生産現場、医療などでのデータドリブンな課題発見 学生がAIツールで分析し改善案を提言

背景およびNTTデータ数理システム学生研究奨励賞について

　近年ではAI活用はビジネスにおいて不可欠なものとなりました。数理科学・データサイエンスの基礎と応用の両方を学び、実践的なAI活用能力を身に着けたAI人材が、業種業界を問わず求められています。また、高等学校の教育指導要領に2022年4月から情報I、IIが採用され、大学においてはさらに高度な数理科学・データサイエンスを学ぶ環境が整備されてきています。

　このような中、NTTデータ数理システムでは学生の学術研究の支援と発表の場の提供を目的として2003年度より「NTTデータ数理システム学生研究奨励賞」を設立。毎年、公募および表彰を実施しています。

　本取り組みは公募型の研究奨励賞であり、応募者（大学生、大学院生）には、当社で開発・販売しているAI関連(機械学習・統計解析・ベイジアンネットワーク、テキストマイニング、シミュレーション、数理最適化)のソフトウェアを無償で貸与します。応募者にこれらのソフトウェアを活用した研究を行っていただき、研究成果をご提出いただきます。 2025年度は64件の応募があり、最優秀賞、優秀賞等をはじめ数多くの優れた研究成果を表彰対象として選定いたしました。

2025年度の主な受賞研究成果について

■最優秀賞

受賞者

青山学院大学大学院 理工学研究科 奥田 将史 さん

タイトル

製造業の生産現場を対象としたデータ駆動型問題発見方法と S4 Simulation System を用いた改善案検証方法の開発

　製造業ではDXへの取り組みが進められている一方、DXで十分な成果を出せていると考えている企業はごくわずかで、生産現場での具体的なデータ活用のための体系的な手法は確立できていません。
　本研究では、生産現場を対象とした汎用性の高い生産工程のロス改善案導出方法とデータ収集方法を考案し、その現場適用を行いました。現場適用に際しては、作業者の稼働状況を固定カメラ画像から高精度に検出できるツールを作成し、これらを用いて稼働状況をデータ化しました。これらを可視化して問題点と改善案を整理し、生産工程を再現したシミュレーションモデルの中で改善案の定量的な効果を検証することで、具体的な提言が行えることを示しました。

図.取り組みの全体像（提出資料より抜粋）

■優秀賞

受賞者

山口東京理科大学 薬学部 渡邉 智子 さん

タイトル

フィブラート系薬剤と胆道系有害事象の不均衡解析 ～JADERおよびFAERSデータベースを用いた評価～

　フィブラート系薬剤は脂質異常症の治療薬として広く用いられており治療薬としては有益であるものの、複数の研究から胆道系への有害事象の可能性が指摘されています。
　本研究では、自発報告システムデータベースのデータを用いてフィブラート系薬剤の投与と胆道系有害事象との関連を統計的に解析し、これらに関連あることが示唆されるという結論が得られました。
　薬剤の種類によるシグナル頑健性の違いが見られますが、データのバイアス等の課題があり、特定の薬剤との因果関係を示すことは困難です。今後の検証的研究で因果関係の有無を明らかにしていくことが期待されます。

図.主解析の結果（提出資料より抜粋）

受賞研究成果の発表

上記の研究成果を含む受賞研究成果は、NTTデータ数理システムのWEBページで発表します。

NTTデータ数理システムのAI関連ソフトウェア

NTTデータ数理システムでは、AI活用に関連したソフトウェアの開発、販売を行っています。

NTTデータ数理システム学生研究奨励賞では、応募者に下記のソフトウェアを無償貸与し、研究にご活用いただきました。

• Alkano（機械学習・統計解析・ベイジアンネットワーク）
  https://www.msi.co.jp/solution/alkano/top.html
• Text Mining Studio（テキストマイニング)
  https://www.msi.co.jp/solution/tmstudio/top.html
• S⁴ Simulation System（シミュレーション）
  https://www.msi.co.jp/solution/s4/top.html
• Nuorium Optimizer（数理最適化）
  https://www.msi.co.jp/solution/nuopt/top.html

＊「Alkano」「Text Mining Studio」「S⁴ Simulation System」「Nuorium Optimizer」は日本国内における株式会社ＮＴＴデータ数理システムの登録商標です。