2024年10月29日(火)から31日(木)にかけて北海道札幌市の札幌コンベンションセンター・札幌市産業振興センターで開催された第83回日本公衆衛生学会総会において、弊社エイゾスが企業展示を行いました。この大規模なイベントでは、2つの施設を使用して13会場のセッションが同時進行し、さらにポスター発表も別会場で開催され、多岐にわたる研究成果の最新動向が紹介されました。
企業展示が開催されていた10月29日から31日の３日間に渡り、弊社ブースには80名を超える公衆衛生の専門家の方々が立ち寄られ、弊社のAI解析プラットフォームMulti-Sigmaやコンサルティングサービスに対して異なる専門分野の観点から熱心なご質問と貴重なご意見を頂きました。また、これまで重回帰分析を用いて複数の入力データから出力データを予測していたが十分な精度が得られない、研究者ごとに入力変数の取捨選択の基準が異なりどの入力が大きな影響を持つのか不明確になってしまう、機械学習の手法を用いてデータ分析をしたいが習得までの時間コストを考慮すると着手できない、といった課題のご相談もありました。私たちからは、Multi-Sigmaの予測精度の高さ、出力に影響を与える入力を判別できる要因分析機能、ノーコードで実行可能なMulti-Sigmaの使用方法などをご説明いたしました。
感染症や健康寿命といったデータの解析をされている方々からは、多重共線性の影響を排除できず目的変数に影響を与える要因の特定に困っているとご相談がありました。そのような課題には、複数の目的変数のそれぞれに対し、どの要因がどの程度のポジティブな影響（またはネガティブな影響）を与えているか評価できるMulti-Sigmaの要因分析機能をご紹介いたしました。研究者の方々からは、Multi-Sigmaの要因分析機能で特定した要因に対し、コホート研究において曝露群と非曝露群のデータを用いてオッズ比を計算すれば新しい発見に繋げられるかもしれないとMulti-Sigmaの機能に興味を持っていただきました。
フレイル（Frailty）予防・対策のデータ分析をされている方々からは、全体の傾向の分析に加え、個々の状況を考慮した介入が必要になるが、よい解決策はないかとご相談がありました。Multi-Sigmaのオーダーメイド最適化機能では、AIモデルを用いて個別に最適な対策を提案することが可能で、さらに、身長や体重、年齢といった固定された変数はそのままに、可変な変数のみの調整で最適化を行えることをお伝えしました。現場でフレイル対策に取り組んでいる研究者の方々からは、本機能を用いた効果検証を行ってみたいと興味を持っていただきました。
さらに、弊社展示ブースでは具体的なデータを用いたMulti-Sigmaアプリのデモンストレーションを実施いたしました。Multi-Sigmaではプログラムコードの作成を必要とせずクラウド上のアプリを通じて全ての機能をウェブブラウザ上で実行可能ですので、学習コストの負担がないことをとても好意的に評価していただけました。
展示会では、Multi-Sigmaを用いた慢性腰痛病患者の腰痛改善度の解析や睡眠条件の最適化の事例をご紹介したリーフレットを配布いたしました。これらデータ解析事例では、オーダーメイド最適化機能やAI連鎖解析機能を用いてデータを分析しています。弊社のブースを訪問していただいた方々から、リーフレットの事例は具体的なイメージを掴みやすいと好評を頂いています。各種リーフレットにつきましてはこちらのページからダウンロードいただけます。今回の第83回日本公衆衛生学会総会には弊社から2名が参加しておりましたが、残念ながら両名が説明対応中であったために弊社製品のご紹介ができなかった方々にも、弊社パンフレットを多数手に取り、お持ち帰りいただけました。直接のご説明が叶わなかった方々におかれましては、弊社製品やコンサルティングサービスについてご不明点などございましたら、下記お問い合わせ先からご質問いただけますようお願いいたします。