:藤原健真)は、少ないデータから本質部分を抽出することに優れているスパースモデリング技術を応用したデータ分析サービスを、法人向けに提供開始します。アプリ「Hacarus」で培ってきたテクノロジーとソフトウェア資産を一般的なデータ分析に適用することで、ディープラーニングに必要とされる大量の学習データが入手できない環境での、コンピューターによる分析・識別作業の完全自動化を実現します。サービスを開発し、スマートフォンアプリ「Hacarus」を通じて健康経営を実践する民間企業やフィットネスクラブなどの法人顧客にサービス提供を行ってきました。スパースモデリング技術が持つ「少ないデータから本質部分を抽出する」という特性を最大限に活用する形で、欠損したバイタルデータであってもユーザーの健康状態と生活傾向を自動的に分析・識別する手法を確立し、ヘルスケア系サービスの最大の課題であるユーザーによるデータ入力負荷を大幅に軽減しました。一方で、昨今の機械学習で頻繁に用いられるディープラーニングは大量の学習データが必要とされるため、学習データが少ない環境でのコンピューターによる分析・認識には適用が難しいという課題が多数の法人顧客から寄せられるようになりました。今回、ハカルスが持つヘルスケア分野でのスパースモデリング技術関連のソフトウェア資産を一般的なデータ分析に適用することで、このような課題を解決します。意図的にデータ量を減らし、少ないデータから本来あるべきデータを再構成する手法は圧縮センシングと呼ばれています。圧縮センシングの事例として、MRIの撮像時間を4分の1まで短くして収集した画像データから、スパースモデリング技術を利用して画像データを再構成した例があります。これにより、患者にかかる負担を最小限に抑えながら診断に必要な画像データが得られるだけでなく、1回の撮像時間を短くすることで高価な医療機器であるMRIの利用回数を向上させることが可能になります。圧縮センシングにおけるスパースモデリング技術は、例に挙げたMRI以外の医用画像への応用、さらに他の計測技術との融合も現在進んでいます。今回、ハカルスではスパースモデリング技術の主な応用方法である画像データの分析・認識を中心に、様々なデータを対象にしたサービスを提供します。スパースモデリング技術のもう1つの特性であるデータ同士の因果関係の解明もサービスとして提供を行います。ディープラーニングでは解決することができない「正解データそのもの導き出す」といった使い方が可能になります。これは、スパースモデリング技術が持つデータの本質部分の抽出に優れるという特性を利用し、入力データに対して何が出力データを特徴づけているかを分析・識別することで実現されます。以下は、想定されるHACARUSのデータ分析サービスの利用例です。現時点では、与えられたデータに対して特徴を認識するためのモデル作成をハカルスが請け負う形でサービスを提供しますが、将来的には特定のデータ種類に対応した分析・識別サービスをAPIとして提供する予定です。企業はこれらAPIを利用することで、既存のシステムに容易にスパースモデリング技術を組み込むことが可能になります。