注目科学技術マップで分析 データ一覧

NISTEP注目科学技術 - 2022_E287

ウェアラブル端末で利用者の行動履歴や生体情報を取得し、機械学習により個人の行動・感情などの予測モデルを学習する技術。得られたモデルは利用者の健康管理や、マーケティング広告のほか、複数人のモデルの統計的分析にも応用が期待される。
センサから得られたデータをクラウドにアップロードすることでサイバーフィジカルシステムを構築し、デジタル空間での計算により様々な予測をすることもできる一方で、個人のプライバシを含むデータをサーバに集約しない技術にも注目が集まっている。例えばフェデレーテッドラーニングでは個人データをデバイス内にとどめたまま、サーバでは利用者全体のデータを使って学習したものと同等の学習モデルを獲得できるよう研究が進められている。

多くのタスクにおいてシミュレーション・実験含めて研究が盛んに行われており、技術的には実用化は目前である。
一方で、利用者に取ってわかりやすい形でメリットを提示できるアプリケーションがない、サービス提供する企業にとって利益の出るビジネスモデル構築が困難などの理由でキラーアプリが登場せず、実用的には普及していない。

個々の用途については技術的な難易度はそれほど高くなく、キラーアプリの存在が普及への障壁となる。
一方で学術的には、異なる種類のウェアラブル端末間の連携、学習モデル同士を組み合わせて新しいシステムを構築するところに技術的課題がある。