医療連携型ロボットとタブレット端末を活用した自立支援システムの試作開発
当社で開発してきた小型ヒューマノイドロボットに、医療に特化したシステムを搭載して医療連携ロボットを試作した。
株式会社言語理解研究所
| 事業者名 | 株式会社言語理解研究所 |
|---|---|
| 所在地 | 徳島県 徳島市 |
| 業種 | 情報サービス業 |
| 技術分野 | 情報処理 |
| 従業員数 | 49人 |
| 資本金 | 5,800万円 |
| 設立 | 2002年 |
当社の主力はテキストマイニング製品である。近年、多種多彩なビッグデータ処理の市場が拡大している。個人情報などの守秘情報をインターネット経由で転送することには情報漏洩の危険があるため、社内で分析処理できるオンプレミス製品への要望が高まっていた。
抱えていた課題
やったこと
テキストマイニング製品を守秘ビッグデータに対応させるため、高速言語分析専用装置を試作開発した。導入設備は高性能サーバ、分散処理用に3台、高速補助記憶装置である。データの絞り込みでは、特徴語による絞り込みと不要情報の絞り込みを試作し、実存するビッグデータに対して絞り込み率を百分の一以下とする性能目標を達成した。格納データの要約機能では、分析結果をコンパクトに格納するための圧縮機能を試作し、要約(圧縮)率10%の目標を達成した。分析結果の自動分類では、分析で利用した特徴語を含めて可視化できる自動分類手法を試作し、分類精度90%の目標を達成した。さらに、高速言語分析専用装置で約1億文の検証を行い、実用的な速度で辞書登録変更を可能とする目標を達成した。
| その他 | 高性能サーバ |
|---|---|
| その他 | 分散処理用サーバ(3台) |
| その他 | 高速補助記憶装置 |
新しい製品・サービス:守秘情報を含むビッグデータに対応した高速言語分析専用装置(オンプレミス製品)
守秘ビッグデータに対応した製品として他社商品と差別化でき、設備だけでなく技術力・ブランド力の強化につながる。これにより競争力の強化と販路拡大を目指している。試作では、データ絞り込み、要約(圧縮)、自動分類の各機能で性能目標が達成された。
いま募集している新事業進出・ものづくり補助金の公募要領にある審査の観点14つで見ています
テキストマイニング製品を持つ企業がオンプレミス製品へ展開する流れは読み取れるが、過去の取組との一貫性を示す記述は薄い。
守秘情報をネット転送できないオンプレミス需要の高まりを背景に挙げ、差別化された製品であると述べている。
情報漏洩リスクという課題を示し、データ絞り込み・要約・分類の新技術で解決する計画が書かれている。
絞り込み率を百分の一以下、要約率を10%、分類精度を90%とする数値目標が設定され達成が確認されたと書かれている。
試作を実施した旨の記述はあるが、開発体制や人材、事務処理能力についての具体的な記載は薄い。
守秘ビッグデータに対応できる点と、社内で分析できる製品への要望が強い点が具体的に書かれている。
1年目に販売連携企業へ試作品を提供し、2年目に改善、3年目から販売開始とする中長期のスケジュールが示されている。
公開されている事例からは読み取れません。
ビッグデータ市場の拡大に言及するが、同分野の普及度や高付加価値化の度合いを示す記述は限定的である。
情報漏洩の危険性への対応という社会的要請はうかがえるが、経済波及や雇用創出への言及は見当たらない。
補助金額や付加価値額の増加は示されていないが、販売までの計画と目標達成の記述がある。
新技術による分析の高速化で、データ活用の安全性を高める点はうかがえるが、サプライチェーンへの貢献は書かれていない。
ビッグデータ市場の拡大という成長分野への進出がうかがえるが、日本経済の構造転換への言及はない。
公開されている事例からは読み取れません。
5=数字や事実つきで具体的に読み取れる、4=具体的に読み取れる、3=読み取れるが具体性が薄い、2=わずかにうかがえる、1=公開情報からは読み取れない。公開されている事例を公募要領の観点に照らして当社が整理したもので、実際の審査の点数ではありません。
本事業終了から1年間は販売連携企業に試作品を提供し、組込試験により問題点を洗い出す。2年目にその問題点を改善して製品版を完成させる。3年目から製品販売を開始する計画である。
当社で開発してきた小型ヒューマノイドロボットに、医療に特化したシステムを搭載して医療連携ロボットを試作した。
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現存の編集設備を、高性能・高機能を有する新編集設備に更新する計画である。