データサイエンス・リテラシー
データサイエンス活用ーその他の事例

応⽤事例紹介

⾝近なデバイスで活動量測定
スマートフォンから収集される加速度やジャイロ、GPSなどのセンサーデータをもとにして、ユーザの⾏動パターンを判別する．歩⾏、⾛⾏、⾃転⾞、電⾞移動の他、歩数や消費カロリーなどを計測（予測）する．
課題

⽇々の活動量を知りたいが、専⽤デバイスをいくつも⾝につけるのは不便．データの集計も⼤変．

対象
顧客

健康上必要なため、⽇々の⾏動を管理するため、活動内容や運動量を知り、⽣活に活かしたい⼈

スマートフォンのデータから⾏動認識
概要 スマートフォンから取得可能な加速度や態勢変化、位置情報の解決策
時系列データをもとに、ユーザの⽇中の⾏動を分類し、可視化・数値情報化する．

データサイエンス・AIエンジン

サービスイメージ「Lifelog」

モデル
モデル ⾏動認識
入力

出力

時系列（加速度、角速度など複数のセンサーデータ）

クラス（歩行、走行、自転車、電車など）

加速度

歩行電車

走行・・・

データ
データ
角速度

気圧

自転車

https://ascii.jp/elem/000/001/703/1703047/応⽤事例紹介

デジタルペーパーに⼿でマークを書き込み・検索
電⼦書籍上にアプリで⼊⼒された⼿書きマーク（＊や☆）を検索する機能を実現
し、ドキュメントの検索速度の向上に貢献した。

課題
対象
顧客

デジタルペーパーでは、気付いたことを気軽に書き込めないし、⼿書きでは後で検索できない．

解決策 特定の⼿書きマークを認識できるよう機械学習で学習し、ドキュ書籍を読むときに後でじっくり読みたい箇所や重要メント内に⼊⼒された⼿書きマークを検索できるようにする．
な記載を気軽にチェックし、後で読みたい人．

データサイエンス・AIエンジン

サービスイメージモデル
モデル 機械学習による手書き記号の認識

データ
データ

⼿書きマーク検索

入力

出力

画像（手書き画像）

数値（位置座標）★ [(150,350), (800,1200)]＊[(10,50),(600,300)]

応⽤事例紹介

⾏動・状況に合わせてサウンドモードを切り替えペアリングしているスマートフォンから収集された加速度センサーデータから停⽌/歩⾏/⾛⾏/乗り物の⾏動パターンを検知し、再⽣モードを⾃動的に適切なモードに切り替えることで安全性や快適性を実現．（アダプティブサウンドコントロール）
課題
対象
顧客

⾏動・状況に合わせて外⾳を取り込んだり、ノイズをしっかりキャンセルしたりする操作の切り替えが煩雑．
屋外・屋内に関わらず⽇常的に⾳楽を聴いていたい
⼈、モードの設定が煩雑と感じる/状況が頻繁に変わる⼈.

センサーからの⾏動検知による再⽣モード切り替え
解決策 ペアリング先のスマートフォンの加速度センサーで⾏動を検知し、ノイズキャンセリングや外⾳取り込みのモードを適切なものに⾃動的に切り替える.（ヘッドフォンに加速度センサ等はなくて良い）

データサイエンス・AIエンジン

サービスイメージモデル
モデル スマホセンサーデータを利⽤した機械学習による⾏動認識
入力

出力

時系列（加速度センサー）

データ
データ

加速度

クラス（停止、歩行、走行、乗り物）

停止
歩行
走行

乗り物

“アダプティブサウンドコントロール”

応⽤事例紹介

外観からパイプ配管の腐⾷状態を予測
これまで断熱材に覆われた配管に異常があるとすべて取り外し、中のパイプに腐⾷がないかを確認していた。それを配管画像から腐⾷の可能性を推定することで、不要な⼯事を削減し、メンテナンス費の削減とダウンタイムの短縮に貢献．
課題

