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本研究は複合IoTビッグデータの予測とその結果に基づく個人適応型支援システムの開発を目標としている。その前段階として、本年度は複合IoTビッグデータの中から有用なパターンを多角的に抽出する手法を開発し、様々な種類のデータを汎用的に解析できる技術へと発展させた。
昨年度までは車両走行に特化した技術を開発していたが、本年度はそれをさらに発展させ、工場機械やアクティビティトラッカーなど、様々な種類のセンサデータを汎用的に解析できるようにした。
現在多くのデバイスにセンサデータが取り付けられ、データが収集されている状況であるが、それらの利活用が非常に重要な課題となっている。本手法では実際に、工場機械の故障予知や、スポーツ選手の疲労測定など多くの応用が可能であることが確認できている。
本研究成果は、人工知能分野におけるトップ国際会議の1つであるIJCAI 2019に投稿され、現在査読中である。
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