データから導き出したInsightとデータ利活用ナレッジを駆使した顧客のデジタルトランスフォーメーションを実現するソリューション創生とそれを支えるAIとアナリティクス技術の研究開発に取り組んでいます。顧客協創を通じて、技術開発から事業創生をシームレスに行い、社会イノベーションに貢献します。
デジタルトランスフォーメーション、分析ナレッジデータベース、ダークデータ分析
ドメイン知識活用機械学習、時系列データ分析、MLOps、映像解析、異常行動・予兆検知、Vision Knowledge Graph、災害状況把握、人流分析モデリング、シミュレーション、デジタルツイン、IoT、Deep Learning、都市データプラットフォーム、グリーントランスフォーメーション
Publishing Academic Papers:
Kuwamoto, S., Kitano, Y., & Asahara, A. (2020, December). Machine-learning-based People-flow Simulation for Facility Layout Planning. In 2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 1362-1367). IEEE.
DOI: 10.1109/BigData50022.2020.9378304
Abstract:
We present a practical people-flow simulation method for evaluating facility layout plans; and demonstrate its effectiveness in experiments using real people-flow data. To improve the robustness of our previous machine-learning-based method, we use a single model trained from entire trajectory data, considering the negative effect of dividing up the training data. We also introduce feature values that represent positional relations between a pedestrian's destination and obstacles. To evaluate the performance of our method, people-flow data were obtained by using LiDAR sensors in an office before and after its layout was changed. In the experiments, we trained the prediction model from only the data before the layout change and found that the people-flow simulation was accurate even after the layout change. We also confirmed that our method outperformed the existing ones. As a result, it was confirmed that our people-flow simulation method can be used to evaluate facility layout plans.
Building Relationships:
記事：世界中のダークデータを抽出せよ。日立製作所 × スタンフォード大学の北米戦略について聞いてみた Qiita×Hitachi特設ページ
https://zine.qiita.com/interview/202109-hitachi/
日立製作所は2021年6月に「データ抽出ソリューション」を事業化。これは、企業の中で日々収集・蓄積されていくデータのうち、活用されていない、もしくは活用されているが手間がかかって活用効率が悪いデータ、いわゆる「ダークデータ」を抽出し、デジタル資産として有効活用できるようにするソリューションである。米国スタンフォード大学の企業参画プログラムで開発されたAIを中核としたエンジンを活用し、非定型ドキュメントであっても必要な文字情報等を抽出してデジタルデータ化する。具体的にどのような技術を用いており、また中長期的にどのような事業構想を描いているのか、日立製作所・日立アメリカ・日立ヴァンタラの3社にてデータ抽出ソリューションの企画・開発に携わっている3名が解説する。
記事：日立のマテリアルズ・インフォマティクスを支える若手データサイエンティスト・研究者3名が語る、世の中の理(ことわり)への探究談義120分 Qiita×Hitachi特設ページ
https://zine.qiita.com/interview/202103-hitachi-2/
日本のモノづくり産業の要のひとつともいえる「材料・素材」開発分野におけるDXを実現するマテリアルズ・インフォマティクスをメインテーマとして、若手データサイエンティスト・研究者3名が、各々が進める研究領域の視点から、日立ではどのような思考・アセットでどのようなプロジェクトを進めているのかを語る。
鍬本賢志, 北野佑, & 淺原彰規. (2020, August). レイアウト変更対応型人流シミュレーション. In IEICE Conferences Archives. The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers.
北野佑, 鍬本賢志, & 淺原彰規. (2021). データ駆動型人流シミュレーション. 電子情報通信学会誌= The journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, 104(9), 970-974.
山城昌雄 他(2021). 機械学習を用いた輸送障害時の旅客流動予測モデルの開発、鉄道技術・政策連合シンポジウム (J-RAIL2021).
照屋絵理 他，"新素材研究開発分野における文献からの研究支援情報抽出技術の提案", 第20回情報科学技術フォーラム（FIT2021）,2021年8月.
我妻正太郎 他，"自動作成された類義語抽出ルールによる類義語抽出精度向上手法", 第20回情報科学技術フォーラム（FIT2021）,2021年8月.
濱本敬大 他，"複数顧客に向けた共通の予測モデルの精度向上手法の検討", 第20回情報科学技術フォーラム（FIT2021）,2021年8月.
Miyata, Yasushi, et.al. "Concept drift detection on data stream for revising DBSCAN cluster." Proceedings of the 10th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics. June 2020, Pages 104–110,
https://doi.org/10.1145/3405962.3405990
宮田康志 他, "ストリームデータのConcept Drift検出によるDBSCANクラスタ補正", 電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌）2020 年 140 巻 8 号 p. 949-955,
https://doi.org/10.1541/ieejeiss.140.949
人の歩行に連動する空間演出の楽しさでフィジカル・ディスタンシングを誘発するシステムを開発
https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17687021
人の動きに連動した空間演出でフィジカル・ディスタンシングを誘発する技術 - 日立
https://www.youtube.com/watch?v=gKUQjnuOtbg
ニュースリリース 2021年6月23日
企業内の「ダークデータ」に着目した「データ抽出ソリューション」を提供開始
米国発のAIを活用し、非定型ドキュメントからのデータの効率的な抽出と有効活用を支援
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/06/0623a.html
ニュースリリース 2020年7月20日
帝人の新素材の研究開発におけるDX推進に向けて協創を開始
先進のデジタル技術を用いて社内外のデータ利活用を加速し、帝人の新素材の研究開発におけるさらなる高度化・効率化を実現
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/07/0720.html
ニュースリリース 2019年1月29日
住信SBIネット銀行と日立、AI審査サービスを提供する合弁会社設立に向けた基本合意書を締結
地域創生に向け2019年10月に複数金融機関向けサービス開始を予定
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2019/01/0129.html
