Wide Learning™の活用事例:少量データの学習で高精度の判断を実現

富士通研究所のWide Learning™とは?ワイドラーニング

Wide Learning™は、科学における「発見」のプロセスから着想を得たAI技術です。論理的かつ客観的な思考プロセスを再現しているので、従来のAIとは異なり判断根拠の説明が可能です。そのため、現場の担当者はAIの予測結果を納得して受け入れやすくなるのです。

また、少量のデータ(表データ)からでも高精度な判断が可能であり、次に何をすればよいかのアクションプランまで提示できます。

Wide Learning™の強み

Wide Learning™はどんな業界で活躍できるの?

研究で使う Wide Learning™

Wide Learning™はこれまでに様々な研究の現場で活用されてきました。「私も研究でWide Learning™を使ってみたい!」という方にオススメ。

ビジネスで使う Wide Learning™

少ないデータからでも高精度の分析が可能なWideLearning™。
「Wide Learning™を使って、より効果的な施策を打ちたい!」という方にオススメ。

  1. Wide Learning™
  2. 新しい知見を発見する
  • Bioinformaticsバイオインフォマティクス

    遺伝子発現量などのデータから疾病や薬剤効果に関する複雑な要因を発見し、医療や創薬の発展に貢献します。

  • Discover Electoral Factors選挙要因分析

    過去の選挙の結果や世論調査、候補者属性などの多様なデータを網羅的に分析し、候補者の当落要因を客観的に提示します。

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  1. Wide Learning™
  2. 現場改善
  • Prevention of Defective Products不良品防止施策

    製造業において、少ない異常系データからでも不良品発生などを予測し、歩留まりを改善するために取るべき次のアクションをご提示します。

  • Improvement in Insurance Sales保険営業施策

    膨大な顧客プロファイルと営業実績データを網羅的に探索し、最も効果的に契約につながる顧客セグメントとアクションの組み合わせを発見、ご提示します。

  • Hot Lead Predictionホットリード予測

    ホットリード予測とは購入意欲が高い顧客を予測すること。顧客の属性や行動履歴の組合せから、膨大な購買パターンを網羅的に検証、商品購入の可能性が高い顧客の特徴を抽出します。

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  1. Wide Learning™
  2. 新しい知見を発見する
  3. バイオインフォマティクス

Bioinformaticsバイオインフォマティクス

  • #2重要な仮説を漏れなく発見可能

疾病や薬剤効果に関する複雑な要因を発見

遺伝子発現量などのデータから疾病や薬剤効果に関する複雑な要因を発見し、医療や創薬の発展に貢献します。

たとえば創薬では、新規薬剤開発の成功の鍵は、効果が期待される患者を識別して臨床試験を行うこと。しかし、患者特性(遺伝子発現量など)の総数は1000兆通りを超え、私たち人間の手で探し当てることはとても困難です。Wide Learning™は、その膨大な患者の特性を網羅的に探索し、薬剤効果との関係を示唆する仮説を抽出します。

現在、複数の大学や企業と連携して実証研究に取り組んでいます。

ビジネスで使う Wide Learning™

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  1. Wide Learning™
  2. 新しい知見を発見する
  3. 選挙要因分析

Discover Electoral Factors選挙要因分析

  • #1判断根拠の説明が可能
  • #2重要な仮説を漏れなく発見可能

当落要因を客観的に説明

これまでテレビの選挙特番などでは、専門家が当落の要因をどう解説するかが1つの柱となっているなかで、様々なデータを基に当落の要因を説明できるAI技術の活躍に期待が寄せられています。

Wide Learning™は過去の選挙結果や世論調査、候補者の属性など多様なデータを網羅的に分析し、候補者の当落要因を客観的に提示します。

2021年10月の衆議院選挙では、激戦区の候補者が接戦を演じている要因をWide Learning™が分析・提示し、その結果がTBSテレビの開票特番「選挙の日2021」にて生放送されました。

ビジネスで使う Wide Learning™

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  1. Wide Learning™
  2. 現場改善
  3. 不良品防止施策

