プレスリリース2023/12/12

本部門では、主にバイオメディカル分野において、藤田教授を中心とした研究陣がネットワークAI統計解析技術の研究開発に取り組みます。さらに、これらの技術を物流などのネットワークに応用することで、情報の分断を解消し、社会問題の解決と最適化に向けて前進して参ります。

ネットワーク統計に注目した経緯
近年、「ネットワークデータ^ⅰ解析」が科学、ビジネス、社会の様々な分野で重要性を増しています。ネットワーク^ⅱは複雑かつ多様な構造を持っているため、その理解は容易ではありません。ノードとエッジの多様な関係やネットワーク全体の複雑なパターンを解明するためには、新たな可視化手法や分析手法の開発が必要となります。またネットワーク内の構造やパターンを具体的な意味やプロセスに結びつけることは難しく、手法が不足しています。

ネットワークデータの解析手法が少ない中でBlueMemeは、「ネットワーク統計」に注目しました。ネットワーク統計とは、ネットワークを統計的な枠組みで客観的に解釈し、その中で特徴量を統計量として抽出・解析する手法です。また、メカニズムの解明が可能で、計算が速く技術的にも優れており、多数の論文が執筆されているため理論的にも保証があります。

ネットワーク統計の専門家である藤田教授の着任により、研究開発を加速
藤田教授はネットワークデータに対するグレンジャー因果性検定やt-検定をはじめとした理論を構築し、ネットワーク統計の地平線を切り拓いてこられています。これらの成果は、アメリカ、イギリス、ドイツなどで賞を受けるなど国際的に評価されています。加えて藤田教授が開発したネットワーク統計解析のソフトウェアは、GPUなどの計算能力の向上により、ネットワーク構造の分析をさらに高速に実施できることから、早期にさまざまな分野の社会インフラへの統合が可能です。

ネットワークAI統計解析基盤の開発への取り組み
BlueMemeは今後、バイオメディカル領域のネットワーク構造解析に焦点を当てた研究に取り組みます。この研究を通じて得られるネットワーク統計の洞察を活かし、AIと組み合わせたネットワークAI統計の解析プラットフォームを構築します。また、これまでのアジャイル手法の実践的ノウハウを積極的に取り入れ、ネットワークAI統計技術をより迅速に社会展開していきます。

物流など他の領域への適用の可能性
ネットワークAI統計は、物流業界をはじめとした複雑なネットワークへの適用が期待されています。現在の日本では、年間約522万トンもの食料ロスが発生しており、その損失額は約6兆7500億円に上ります。この問題の一因として、生産者、卸売業者、小売業者などサプライチェーン全体の情報共有が不十分であることが挙げられます。災害、生産量、需要予測などの情報が一元化されずに、異なるプラットフォームで管理されているため、情報が断片化しています。この課題に対処するため、ネットワークAI統計の技術を活用して、最適な生産量や需要予測、災害時には別の工場での生産の提案など、サプライチェーン全体の情報が共有されるシステムを開発することが可能となります。