機械学習（ML）と人工知能（AI）をうまく活用「仁者達がAIの力を活用する」

目次（Table of Content)

1. はじめに
2. 仁者がAIの力を活用する　-緊急医療援助の提供　-自然災害への対応　-世界の飢餓の撲滅を支援　-健康転帰の予測と再入院の低下
3. 結論

はじめに

大惨事や危機の時に、人々は集結し、良心からの行為でお互いを助け合うことがよくあります。仁者達が人工知能と機械学習を使用して、災害、伝染病、およびその他の緊急事態への対応を管理しているのは当然のことです。MLとAIはあらゆるビジネスツールキットの優れた追加機能であり、適切に使用すれば、悲劇の最前線にいる人々を支援することもできます。

仁者がAIの力を活用する

仁者が人工知能と機械学習の力をどのように活用し、困窮している人々を支援してきたか、いくつか例を挙げて紹介します。

緊急医療援助の提供

国境なき医師団は、緊急医療援助を必要な場所に迅速に届けることに焦点を当てた国際援助組織です。多くの場合、国境なき医師団 (MSF) に所属する看護師、医師、およびその他の専門家は、迅速に対応して医療ホットスポットに展開する必要があります。彼らは適切なサービスが適切な場所で適切なタイミングで提供されるように、地方自治体との連携状況を確認する必要があります。

この意思決定をサポートするために、組織はReaction Assessment Collaboration Hub (REACH) を開発し、頻繁に変化する状況をマッピングして分析しました。REACHは「組織のデータとクラウドソーシングを組み合わせ、膨大な数の情報ソースを利用します。」これらすべてのソースを組み合わせて意味を理解することは、機械学習の素晴らしい用途であり、MSFは「非構造化データを安全なポータルに照合し、最適な分析を提供して最適な応答を計画するのに役立ちます。」

現場の医療専門家は、必要な情報をタイムリーかつ効率的な方法で提供するチャットボットを介してこの情報にアクセスできます。

自然災害への対応

地震、洪水、台風などの自然災害への対応は、AIとMLが良く活用される分野です。2005年に米国南東部を襲ったハリケーンカトリーナの余波を受けて、科学者と救助者は長距離をカバーできる無人航空機(UAVs)を使用して生存者を探しました。MLベースの予測アルゴリズムを使用し、救助者は生存者がどこに行く可能性が高いのかを判断することができました。UAVsは自律的であることが多く、生存者を見つけて救助するために適切な場所に探索者を誘導することに迅速に運用されています。

世界の飢餓の撲滅を支援

飢餓は世界中で根強い問題であり、8億2,000万人以上が栄養不足に苦しんでいると推定されています。空腹を助けるために、研究者は最初にどの分野を最も必要かを、決定する必要がありました。AIを使用して衛星画像を分析し、貧困地域を見つけることで飢餓撲滅支援を実行しました。

仁者と技術者は協力してAIとMLを様々な方法で使用し、この根強い問題を緩和しています。一部のプロジェクトには、AIを使用して農業の収穫量を改善し、過去の収穫量データ、衛星画像、および気候情報をMLベースの予測モデルに組み合わせることにより、農家が適切な時期に作物を植える支援をすることが含まれています。様々なセンサーによって生成されたデータを使用した土壌組成分析も、作物収穫量の増加に役立ちます。

健康転帰の予測と再入院の低下

健康転帰は、AIとMLが患者、医者、研究者に大きな利益をもたらすために使用される分野です。

あなたがサイエンティストか、またはデータサイエンスに接している場合、Center for Medicare and Medicaid Service (米国政府機関) は、AIツールを使用して病院や他の高度な看護施設に入院した患者の健康転帰を予測するプログラムを考案するコンテスト (勝者には100万ドル相当) を実施しています。

病院と高度看護を必要とする再入院は、費用も危険も伴います。このコンテストにより、彼らはAIを利用して健康転帰を予測し、再入院の数を減らすことを望んでいます。

結論

MLとAIは、単なる最終結果ではありません。MLとAIの力が発揮されるならば、様々な領域で人間の生活を向上させる真の可能性を秘めています。

事業や人道上の理由から、機械学習プロジェクトの開始について詳しく知りたい場合は、機械学習プロジェクトガイドをご覧ください。新しいプロジェクトの重要な最初のステップを案内し、成功を支援します。

Rapid MinerははNissho-Naticのソリューション、Business DataScience Platformが提供する,AIデータ分析プロジェクトの成功を支える標準プロセスを網羅したワンストップサービスです。

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本記事は、米RapidMiner社ホームページ内、RapidMiner BLOG掲載の”Doing good with machine learning and AI”(2020年4月21日)を翻訳したものです。

記事担当者:アプリケーション企画開発部　積田
投稿日:2020/09/23