Prevention of Defective Products不良品防止施策

  • #2重要な仮説を漏れなく発見可能
  • #3少量のデータでも高精度な判断が可能
  • #4アクションプランを自動で提示可能

ものづくりの工程に潜む課題を発見し、改善策を提示

ものづくりの工程は、部品の調達から製品の設計・製造と多岐に渡り、取得されるデータ項目の数は膨大です。一方で、不良品発生などをあらわす異常系データはとても少なく、従来のAIでは問題の原因を突き止めるのは簡単ではありませんでした。

Wide Learning™️は、このような膨大な項目数をもつデータに対して、良・不良品発生要因の仮説を網羅的に探索します。さらに、少ない異常系データからでも不良品発生などを予測し、歩留まりを改善するために取るべき次のアクションをご提示します。

ビジネスで使う Wide Learning™

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  1. Wide Learning™
  2. 現場改善
  3. 保険営業施策

Insurance Office保険営業施策

  • #2重要な仮説を漏れなく発見可能
  • #4アクションプランを自動で提示可能

顧客の特性ごとに最適な営業施策を発見・提示

「どのような顧客に、どのような営業施策を実施すると効果的なのか?」その組み合わせはあまりに膨大であり、私たち人間の手で最適解を見つけ出すことは難しいです。しかし、その膨大な空間を探索することで、まだ試されていないけれど非常に有効な施策が見つかるかもしれません。

Wide Learning™は、膨大な顧客プロファイルと営業実績データを網羅的に探索し、最も効果的に契約につながる顧客セグメントとアクションの組み合わせを発見、ご提示します。

ビジネスで使う Wide Learning™

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  1. Wide Learning™
  2. 現場改善
  3. ホットリード予測

Hot Lead Predictionホットリード予測

  • #1判断根拠の説明が可能
  • #2重要な仮説を漏れなく発見可能

マーケティングデータから優良顧客の候補を予測

ホットリード予測とは、どのような顧客が高い購入意欲を持っているかを予測することです。

Wide Learning™は、顧客の属性(年代、職種、役職など)や行動履歴(ページ閲覧、クーポン利用、イベント参加など)の組合せから、膨大な購買パターンを網羅的に検証し、商品を購入する可能性が高い顧客に関する仮説を発見します。発見した仮説は「賃貸物件に住んでいる営業職の男性は購入する可能性が高い」など人間にも理解が可能であるため、現場のマーケティング担当者はAIの仮説を納得して受け入れやすくなるのです。

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適用製品における利活用事例

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Wide Learning™ NEWS

東海国立大学機構との宇宙天気予測に関する共同研究にWide Learningが活用されました。
東海国立大学機構と富士通、包括協定における宇宙天気予測の課題探索や技術開発を加速
こども・家庭支援に関する佐渡市との共同実証にWide Learning™が活用されます。
佐渡市と富士通、こどもと家庭への支援強化に向けた取り組みを加速
医学系論文誌 Frontiers in Medicine にWide Learning™の関連論文が掲載されました。
Reiko Muto, Shigeki Fukuta, Tetsuo Watanabe, Yuichiro Shindo, Yoshihiro Kanemitsu, Shigehisa Kajikawa, Toshiyuki Yonezawa, Takahiro Inoue, Takuji Ichihashi, Yoshimune Shiratori and Shoichi Maruyama
Predicting Oxygen Requirements in Patients with Coronavirus Disease 2019 Using an Artificial Intelligence-Clinician Model Based on Local Non-Image Data

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Trial Tool(Wide Learning™体験ツール)について

われわれ富士通研究所は、「Wide Learning™」を企業や研究者だけでなく、⼀般の方にも知って、使って、評価いただきたいと考えています。
そこで、解説ドキュメントや導入事例と共に、Wide Learning™の体験利用ができる環境「Trial Tool」を提供することにしました(※)。
対象年齢は中学生以上と考えていますが、学生の方は親子でのご利用をおすすめします。
また、体験ツールを通じての商談のお問い合わせは下記にお願いします。

※ いくつかのコア機能を制限させていただいております。