Wide Learning™を知る
五分でわかるWide Learning™
Wide Learning™事例紹介
哺乳類判別
中学生以上
動物の情報を使って哺乳類判別できるか試してみよう。
選挙の要因の発見
高校生以上
選挙で当選する
候補者の特徴とは？
新型コロナ施策の分析
高校生以上
感染拡大防止に有効な施策の発見に挑戦してみよう。
第四弾
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Coming
Soon...
Update
2023年4月1日：事例紹介：不良品防止施策のデータをTrialToolに追加しました。
2023年3月31日：Wide Learning™活用事例ページをリリースしました。
2022年6月30日：具体的なアクション提案を可能にするWide Learning™をリリースしました。
2022年3月30日：予測の過程を知ることができる「説明可能なAI」のメリットを体験しようをリリースしました。
2021年12月27日：Wide Learning™活用事例：TBS番組「選挙の日2021」における選挙分析をリリースしました。
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」
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」
「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」
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」
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。