従来，外観からパイプの内部腐⾷の程度は判断できず，点検にはパウプラインを停⽌する必要がある．

対象
顧客

ガス・⽯油などのパイプラインなど，点検のための停⽌が⼤きな影響を受けるパイプライン管理者

腐⾷の外観検査解決策 ⾚外線カメラなどで撮影した外観の画像データから腐⾷の程度を推定し、メンテナンスの要・不要や適切な対処⽅法を提案することで，不要な検査・⼯事を削減．

データサイエンス・AIエンジン

サービスイメージ︕

モデル
モデル 外観画像から腐⾷リスクを判別
入力
画像（配管）

データ
データ

ドローンやカメラでの監視

出力
カテゴリ（腐食リスク）

10%

作業員

開けてみないと、腐食の深刻さ、影響度などは分からない︖

専門家

腐食リスク: 10%

この程度なら、腐食防止剤の少量投与でOK応⽤事例紹介

コンクリートの点検作業の⾃動化
トンネル覆⼯⾯の画像からひび割れ箇所の発⾒を90％以上の正答率を実現した。
ケーブルや⽬地など、ひび割れに類似したノイズが多いため、既存の画像処理では困難であった。今後は漏⽔など検知できる異常を増やす⽅向で開発を⾏っている。
課題
対象
顧客トンネル覆⼯⾯のひび割れは類似したノイズが多く，画像処理で真のひび割れを⾒分けることは困難
トンネルの保守業務担当者

コンクリートのひび割れの検知
解決策 コンクリートの画像をもとにひび割れ箇所の検知を⾏う．得られたデータをもとに報告書の⾃動作成を⾏うことで保守業務を効率化。

データサイエンス・AIエンジン
モデル

サービスイメージ

トンネル覆⼯⾯画像からひび割れの可能性がある箇所を特定
入力
画像（コンクリート画像）

出力
セグメンテーション（ひび割れ箇所）

データ

赤でマークされている箇所がひび割れの可能性がある
h$ps://www.rtri.or.jp/rd/seika/2016/2-11.html

応⽤事例紹介

眼病の画像診断
眼底画像を分析することで、 50以上の眼病を94.5％の精度で検出可能になった。これにより医師の画像診断にかかる時間を短縮できた。また、診断の根拠となる異常箇所を眼底画像上で指摘することで、医師は病名をより検証しやすくなり、患者は納得感を得ることができる。
課題対象
顧客

眼底画像からの眼病の診断は複雑で時間がかかる．
医師の説明が不⼗分だと患者の納得感が少ない．

解決策 患者の眼底画像をもとに病名を推定し、異常箇所を提⽰する。異常箇所の提⽰により病名の推定根拠が明確なため結果
眼底画像から眼病の診断をする医師および医療機関の判断がしやすく，医師の⾒落としや診断時間の短縮を実現

データサイエンス・AIエンジン
モデル

サービスイメージ

眼底画像による医療診断、異常箇所指摘
入力
画像（眼底画像）データ

眼底画像をもとに医療診断と異常箇所の提⽰

出力
カテゴリ（病名）
セグメンテーション（異常箇所）

xxx病
zzz病
・・・

h$ps://deepmind.com/blog/moorﬁelds-major-milestone/応⽤事例紹介平成28年度北海道外国⼈観光客再訪促進事業（北海道LOVERS拡⼤促進事業）調査事業報告書

SNS分析ソリューション

訪⽇外国⼈客が増加するなか、地⽅⾃治体などは訪⽇外国⼈客のニーズを把握できずにいた。
訪⽇外国⼈客のSNS上での投稿をもとに満⾜度を推定し、地域にある観光コンテンツの持つ魅⼒を定量的に把握することができ、観光戦略の策定に貢献した。
課題

