2025年
感情推定 × 教育支援AI「EMOTIP（エモティップ）」
大阪・関西万博 出展
：AI動画分析を用いた介護施設のケア品質向上と離職率低下への取り組み

背景

介護業界は慢性的な人手不足に直面しています。500人以上の介護職を対象とした調査では、3年以内の離職理由として「将来の展望がない」が15.4%、「現在の給与」が14.9%を占め、将来への不安や労働条件が離職の主な要因であることが確認されています。
さらに、認知症患者など感情表現が困難な利用者とのコミュニケーションの難しさが、利用者と介護者の双方にとって大きなストレス要因となっていました。

課題

要介護者の感情を正しく理解し、適切なサポートを提供することで、入居者のストレスと介護者の負担を軽減するシステムが求められています。従来の観察や記録に基づく評価ではなく、ケアの質を可視化し、ケアスキルの自己評価を支援することで、スタッフ教育の負担を減らし、離職率を低下させる必要がありました。

取り組み

2025年日本国際博覧会（大阪・関西万博）の「未来のくらし体験」（7月8日〜7月14日）に出展し、みんなの未来のビジョンを「いのち輝く未来の木」に託し、世界へ広げるプロジェクトを推進しています。

2024年
免疫チェックポイント阻害薬の治験成功予測
：効率的かつ効果的な創薬のためのAI活用

背景

創薬には10年以上の歳月と数千億〜数兆円のコストがかかり、成功確率は10年前の1万5000分の1から、現在では3万分の1にまで低下しています。こうした中、治験や資源配分の最適化・迅速化は、業界にとって長年の課題でした。特に、フェーズIIからフェーズIIIへの移行成功率はわずか24.6%であり、改善の余地が大きく残されています。

課題

免疫チェックポイント阻害薬のフェーズIII治験の成功確率予測に取り組みました。世界モデルの「観測情報から表現を獲得する」という概念を応用し、患者の血液データやバイタルデータに基づく精度の向上を可視化・検証しました。

2023年
レンタル可能かつ譲渡不可能なパーソナルNFTの実現
：医療データ利活用のための透明性のあるデータ管理システムの構築

背景

現代の医療分野において、データの利活用は未だ十分に進んでいません。私は、医療機関が管理するデータを「個人が価値を認識し活用できるデータ」に変換することに着目しました。しかし、このコンセプトにはセキュリティと透明性の両方を確保するメカニズムの構築が必要です。これまでそのような実装の成功例はなく、多くの技術的・運用上の課題が未解決のままでした。

課題

健康データを提供する個人は、共有するデータの要素や期間を制限したいと考える一方で、保険会社などのデータ利用者は、ビジネスでの利用を可能にすると同時にデータの正確性を保証するシステムを求めています。