NDBと介護DBに対応したAI-ベイジアンネット型の持続的リスク評価システム構築

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K12708
• Research Institution: Nagoya City University
• Principal Investigator: 宮内 義明 名古屋市立大学, 大学院看護学研究科, 准教授 (70410511)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西村 治彦 大和大学, 情報学部, 教授 (40218201)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: ベイジアンネットワーク / AIモデル

Outline of Annual Research Achievements

本申請課題の達成に向けて、次の1～3について研究を遂行した。
1. AI分析による各データベースの特徴と関係性を表すモデルの探索：本研究過程で最も重要なフェーズとして、初年度に構築したデータベースとAIプログラミング環境を活用して、昨年度に引き続きディープラーニングによるAIモデル探索に取り組んだ。研究代表者が主としてPython言語とそのライブラリを活用し、AIモデルの学習条件（正則化、ドロップアウト）の調整とモデルの統合を行い、最適化の探索を行うことで、汎用性を保ちながら同時に不要なパラメーターの影響を小さくし、かつ精度を高める取り組みを行っている。
2. AIシミュレーションを通したベイジアンネットワーク構造の検討：前項に記したAIモデルの探索を進めるのと平行して、研究代表者が主としてベイジアンネットワーク構造の検討も行った。AIモデルの探索の過程で検討に値するモデルを用いて、ベイジアンネットワークでのモデル構造の変換の試みを多数実施し、AIモデルでのシミュレーションをベイジアンネットワークで近似できる構造構築のノウ・ハウを蓄積すべく取り組みを続けた。ているところである。併せて研究分担者が主としてベイジアンネットワークの条件付き確率の基となるデータベースの構築も進めている。
3. NDBと介護DBのデータ構成に対応したベイジアンネットワーク用データベースの構築：前項のベイジアンネットワーク構造の検討の検討を通して、初年度に構築したデータベースを最適化するモディファイに取り組んだ。利用者の立場から考えた使い易さや分りやすさに重点をおいた上で、数理的正確さも備える説明可能なリスク評価システムに帰着するために必要な過程として、時間と労力をかけて実施した。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

コロナ禍の影響を契機に前々年度AIプログラミングの協力を得る予定者がいなくなった影響は大きく、当初計画よりも研究全体が遅れて進行する形になっている。そのため、研究期間の1年延長に踏みきり、研究費的には厳しくても充実した研究成果に至れるように時間的猶予をいただくことにした。前年度に生じた研究代表者の健康問題の影響や、研究分担者の所属機関変更の影響も概ね落ち着く形となってきているので、1年延長した今年度は最終年度として充実した成果に結び付けられるよう、研究計画の遂行に尽力を続けていく。

Strategy for Future Research Activity

引き続きAIシミュレーションを通したベイジアンネットワーク構造の検討に取り組み、最終成果物である数理的正確さと説明のし易さを併せ持つ使い易く分りやすい持続的リスク評価システムの構築へ向けて、堅実に研究過程を進めていく。

Causes of Carryover

現在までの進捗状況の理由に記した通り、人的資源の問題を抱えながら研究遂行をしている為に、計画全体が遅れて進行する形になったことで、研究期間の1年延長に踏み切ったため、延長最終年度の研究遂行に最低限必要な研究費を残すべく、遠隔会議の活用などによる旅費の削減や、プログラミングの内製など節約を行った。次年度は延長最終年度として、研究費残額を節約しながら活用執行し、最終成果へ結び付けていく計画である。