CONTACT

  • TOP
  • SERVICE
  • ABOUT
  • VISION / MISSION / METHOD
  • RECRUIT
  • INFORMATION
  • PRIVACY POLICY
  • SECURITY
  • CONTACT

© 2016 Groovenauts,Inc.

INFORMATION

停電時における企業の危機意識をAIで解明|NHKスペシャル x グルーヴノーツ

2019.09.03
  • MEDIA
  • NEWS

各社の報道内容をAIで解析したグルーヴノーツの取り組みが「NHKスペシャル」で紹介されました

2019年9月1日に放送された「NHKスペシャル『巨大都市 大停電 〜“ブラックアウト”にどう備える〜』」にて、株式会社グルーヴノーツが取り上げられました。

社会は停電に対してどんな備えをしようとしているのか--グルーヴノーツは、約15,000社の停電に関連する報道内容を、独自開発したクラウドAIサービス「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)」を活用して解析しました。深層学習(ディープラーニング)によって言葉の特徴を数値化。企業が呼びかけている言葉から特徴を導き出し、危機への意識を探りました。

量子コンピュータとAIを活用して、データをつないで、未来を予測し、最適解を導く

グルーヴノーツが行なったAI解析では、単語の出現頻度のみを量的に解析するのではなく、文章を解析することで言葉の文脈的な関連を捉え、言葉をベクトル空間上の座標として表現します。これにより、例えば、「停電」という言葉と関連の深いものは何かという探索を、数学的に表現することができるようになります。

グルーヴノーツによる言葉のAI解析
「停電」や「影響」といった単語と関わりが深いと考えられるキーワード

NHKスペシャルで取り上げられました
  • 「半導体」や「ディスプレイ」、「基盤」などの精密な制御が必要な製品
  • 輸出入等に関わる「港湾」や「コンビナート」「クレーン」「倉庫」
  • 日常の暮らしに関わる「給食」「牛乳」「弁当」「ラーメン」 など

クラウドAIサービス「MAGELLAN BLOCKS」で実施したAI解析のステップ

  1. 文章から意味を組み立てている言葉を抽出
  2. 抽出した言葉に対して深層学習を行い、言葉ごとの特徴ベクトルを計算
  3. 特徴ベクトルから、言葉の関連性を解析
量子コンピュータx AIを搭載したクラウドサービス「MAGELLAN BLOCKS」

「MAGELLAN BLOCKS」活用事例
文章のベクトル化を活用した自然言語のQAシステムを実現

高度な深層学習技術・自然言語処理技術を活用して独自に開発した文書検索エンジンは、言葉の特徴ではなく、文章全体の特徴をベクトル化します。これにより、問い合わせに対して意味的に近い文章を瞬時に見つけることが可能になりました。質問者は日常的に使う自然な言葉で問い合わせを行うだけで、適切な回答を検索することができます。

自然言語のQAシステム

グルーヴノーツの「MAGELLAN BLOCKS」について

独自開発したAI(機械学習・深層学習)と量子コンピュータを搭載した「MAGELLAN BLOCKS」は、数値/画像/文書等の様々なデータをもとに、AIの高精度な予測と、量子コンピュータの組合せ最適化によって、複雑なビジネス課題に対して解を導き出すことが可能です。

グルーヴノーツは量子コンピュータとAIなどテクノロジー活用を支援します

NHKスペシャル「巨大都市 大停電 〜“ブラックアウト”にどう備える〜」

放送日:2019年9月1日(日) 午後9時00分~9時49分

日本で初めてブラックアウト(全域停電)が起きた北海道胆振東部地震から1年。
今回、当時の映像や当事者の証言などの解析から、北海道では、医療機関の情報共有システムが機能せず、災害時の患者の転院に混乱が起きるなど「医療崩壊寸前」の状態に陥っていたことが分かってきた。さらに、電気に依存していた物流システムが寸断され長期間にわたって食料品などの供給不足が発生していたことも明らかになった。

首都直下地震が発生した時、首都圏ブラックアウトは起きるのか?内閣府の想定では、電力の供給能力は5割程度に低下し、広域で停電が発生するとされている。地震から生き延びた人たちは、大停電によってどのような危機に見舞われるのか?大停電に備えるためにはどうすればよいのか?シミュレーションドラマを交え、その時への備えを考える。


【お問い合わせ】
株式会社グルーヴノーツ 広報
pr@groovenauts.jp

Previous NEXT

CATEGORY

  • ALL
  • EVENT
  • MEDIA
  • NEWS

ARCHIVE

  • 2024年
    • 9月(1)
    • 5月(3)
    • 1月(1)
  • 2023年
    • 11月(2)
    • 10月(1)
    • 7月(2)
    • 6月(2)
    • 5月(2)
    • 3月(2)
    • 2月(1)
  • 2022年
    • 10月(1)
    • 9月(2)
    • 7月(2)
    • 6月(1)
    • 5月(2)
    • 4月(2)
    • 3月(1)
    • 2月(2)
    • 1月(4)
  • 2021年
    • 11月(3)
    • 10月(1)
    • 9月(2)
    • 8月(1)
    • 7月(4)
    • 6月(4)
    • 5月(1)
    • 4月(4)
    • 3月(1)
    • 2月(3)
    • 1月(3)
  • 2020年
    • 12月(3)
    • 11月(2)
    • 10月(5)
    • 9月(3)
    • 8月(2)
    • 7月(5)
    • 6月(3)
    • 5月(4)
    • 4月(2)
    • 3月(3)
    • 2月(2)
    • 1月(1)
  • 2019年
    • 12月(3)
    • 11月(4)
    • 10月(3)
    • 9月(6)
    • 7月(2)
    • 6月(1)
    • 5月(1)
    • 4月(1)
    • 3月(1)
  • 2018年
    • 10月(1)
    • 9月(1)
    • 8月(3)
    • 7月(1)
    • 6月(3)
    • 4月(1)
    • 3月(1)
    • 2月(1)
    • 1月(1)
  • 2017年
    • 12月(4)
    • 11月(1)
    • 10月(1)
    • 9月(1)
    • 7月(1)
    • 6月(1)
    • 4月(1)
    • 3月(2)
    • 2月(1)
    • 1月(1)
  • 2016年
    • 12月(1)
    • 11月(2)
    • 9月(3)
    • 8月(7)
    • 7月(4)
    • 6月(2)
    • 5月(1)
    • 4月(2)
    • 3月(1)
    • 1月(1)
  • 2015年
    • 11月(5)
    • 10月(2)
    • 9月(2)
    • 8月(3)
    • 7月(2)
    • 6月(2)
    • 5月(1)
    • 4月(1)
    • 3月(3)
    • 2月(1)
  • 2014年
    • 12月(2)
    • 11月(3)
    • 10月(3)
    • 9月(1)
    • 8月(1)
    • 6月(1)
    • 5月(2)
    • 4月(1)
    • 3月(1)
  • 2013年
    • 12月(4)
    • 6月(1)
    • 4月(1)
    • 1月(2)
  • 2012年
    • 12月(1)
    • 11月(5)
    • 10月(5)
    • 9月(1)
    • 8月(3)
    • 7月(4)
    • 6月(4)
    • 5月(4)
    • 4月(5)
HOME 新着情報 MEDIA 停電時における企業の危機意識をAIで解明|NHKスペシャル x グルーヴノーツ
  • TOP
  • SERVICE
  • ABOUT
  • VISION / MISSION / METHOD
  • RECRUIT
  • INFORMATION
  • PRIVACY POLICY
  • SECURITY
  • CONTACT

© 2016 Groovenauts, Inc.