各業界でのデータサイエンスの活用について調べてみた（随時追加）

仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。

2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。

【2021/11/27追記】
公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。

業界別のページ内遷移

自動車・同附属品製造業
建設
不動産
医療（医薬品の卸）
生命保険
外食
物流
BtoC-EC
電力
電気通信
スーパー

業界別にデータサイエンスの事例を集めてみる

・業界としては、市場規模マップの上位30の市場としてみる

事例の調べ方

各業界の売上1~2位の企業名とデータサイエンス系キーワードを掛け合わせGoogle検索ないしGoogle Scholar検索を行う。

  • Google検索を自動で行う。
    • 「かものはし製パン 機械学習」
    • 「かものはし製パン 人工知能」
    • 「かものはし製パン データサイエンス」
  • 30業界2社の3つのキーワードごとの検索結果上位30位を取得
    • 計5400の検索結果から求人などを除外
    • 不要なものを除外したリストから目視で精査、まとめ

検索自動化のソースコード

一応、Google Scholarの検索自動化のためのPythonコードを置いておきます。クローリングのお作法などは「Pythonクローリング＆スクレイピング[増補改訂版] -データ収集・解析のための実践開発ガイド-」のような本で身につけておくと分析関連業務で楽になります。

総務省の白書に関してコメント

「日本企業におけるデータ活用の現状」という総務省が出している2020年3月のアンケートに基づいたレポートがあるのですが、なかなか良い統計が載っていて、日本全体の会社におけるデータ活用度をある程度掴むことができると思いました。

どうやら大企業の半数近くは経営企画や製品企画、マーケティングにデータを活用していて、大企業の2割の企業で機械学習を用いたデータ活用を行なっており、大企業の5割の企業でデータ分析専門の部署があるようです。
データ分析が、かなり社会に浸透しているのだなと思われました。
そして、多くの企業の関心事がデータの質になってきているようです。データ分析で重要な観点にしっかり関心が高まっているのは良いことですね。

業界ごとの取り組み

以下では業界ごとに事例などをまとめていきます。結構長くなりそうです。

自動車・同附属品製造業

数理工学や群体数理、行動経済学など幅広い領域を研究対象としている。

  • シミュレーションを活用した制御ソフトの自動検証技術
    • サーチベーステスト（SBT）：自律走行ロボットが充電ステーションへ帰還する際に、自己位置の推定に誤差が生じる課題を抱えていたが、SBTを用いることで推定誤差が生じる環境要件を特定してソフトの誤差80%減を実現していたりする。
  • 機械学習による性能テストの効率化
    • エンジンの燃焼に関するシミュレーションの実行時間の短縮を機械学習で行う。シミュレーションの効率化が積極的に行われている。
  • 歩行者保護性能の評価試験
    • ボンネットの設計効率化に向けて、CAE（computer-aided engineering）で構造解析を行う前に、ある程度の歩行者保護性能をAIで判定できるようにする取り組みが行われている。
  • Positive-confidence(Pconf)分類
    • アプローチとしては、正例の分布とその信頼度だけで、分類ミスによって生じる損失の期待値を最小化する手段。
    • ドライバーの心電情報から眠気を推定する際に用いた
  • 深層強化学習
    • 自動運転の際に、「ぶつからない」ことを学習する分散機械学習
  • 車内にカメラやマイク、脈拍センサーなどを置き、乗員の行動や会話、生体情報などを把握する開発
    • 自動運転車からデータを集めてAIで解析すると、人の行動や嗜好、健康状態、さらには感情まで推定
    • 感情エンジンを開発し、ドライバーの表情や声の調子からストレス状況を判断して安全運転をサポートしたり、ライフスタイルでの嗜好を学習して、状況に応じた選択肢を提案する。

建設

  • スマートハウス
    • 既存のIoT機器やWebサービス、建物内に設置するデータ収集サーバを連携し、個々の機器・サービスを統合するシステムを構築し、家電の遠隔操作や省エネアドバイスなどの生活サービスをユーザーの好みに応じてカスタマイズできるシステムや、音声認識による機器操作、情報配信等のサービスにつなげる。温度センサとエアコンや電動窓を連動し真夏の寝苦しさを解消するなども。
    • HEMS(Home Energy Management System)の規格のもと、IoTデバイスを起動させるケースが多い。音声認識を用いたアプリケーションや気象や様々なセンサーを基にした家電の最適化などが扱われる。
  • 施設内の映像解析
    • 施設内に設置したカメラ映像から利用者のマスク着用や施設内カフェテリアの混雑度を自動で検知する実証実験を行っている。モニターでリアルタイムの映像を確認できるが、個人情報保護の観点から人物はシルエット表示されないとのこと。なお、実証実験で利用するカメラ映像は2カ月間保存・利用し、期間終了後に消去する。
  • マンションにおける電力供給システムの最適化
    • 家庭向けの発電設備の稼働を、過去の電力使用データなどから最適制御を行い、遠隔でコントロールする。生活リズムごとに家庭をクラスタリングしている。
  • 在宅健康モニタリング
    • 在宅健康モニタリングと早期発見システム(Early Detection System = EDS) の推進に特化したプログラムを構築のために大学と共同研究

