LODC2018授賞式_企業事例紹介&受賞作品紹介_Platinumスポンサー

LODC2018授賞式における企業事例紹介とPlatinumスポンサー賞受賞作品の紹介資料です。

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4. 統計LODのご紹介
   

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5. 政府統計をＬＯＤの形式で２０１６年６月より提供*
   現在、9統計を公開中
   ◆国勢調査(2010年、2015年)
   ◆人口推計(2014年)
   ◆住民基本台帳移動報告(2014年)
   ◆経済センサス(2014年)
   ◆労働力調査（2012年1月～）
   ◆消費者物価指数（2010年基準、2015年基準）
   ◆家計調査（2000年1月～）
   ◆全国消費実態調査（2014年）
   ◆社会人口統計体系（1970年～）
   １．統計ＬＯＤとは
   ※（株）日立製作所がデータの設計開発を受託しています
   

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6. ２．統計ＬＯＤの特徴
   １．世界最大規模のトリプル数
   現在、約13億トリプル、1.1億の観測値データを公開
   ３．ＳＰＡＲＱＬ ＡＰＩに対応
   curlコマンド及びJavaScriptを使用する場合の例を公開
   ４．ＬＯＤデータ作成の手引きを公開
   ２．全国を網羅した小地域、メッシュデータのオントロジを公開
   ➢ 小地域（町丁目）を定義。ポリゴンデータを含む。
   ➢ 3次メッシュ（１㎞四方）及び4次メッシュ（５００m四方）を定義
   地方自治体等で、統計データをＬＯＤ形式で公開する際に参考になる情報を
   まとめています（定義した統計語彙の使用方法、リンク方法等）。
   

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7. 小地域、メッシュデータの登録に併せて、ＧｅｏＳＰＡＲＱＬでの検索が
   可能となりました。
   （ＧｅｏＳＰＡＲＱＬではポリゴンを対象とした検索をサポートします）
   １．ＧｅｏＳＰＡＲＱＬでの検索に対応
   ２．サンプルアプリケーションの公開
   ➢ LODデータの地図検索
   https://data.e-stat.go.jp/lodw/sample/mapSearch/
   ➢ LODデータの簡単取得
   https://data.e-stat.go.jp/lodw/sample/simpleSearch/
   ３．昨年からの拡充
   

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8. ぜひご活用ください！
   ３．ＳＰＡＲＱＬ検索のスピードアップ
   ３．昨年からの拡充（続き）
   統計LODサイト
   https://data.e-stat.go.jp/lodw/
   オラクルデータベースのバージョンアップに伴い、ＳＰＡＲＱＬの
   検索速度の向上を図りました。
   

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11. ザ・地域統計パワーバトル
    林 正洋
    

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12. ザ・地域統計パワーバトル
    

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14. 鹿児島県
    ベ
    ビ
    ー
    ブ
    ー
    ム
    日本（全国）
    

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16. 地域データセット
    地方自治体
    小地域 (町丁)
    地域メッシュ
    国勢調査
    （人口統計）
    データセット
    経済センサス
    （事業所統計）
    データセット
    社会・人口統計体系
    （自治体別総合統計）
    データセット
    消費者物価指数
    データセット
    労働力調査
    データセット
    

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17. اۀࣄྫ঺հᶄ
    
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    தᖒࠀਔࢯ
    

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18. 2018年12月8日
    富士通株式会社
    株式会社富士通研究所
    富士通におけるLODの取り組みと
    「説明可能なAI」への展開
    Copyright 2018 FUJITSU LTD
    

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19. 富士通におけるLODの取り組み
    „ オープンデータや企業データを横断的に活用できる基盤技術群を提供
    Copyright 2018 FUJITSU LTD
    „ 大規模LOD検索サービス（2013年~）
    世界中のLODを収集し、一括検索ができる
    LOD検索サイト
    公開URL：http://lod4all.net/ja/
    „ LODフロントエンド（2017年~）
    LODデータを様々な視点で可視化できる基盤ツール
    公開URL：https://lod4all.net/frontend/
    ※内閣府主催：RESASアプリコンテスト2017 にて 「法人インフォメーション賞」 および「価値総合研究所賞」を受賞（2017年3月）
    1
    

