ともに、多目的ダム※1における利水運用の効率化のための研究を行いました。本研究においてDeNAは、画像解析技術を活用し、広範囲かつ高頻度で降雨量を予測して、現在活用している降雨量予測の精度を高めることでダム運用の効率化に貢献します。(NEDO)より委託されました。現状の多目的ダムにおける降雨量の予測方法これまで多目的ダムでは、地上雨量※2とレーダ雨量※3を用いて解析雨量※4を算出し、ダム流入水量を予測していました。地上雨量は高頻度で正確な降雨量を測ることができる一方、観測範囲が狭いことが難点です。対してレーダ雨量は、範囲が広く遠方まで観測可能ですが、局地的・速報的な降雨量を測るには不向きです。そのため地上雨量とレーダ雨量のデータを合わせて、広範囲かつ正確な雨量を解析雨量として算出しています。解析雨量は、30分おきに過去1時間の雨量から算出されるため、速報性に欠け、ダム流入水量に誤差がでることがありました。補正の目標値と見立て、レーダ雨量を画像解析技術で補正することで、広範囲かつ正確な降雨量データを従来の30分単位ではなく5分単位で求めることができました。Network)を用いています。教師あり学習の枠組みで、直近の複数時点のレーダ雨量をインプットデータ、解析雨量を教師データとしモデルを学習し、より正確な降雨量データを算出しました。レーダー雨量データよりも本モデルが出力した推論結果の方が解析雨量データに近く、補正がうまくいっていることが確認できました。これにより、ダム流入水量をより正確に予測し、ダム運用の効率化に貢献することが期待されます。銀兵GIMPEIKOBAYASHIAI本部AIシステム部データサイエンティスト機械学習を応用するプロダクトが得意で誰もが発想しない方法で、案件を達成する事ができる。前職では広告の配信システムや、レコメンド、ビッグデータの分析などを行った。DSチームの属性もありつつエンジニアリングも得意であり、これらを利用して各種サービスの展開に努めている。コンサルティング会社にてコンサルタントとして従事。その後2009年にDeNA入社。データマイニング、ゲーム事業、海外事業とオートモーティブ事業の立ち上げ等の業務に携わり、現在はAI戦略推進室にてAI技術の社内外での実用推進と新規事業の立案を行っている。MATSUIAI本部AIシステム部データサイエンスグループ第二グループグループマネジャーSIer、大手通信キャリア、外資系コンサルティングファームを経て2018年11月DeNAに入社。前職ではクライアント企業に対して、データアナリティクスを用いた課題抽出・解決などを行っていた。DeNAではオートモーティブ事業に関する分析業務や、パートナー企業との共同分析プロジェクトに従事。衛星画像分析コンテスト2位入賞。