不動産

  • 不動産価格の算出のための機械学習システム
    • 所有マンションの推定成約価格を機械学習で算出して提示するシステムがWebサイトで提供されている。過去の制約事例のデータから予測している。
  • 賃料推定のための機械学習
    • 賃貸仲介データ等が少ない都心商業施設を対象に賃料を推定できるシステムが開発されている。
  • 間取りの検索システム
    • ユーザーに適した間取りの物件をレコメンドできるシステム。画像処理技術を間取りのデータに対して適用している。洋室や和室なども分類されている。

医療（医薬品の卸）

  • 機械学習を用いた、工場における医薬品の物流最適化（医薬品の卸の会社）
    • 商品（医薬品）の保管・払い出し・仕分けなどの作業を自動化する、ピッキングロボットを開発し、人間の2〜5倍の作業量をこなしている。
  • 医薬品の出荷予測
    • 過去数年分の医薬品の出荷データをもとにGCPで機械学習を行い、余剰在庫や欠品リスクを回避させようとしている。
  • 医薬品の配送の最適化
    • 医薬品の販売、物流、商品、需要トレンドのデータを用いて機械学習を行い、注文数や配送発生確率、納品時の滞在時間を予測できるようにした。

生命保険

  • 保障設計のレコメンドシステム
    • 保障設計予測モデルを構築し、顧客の意向に基づいて保障プランをレコメンドする。過去の大量なデータを用いて、保険において重視したい保障内容や保険料の予算をもとに、保障プランを自動生成。
  • 保険の保障見直しのためのレコメンドシステム
    • 未熟練な保険のプランナーの業務を支援するアプリケーション。年齢、性別、家族構成はもちろん、保険の保障設計書などのテキストも学習用データにしている。
  • Human in the loop
    • 機械学習システムは完璧なものではないので、人間の仕事を補助するなど、飛行機における管制システムのような存在として共存するという考え方。営業職員が多い生命保険会社では重要な観点。営業職員がベテラン層の営業職員と比肩するコンサルティングをより適切なタイミングで実施しやすくするリコメンド機能などがそれにあたる。
    • 最適な提案のタイミング、最適な活動レコメンド、最適な教材・資料探しなど、営業活動の支援のための分析に取り組む事例がそれなりになる。最適な顧客訪問、最適なメッセージなどを見つける。
  • 入院日数予測モデル
    • 保険加入時の健康状態（告知事項や健診結果など）と保険給付実績を分析し、加入時の健康状態から将来の生活習慣病における入院日数を予測するモデルを開発。このモデルを用いてリスクを評価できるようになり、これまで引き受けれなかった顧客からの申し込みを引き受けることが可能になった。
  • 営業の教育支援ツール
    • AIを相手にしたロールプレイング演習などを行い、新人の育成を支援するツールなどが作られている。
  • 保険の引き受け査定の自動化
    • 健康診断結果報告書や人間ドック成績表をもとに、OCRでデータを抽出し、それらのデータをもとに機械学習を用いて自動での医務査定を行えるように訓練。これまで2〜3日かかっていた査定業務が3分以内に完了するように。

    外食

    • 配送員向けアプリ
      • 機械学習を用いて、ベテラン配達員のデータから学習し、配送員にとって効率の良いルートを提案するアプリ。
    • 機械学習を用いたクーポン配布
      • 顧客ごとの来店確率を計算し、その確率が上位の顧客にクーポンを送付するという施策を試験的に展開している。コンバージョンレートが通常の3倍になったケースもあるとのこと。天候や気温などのデータとも連動しているとのこと。
    • 注文の需要予測
      • 過去の注文履歴を分析し、宅配需要を10分単位で予測したり、配達ルートの最適化を行う取り組み。フードロスを減らすこともモチベーションとしてある。
    • レコメンドとしてのデジタルメニュー
      • 顧客の登録情報や来店時刻や立地ないし季節・天候に応じて、客ごとにメニューが変わるようなレコメンデーションを試験導入しているとのこと。