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20. LODとナレッジグラフ
    „ ナレッジグラフとは
    „ 組織・場所・人など、モノ・コト単位で情報を再構築
    „ モノ・コト間の関係や意味をグラフ形式で表現
    „ さまざまなレベルのデータや各種情報を共存・紐付け
    •Linked Dataは、Web上での実装を前提としたナレッジグラフの表現形式のひとつ
    „ Linked Open Data (LOD) = Linked Data + Open Data
    „ Web上で公開されているLinked Data形式のオープンデータ群
    „ ナレッジグラフを用いることで、
    „ 多数のWebサイトやファイルを周回することなく、情報を集約
    „ 機械的な問い合わせができ、プログラムから利用
    •行間が読める、一般知識を持っている、プログラムが書ける
    2 Copyright 2018 FUJITSU LTD
    賢いAIが使う、賢い知識ベース
    組織内やWebに散在する情報を集約
    

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21. AIの
    ブラックボックス化
    AIによる判断結果の人によ
    る理解が困難
    AIの社会受容性
    AIの判断結果の説明可能性
    信頼できる
    Human Centric AI
    AIの社会実装における課題と説明可能性
    ミッションクリティカルな
    領域適用が進まない
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    3
    

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22. 富士通のAI技術
    従来の誤差逆伝搬法
    グラフデータを学習できる
    富士通独自のDeep Learning
    テンソル表現（統一的表現）
    グラフデータ
    Deep Tensor®
    ニューラルネット
    ニューラルネットだけでなく、テンソル変換も学習
    意味付けされたグラフデータを
    格納した知識ベース
    昨年度の研究開発戦略説明会で発表 20年に及ぶ技術蓄積と活用実績
    変異クラス
    化合物
    遺伝子クラス
    体系知識
    （意味付けに活用）
    発症
    疾患クラス
    part-of
    タンパク質
    発現
    薬クラス
    ターゲット 効果
    活性化
    part-of
    ナレッジグラフ
    遺伝子
    PTPN11
    疾患 LEOPARD syndrome
    変異
    NM_002834.4:c.174C>G
    バーチャル
    スクリーニング
    IT創薬
    マルウェア
    侵入検知
    サイバー攻撃
    拡張誤差逆伝搬法
    LOD
    Web 文献 公開DB
    自然言語理解 同一性判定
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23. 富士通の提案する「説明可能なAI」
    推定因子
    入力 出力
    根拠構成技術
    推定結果だけでなく、
    「理由」（推定因子）を出力
    推定結果
    ナレッジグラフ
    推定因子特定技術
    入力から推定結果に至る
    「根拠」をナレッジグラフで構成
    2つの説明を行う全く新しいAI： 結果の「理由」と「根拠」を説明
    ①推定結果の「理由」を説明
    Deep Tensor®
    ②推定結果の「根拠」を説明
    b d
    a c e f
    g
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24. ゲノム医療への応用
    „ 現行のゲノム医療
    診断外来
    (採血等)
    „ 技術の適用
    遺伝子解析
    (次世代シーケンサー)
    個性(遺伝子の異常)に
    合わせた治療薬の提示
    分析・レポート作成
    北海道大学病院(http://www.huhp.hokudai.ac.jp/hotnews/detail/00001144.htmlを参考に作成
    原因遺伝子の特定、薬・治
    験の検索、推奨治療の判断
    Web
    医学論文 バイオDB
    診療の説明責任
    …
    遺伝子変異
    18万件の疾患系
    変異データから学習
    Deep Tensor®
    遺伝子変異
    疾患との
    関係を推定
    PubMed
    (医学論文
    1700万件)
    バイオ分野DB
    (300万レコード)
    b d
    a c e f
    ナレッジグラフ
    医学論文1700万件等から
    100億を超える知識を構築
    推定因子
    推定因子を用いて、変異
    から疾患に至る医学的に
    裏付けされた根拠を構成
    Gene
    Ontology
    Disease
    Ontology
    2週間
    1日
    Copyright 2018 FUJITSU LTD
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25. さまざまな領域に展開中
    国プロ活用・産学連携も活用
    ヘルスケア
    金融機関との共創
    金融
    社内で実践
    コーポレート
    遺伝子変異から
    疾患を推定
    医学論文やゲノム
    知識DBをもとに
    医学的根拠ある説明
    業績や経済指標から
    企業の成長を予測
    適時開示情報、業界動向
    等をもとに、他社と比較した
    強み、弱みを説明
    従業員の活動データから
    健康変化を検知
    組織情報や業務情報を
    もとに、健康維持・増進の
    要因を職場環境から説明
    „ 様々な領域で、人とAIが協調し企業や社会の課題の解決を目指す
    Copyright 2018 FUJITSU LTD
    7
    

