではなく、お客様への説明力もサービスの一部です

AIに関しては様々な段階のお客様がいます。
AIについて興味があり調べている段階のお客様、入門書を読んだ段階のお客様、具体的なプランを検討されているお客様…と様々です。

現状Deep Learningを含めAIというのは発達段階の技術ですから、一般的なプログラム開発に見られるような定石的な手法が確立されているわけではありません。

たとえばDeep Learningの”Deep”とは”ニューラルネットワークの階層が深い事”を意味します。

具体的に何層で組んだら良い成果が出るのか…など、明確な指針は技術に関する書物にも記載がありません。
また入力層へのデータの投入方法や各種パラメーターの設定について、明確な答えや定石が示されているわけではないのです。

このように、どうしても釈然としない部分が残ってしまうのがDeep Learningによる開発の特徴でもあります。

お客様の方でも「どうやったら上手くいくのか」「何を試せば良いのかよく分からない」という方も多いと思います。
私達は技術を使った支援だけではなく言葉を使った支援も同時に行うことで、お客様にとって納得感のある開発を目指しています。

支援サービス一覧

教育ソフトウェアでは、エビデンスのための長期追跡調査のサポートを承っております。

また、研究調査を支援するための高品質なシステム構築の実績があります。

調査には、マークシートやWebをフレキシブルに活用します。
詳細はこちら
多目的コホート研究(JPHC Study)」において開発された「半定量食物摂取頻度調査票(FFQ)」
を用いて対象者の栄養摂取状況の計算をします。

調査票のご提供とその後の電算処理をセットにお一人様1,080円(税込)にて販売しております。

栄養調査を含むご研究等に広くご利用いただいてます。
詳細はこちら
弊社では次世代多目的コホート研究(JPHC-NEXT)におけるコホート研究をはじめ、多くのコホート研究を支援しております。
同様の疫学調査につきましては、調査票の設計・作成からデータ化等の電算処理までご相談を承っております。

電算処理用のプログラム開発・納入の実績もございますので、ぜひご相談ください。
詳細はこちら
Deep Learningを使ったモデル構築とデータ解析支援
疫学、医学研究を含むヘルスケア領域におけるデータ解析や疾病の罹患予測モデルの構築等にDeep Learningを用いております。

膨大なデータ群の中から人間の目には発見が困難な規則性を見つけ出すことや、通常の統計解析では扱いが難しい時系列的に変化するデータを解析する業務等に応用が期待されています。
独自の人工知能システムを使った高等教育現場における教学IR意思決定のためのさまざまな支援サービスを行っています。

学内にある膨大なデータをコンピュータに機械学習させることで、教学IR意思決定に関わる重大な気づきの提案が期待できます。

たとえば中退者予測や入学者予測などの展開が可能です。
詳細はこちら

お問い合わせ

メールやFAXでのお問い合わせのお返事については、2~3日お時間を要する場合がございますので、お急ぎの場合はお電話にてお問い合せください。

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願書受付・採点・アンケート・研究サポートなどの業務を請け負います。

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