      物流

      • 強化学習を用いた船舶の航路の最適化
        • 膨大な数の航海シミュレーションを通して、徐々に最適な避航行動を学習し、様々な状況下で安全性と経済性に優れた避航操船行動を選択できるプログラムの開発などが進められている。航路作成は人間だと3時間かかるらしい。
      • 画像解析による船舶の見張り支援システム（衝突回避のため）
        • 船上で撮影された映像に対して、サーバー上で画像を解析し機械学習を実施後、その物体との距離を求めてから、遠隔で船上ソフトウェアを更新することで、利用しながら認識率等の性能が向上する仕組み。
      • 船体の異常検知の自動化
        • IoTで航海データ・機関データを取得し、船舶の運航管理者が船舶の異常を検知できるように機械学習の導入を進めている。これまでは人間が24時間体制で管理していた。
      • 業務量の予測
        • 宅急便の拠点における、数ヶ月先の業務量を予測するため、機械学習モデルを毎月アップデートし、需要に応じた効率的な経営資源の最適配置とコスト適正化を推進することを目指している。
      • 作業員の業務日報のOCR
        • 紙の作業日報の情報のシステム入力を自動化するために、機械学習を用いたOCR技術を適用している。

      BtoC-EC

      • 商品の非構造化データを構造化データにする、あるいは商品情報の自動生成、自動判別
        • 機械学習（CNN、RNN）や自然言語処理をもちいて、商品から情報を抽出したり、レビューを分析したり、商品のカテゴリを分類したりしている。商品の画像のデータからカテゴリを予測するなども行われている。
        • 出品時に登録した商品の写真画像から、商品の内容などの入力候補を提示する機能などが開発されている。ディープラーニングとk近傍法などを組み合わせた事例がある。
      • 潜在的に購買する可能性があるユーザーの推定
        • 機械学習を用いて金融サービスを使って購買をしそうなユーザーを分類するモデルを作成し、予測スコアが一定以上のユーザーに介入するなどを行っている。
        • 機械学習を用いた独自のアルゴリズムで消費行動を解析することで、購買の見込みがあるユーザーを抽出するなどし、商品の広告配信に活かしている。
      • 動画コンテンツの翻訳
        • アテンションの伴ったRNNでの機械学習を行い、中国語を英語に変換している。
      • 商品推薦システム・パーソナライズドクーポンアルゴリズム
        • 商品データ、購買履歴データ、閲覧履歴データを対象とし、古典的な相関ルール抽出、あるいはMatrix Factorizationを適用させたり、商品やユーザなどを固定長のVector に変換して距離を計算するEmbeddingなども行い、RNNなどの深層学習アルゴリズムを適用している。
      • チャットボットによるサービス利便性の向上
        • ユーザーが知りたい問い合わせの多くにチャットボットが回答している。FAQを情報源としてNLPなどを用いてその中から一番近い答えを返している。
      • 多椀バンディットアルゴリズムを用いたABテストの最適化
        • T.B.A
      • 在庫数の最適化のための商品需要予測
        • T.B.A
      • 異常検知
        • T.B.A
      • 商品価格の推定
        • 出品された商品に対して、Factorization Machinesというレコメンドシステムでよく利用される手法の一種であるDeepFMを用いた価格の予測が行われている。機能によっては端末のアプリ側で計算を行うことから、エッジコンピューティングのためのモデル軽量化なども進められている。
      • 不正検知
        • 違反出品検知システムとして、Human-in-the-Loopを実践。人間が介入するため、判定するべき対象とその他との境界に位置するデータに対してのアノテーションを継続的に入手している。アルゴリズムとしてはDNNを用いている。