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26. Copyright 2018 FUJITSU LTD
    

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27. ෋࢜௨-0%৆
    ෋࢜௨גࣜձࣾ
    հޢͷߏ଄ԽϚχϡΞϧͷྫ
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28. ෋࢜௨-0%৆
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    ΋େ͖͘ධՁ͍ͯ͠·͢ɻࠓޙɺ"*հޢࢧԉϩϘοτͷߦಈ੍ޚͳ
    ͲɺΑΓଟ͘ͷԠ༻͕ظ଴͞Ε·͢ɻ
    հޢͷߏ଄ԽϚχϡΞϧͷྫ
    

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29. Service
    Intelligence
    Research
    Team
    介護の構造化マニュアル
    の例
    西村悟史
    産業技術総合研究所
    謝辞
    本研究の一部は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構
    (NEDO）の委託業務および，JSPS科研費 16K16160の助成を受けたものです．
    d011
    

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30. NEDO委託事業「次世代人工知能・ロボット中核技術
    開発／次世代人工知能技術分野／人間と相互理解で
    きる次世代人工知能技術の研究開発」
    

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31. NEDO委託事業「次世代人工知能・ロボット中核技術
    開発／次世代人工知能技術分野／人間と相互理解で
    きる次世代人工知能技術の研究開発」
    生産性
    【サービス業】
    

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32. 背景：介護分野の現状
    内閣府第8階社会保障ワーキング・グループ資料4介護費の動向について
    http://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/reform/wg1/280323/shiryou4.pdf
    8.8
    兆円
    9.2
    兆円
    10
    兆円
    10.1
    兆円
    10.4
    兆円
    8
    8.5
    9
    9.5
    10
    10.5
    11
    2012年度 2013年度 2014年度 2015年度 2016年度
    介護保険料の推移
    厚生労働省: 2025 年に向けた介護人材にかかる需給推計（確定値）について,
    http://www.mhlw.go.jp/file/04-Houdouhappyou-12004000-Shakaiengokyoku-
    Shakai-Fukushikibanka/270624houdou.pdf_2.pdf
    ◼ 介護保険料と介護人材の
    需要が年々増加している．
    ⇒生産性向上が課題．
    ◼ 介護者の教育コスト低減
    ◼ 介護者間のばらつきの低減
    ◼ リスクの低減
    

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33. Go down
    to slope
    Raise
    casters
    Go down
    to slope
    forwardly
    Falling down
    to forward
    Gentle slope
    Elderly
    @prefix sm: .
    @prefix owl: .
    @prefix rdfs: .
    @prefix act: < http://coto.pj.aist.go.jp/ontologies/structured-manual/Action/ > .
    act:259 rdf:type owl:NamedIndividual ,
    sm:Action ;
    sm:Achieve act:233 ;
    sm:hasActor "Elderly person" ;
    rdfs:label "Go down to slope"@en .
    act:263 rdf:type owl:NamedIndividual ,
    sm:Action ;
    sm:Achieve act:259 ;
    sm:NonOrder act:264 ;
    sm:hasActor "Care worker" ;
    sm:hasCondition "Gentle slope" ;
    rdfs:label “Raise casters"@en .
    act:264 rdf:type owl:NamedIndividual ,
    sm:Action ;
    sm:Achieve act:259 ;
    sm:hasActor "Care worker" ;
    sm:hasRisk "Falling down to forward" ;
    rdfs:label "Go down to slope
    forwardly"@en .
    作ったもの：計算機参照可能な介護の知識源構築
    介護行為の種類 行為数 他の情報の数
    排泄介助 277 71
    入浴介助 253 90
    移乗介助 247 96
    移動介助 236 76
    更衣介助 226 51
    体位変換 197 75
    口腔ケア 170 86
    食事介助 140 53
    Total 1606 598
    図化した知識を
    RDF*で形式化
    RDF: Resource Description Framework. World
    Wide Web Consortiumにより推奨される
    知識表現フレームワーク．
    移乗する際に「座る」
    ことがあれば，そのた
    めに何をしてどんなこ
    とに注意しますか？
    検索
    座面に腰を下ろすとき
    にバランスを崩すなど
    がありますよ．
    ①: 紙で使用
    ②計算機参照可能に
    形式化し，一般公開
    ③既存のデータベース
    システムで検索可能
    https://git.io/fN6xS
    公開サイト
    

