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ヤフー、東京都と「熱中症リスク」を高精度に予測する実証実験

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 ヤフーは8月1日、東京都と共同で、イベント会場など混雑する場所の熱中症リスクを高精度に予測する実証実験を、都内で開始すると発表した。東京都がビッグデータ分析技術の活用方法などを検討する「熱中症予測実証実験」の取り組みのひとつとなる。

 熱中症リスクの予測にあたっては、環境省が「環境省熱中症予防情報サイト」で公開している、熱中症予防を目的とした気温以外の要素も含む暑さ指数(WBGT)のオープンデータと、ヤフーが保有する位置情報ビッグデータをもとにした暑さ指数の上昇要因になるとされる混雑情報を活用。双方を掛け合わせたビッグデータを、AI技術(機械学習)を用いて解析し、独自の熱中症リスク予測を約125m四方のエリア単位で行うという。

位置情報ビッグデータを用いて混雑エリアの熱中症リスクを高精度に予測
位置情報ビッグデータを用いて混雑エリアの熱中症リスクを高精度に予測

 同社では、混雑情報を掛け合わせることにより、イベント会場やその周辺など混雑するエリアで特に上昇する熱中症リスクを、ピンポイントかつ高精度に予測することを目指す。また、サービス化も視野に入れているという。東京都では、実証実験を踏まえてさらなる検証・改善を重ね、熱中症予防対策への活用を目指す。

 ヤフーは2月に、企業間ビッグデータ連携に関する取り組み「データフォレスト構想」を発表。その一環となる、行政とのビッグデータ連携において、まずは同実証実験を含めた「街の再設計」に関する取り組みを積極的に推進するという。

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