訪⽇外国⼈客のニーズ・満⾜度が分からず，効果的な観光コンテンツの紹介ができない

対象
顧客

地域の観光コンテンツ・観光戦略を策定する官公庁・
地⽅観光協会

データサイエンス・AIエンジン
モデル

解決策 訪⽇外国⼈客のSNS投稿内容から観光コンテンツの満⾜度を定量的に評価し、分析レポートを作成．訪⽇外国⼈向けの観光戦略の策定に反映．

サービスイメージ

訪⽇外国⼈客の推定満⾜度を数値化
入力
テキスト（SNS投稿内容）

データ

観光コンテンツの満⾜度を評価した分析レポート...經過人氣景點小樽市 經過人氣景
點小樽市 ,並沒有逗留,只在小樽運河拍照留念 , 因為小樽跟函館 的
金森倉庫 ,內容極似 ,所以興趣不大 所以興趣不大 …

出力数値（観光地満足度）

57点

観光コンテンツごとの満足度

応⽤事例紹介

不動産価格推定エンジン
延べ床⾯積や間取りなどの不動産情報をもとに、物件の推定価格帯信頼度を算出することで、不動産取引時の消費者の意思決定を⽀援．最新のデータを⾃動的に学習し、常に１都３県の物件の最新の推定価格を算出している。
課題
対象
顧客

不動産物件の実売価格が適正かどうか判断できず，顧客は取引の意思決定ができない．

解決策 不動産情報から物件の推定価格帯と信頼度を算出することで不動産物件の購⼊を検討している顧客に意思決定を不動産取引での消費者の意思決定を⽀援⽀援する情報を提供したい不動産会社

データサイエンス・AIエンジン
モデル

サービスイメージ

不動産情報に基づくその価格推定
入力

データ

価格推定表（不動産情報）• 延べ床面積• 間取り• 駅からの距離 …

出力数値（不動産価格）• 推定価格帯• 推定の信頼度

応⽤事例紹介

タクシーの配⾞⽀援システム
タクシーの運⾏はドライバーの経験に基づいており、ドライバー間の営業実績のばらつきが⼤きかった。タクシー需要を定量的に把握することにより、売り上げが向上する（前⽉⽐の売り上げ増加率が⾮利⽤ドライバーに⽐べ2.2倍に増加）とともに、お客様の待ち時間を短縮した。
課題
対象
顧客

ドライバーの経験により営業実績のばらつきが大
きい．配車の効率が悪いと顧客の待ち時間が長い．
タクシーの配車や運行の効率化によって会社全体の営業実績を向上したいタクシー事業会社

データサイエンス・AIエンジン
モデル

解決策 過去の運行実績や人口動態データ、イベント情報から現在の地点から最も需要の高い地点へドライバーをナビゲート
し，タクシー１台あたりの利益を最大化

サービスイメージ

タクシーの需要予測
入力

データ

タクシーの配車支援

表（タクシーの運行実績、スマートフォンの人口動態データ、イベント情報など）

出力
数値（需要予測）

h$ps://japantaxi.co.jp/news/cat-pr/2018/03/09/pr.html

応⽤事例紹介

⾃動⾞の事故レベル認識ソリューション
これまでスタッフが現地に出向き、⾃動⾞の損害を査定していたため時間が掛かっていたが、本ソリューションの導⼊により査定プロセスが簡略化され、処理時間が短縮された。
課題

事故における⾃動⾞の損害査定に⼈⼿と時間が必要なため保険⾦の査定にコストと時間がかかる．

対象
顧客

⾃動⾞事故の損害査定を効率化・迅速化し，コストダウンおよびサービス向上をしたい保険企業

データサイエンス・AIエンジン
モデル

データ

事故の損害状況を⾃動で判断
ドライバーが送信した画像をもとに、⾃動で事故レベルを判別し，解決策
査定プロセスの簡略化と処理時間の短縮を実現

サービスイメージ

事故⾞両の写真画像を元に事故レベル推定
入力

出力

画像（損害車両）

数値（損害割合）80%