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34. Go down
    to slope
    Raise
    casters
    Go down
    to slope
    forwardly
    Falling down
    to forward
    Gentle slope
    Elderly
    @prefix sm: .
    @prefix owl: .
    @prefix rdfs: .
    @prefix act: < http://coto.pj.aist.go.jp/ontologies/structured-manual/Action/ > .
    act:259 rdf:type owl:NamedIndividual ,
    sm:Action ;
    sm:Achieve act:233 ;
    sm:hasActor "Elderly person" ;
    rdfs:label "Go down to slope"@en .
    act:263 rdf:type owl:NamedIndividual ,
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    sm:Achieve act:259 ;
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    act:264 rdf:type owl:NamedIndividual ,
    sm:Action ;
    sm:Achieve act:259 ;
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    sm:hasRisk "Falling down to forward" ;
    rdfs:label "Go down to slope
    forwardly"@en .
    作ったもの：計算機参照可能な介護の知識源構築
    介護行為の種類 行為数 他の情報の数
    排泄介助 277 71
    入浴介助 253 90
    移乗介助 247 96
    移動介助 236 76
    更衣介助 226 51
    体位変換 197 75
    口腔ケア 170 86
    食事介助 140 53
    Total 1606 598
    図化した知識を
    RDF*で形式化
    RDF: Resource Description Framework. World
    Wide Web Consortiumにより推奨される
    知識表現フレームワーク．
    移乗する際に「座る」
    ことがあれば，そのた
    めに何をしてどんなこ
    とに注意しますか？
    検索
    座面に腰を下ろすとき
    にバランスを崩すなど
    がありますよ．
    ①: 紙で使用
    ②計算機参照可能に
    形式化し，一般公開
    ③既存のデータベース
    システムで検索可能
    https://git.io/fN6xS
    公開サイト
    ①: 紙で使用
    

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35. Go down
    to slope
    Raise
    casters
    Go down
    to slope
    forwardly
    Falling down
    to forward
    Gentle slope
    Elderly
    @prefix sm: .
    @prefix owl: .
    @prefix rdfs: .
    @prefix act: < http://coto.pj.aist.go.jp/ontologies/structured-manual/Action/ > .
    act:259 rdf:type owl:NamedIndividual ,
    sm:Action ;
    sm:Achieve act:233 ;
    sm:hasActor "Elderly person" ;
    rdfs:label "Go down to slope"@en .
    act:263 rdf:type owl:NamedIndividual ,
    sm:Action ;
    sm:Achieve act:259 ;
    sm:NonOrder act:264 ;
    sm:hasActor "Care worker" ;
    sm:hasCondition "Gentle slope" ;
    rdfs:label “Raise casters"@en .
    act:264 rdf:type owl:NamedIndividual ,
    sm:Action ;
    sm:Achieve act:259 ;
    sm:hasActor "Care worker" ;
    sm:hasRisk "Falling down to forward" ;
    rdfs:label "Go down to slope
    forwardly"@en .
    作ったもの：計算機参照可能な介護の知識源構築
    介護行為の種類 行為数 他の情報の数
    排泄介助 277 71
    入浴介助 253 90
    移乗介助 247 96
    移動介助 236 76
    更衣介助 226 51
    体位変換 197 75
    口腔ケア 170 86
    食事介助 140 53
    Total 1606 598
    図化した知識を
    RDF*で形式化
    RDF: Resource Description Framework. World
    Wide Web Consortiumにより推奨される
    知識表現フレームワーク．
    移乗する際に「座る」
    ことがあれば，そのた
    めに何をしてどんなこ
    とに注意しますか？
    検索
    座面に腰を下ろすとき
    にバランスを崩すなど
    がありますよ．
    ①: 紙で使用
    ②計算機参照可能に
    形式化し，一般公開
    ③既存のデータベース
    システムで検索可能
    https://git.io/fN6xS
    公開サイト
    

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