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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統計LODのご紹介
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
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)。
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
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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ザ・地域統計パワーバトル林 正洋
ザ・地域統計パワーバトル
鹿児島県ベビーブーム日本(全国)
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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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
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
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
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 AIAI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Copyright 2018 FUJITSU LTD3
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LODWeb 文献 公開DB自然言語理解 同一性判定Copyright 2018 FUJITSU LTD4
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 da c e fgCopyright 2018 FUJITSU LTD5
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 da 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GeneOntologyDiseaseOntology2週間1日Copyright 2018 FUJITSU LTD6
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 LTD7
Copyright 2018 FUJITSU LTD
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ServiceIntelligenceResearchTeam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
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」
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】
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.pdf8.8兆円9.2兆円10兆円10.1兆円10.4兆円88.599.51010.5112012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
Go downto slopeRaisecastersGo downto slopeforwardlyFalling downto forwardGentle slopeElderly@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 slopeforwardly"@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 53Total 1606 598図化した知識をRDF*で形式化RDF: Resource Description Framework. WorldWide 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
Go downto slopeRaisecastersGo downto slopeforwardlyFalling downto forwardGentle slopeElderly@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 slopeforwardly"@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 53Total 1606 598図化した知識をRDF*で形式化RDF: Resource Description Framework. WorldWide 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