      電力

      • メッシュ単位での電力需要予測
        • メッシュ単位での気象予測データを活用して電力需要の予測精度を高めるように、スパースモデリングやアンサンブル学習の機械学習技術が使われている。解釈可能性も重視されるので、一般化加法モデルなども利用されている。なお、電力需要量は、カレンダー条件（時間帯，曜日など）と気温や日射強度などの気象条件からおおむね推定できるとされている。機械学習系の手法もあれば、周期性に着目し、状態空間モデルで予測する事例もある。
      • 機械学習による石炭火力発電所における燃焼調整の体系化
        • 運転データやオペレーションとメンテナンス（O&M）の知識をもとに、設備の燃焼効率最適化を機械学習で行う。
      • 機械学習を用いたダム操作最適化システム
        • ニューラルネットワークを利用したダム操作最適化システムの研究がされている。雨量予測、河川流量予測、ダム操作最適化の三つの領域での最適化がなされている。最適化操作のために強化学習も採用されている。学習期間の報酬を最大化するようにネットワークの重みを修正している。
      • 異常検知
        • ヘリコプターやドローンなどで撮影した送電線の動画データを基に、軽微な損傷や異物の付着といった異常を見つけ出すために深層学習が使われている。誤判定のチェックに多少の人手をかけても、十分な業務時間の短縮効果を得られるとのこと。
        • 工場設備の温度変化のデータを画像化して、CNNで特徴量を作り、不具合や異常の分析を行うなどしている。
      • 太陽光の発電量予測
        • T.B.A
        • T.B.A
      • 大量のデータを駆使しての設備の劣化予測診断
        • 高クロム鋼配管溶接部のクリープ損傷評価を深層学習（AlexNet）やサポートベクターマシンを用いて行っている。学習用のデータが少ないことから、転移学習も行っている。
        • T.B.A
      • 燃料プロセスの最適化
        • ボイラ燃焼調整の最適化等
        • 熟練技術者が半日程度かけてつくっている燃料の運用計画を数分で行えるように数理最適化などの取り組みがされている。
      • 生活リズムの変化を察知
        • スマートメーターにある電気使用量の時系列変化を捉えて、独居している人の異常を親族に通知する仕組みを構築している。
        • 高齢者を介護する負担を減らすための実証研究などが進められている。
      • 電力の需要予測
        • 特徴量としては、カレンダー情報・気象情報それらを組み合わせた相互作用項で、重回帰モデルと一般化加法モデルに対してアンサンブル手法を適用している。
        • k-nearest neighborでの距離的な離れ具合でもって、異常な需要を当てるなどの取り組みがされている。それと重回帰ベースのモデルとを合わせて予測している。

      電気通信

      • 機械学習モデルの公平性
        • 人を対象とした意思決定に関する過去の履歴（訓練データ）と、矢印（因果グラフ）によって「どんな予測が不公平か」に関する事前知識を表現したものを入力として受け取り、公平な予測を行う機械学習モデルを出力している。
      • 深層学習モデル
        • どのような条件で取得されたデータであるかがまったくわからない寄せ集めの学習データからであっても、認識モデルを学習可能な深層学習技術を実現。Data Augmentationの適用をした模様。
      • 料金未納などの連絡Bot
        • 「AI電話サービス」が対象者に対し、本人確認、支払い意思、支払日などを確認し、確認結果をCSVにて出力。電話に出ない債権者は自動で再架電話リストとして登録し、再度架電を行うとのこと。
      • 音声のノイズに関する分析
        • ロボットが受け取る人間の音声に関して、構成する音の雑音のカテゴリを機械学習で分類するという取り組みが行われている。メル周波数ケプストラム係数（MFCC）を用いて、それを元に機械学習アルゴリズムとしてDNNやSVMなどを試している。
      • 通信障害の異常検知
        • 既存の監視システムでは検知できないような通信障害を検知するために、SNSなどの情報をもとに、そのSNSの情報に機械学習を用いて分類を行い、通信に異常があるかどうかを判定する研究がなされている。アルゴリズムとしてはSVMが使われている。
      • 圧縮化技術
        • 電波の到来方向を高速で検知するために、それらに関連する情報圧縮のためにニューラルネットワークなどの機械学習を適用している。

      スーパー

      • 需要予測・発注最適化・在庫管理最適化
        • 食パン、牛乳、豆腐、冷凍食品などのデイリー品を中心に需要予測の実証実験とあり、発注にかかる時間を1/3ほど短縮できたとある。アプローチとしては機械学習に解釈可能性を持たせたものらしい。人の発注業務を支援するという観点から予測性能だけでなく、解釈可能性も大事なのだろう。
      • ATMへの機械学習の実装
        • スーパーの店内にある、各ATMの入出金予測を行っている。ここでも機械学習の解釈可能性を大事にしており、どれくらい現金を保持しておくかを人間が決めるのを支援する仕組みのようです。ちなみに、現金の補充は警備会社が行っているらしい。
      • 店内カメラの解析
        • 店舗によっては数百のカメラで解析しているらしい。売り場への立ち寄り時間などを分析して、店内レイアウトの改善に使ったり、店員の所持するアプリに困っていそうなお客さんを検知して通知を飛ばすなども行っている。また、混雑の検知などにも使われたり、映像から年齢を推定し、未成年への酒類販売を未然に防ぐなどにも活用しようとしているらしい。
      • 配送ルートの最適化
        • 運転手の割り振りや受取場所、時間を最適化するほか、注文時間などに応じて宅配料金が変動する仕組みも試しているとのこと。
        • い
      • 割引率の最適化
        • 販売実績や天候・客数などの環境条件を学習し、時間帯ごとに各商品の陳列量に応じて適切な割引率を提示するツールの開発もなされている。

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