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Deep Human Analytics

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そのデータ、100倍にしてみませんか？

人間工学×データサイエンスで、
価値ある「人間らしさ」を生成します

Founder

伴地芳啓

2020年早稲田大学基幹理工学研究科
表現工学専攻博士課程後期　修了
博士（工学）
同年10月　早稲田大学アントレプレナーシップセンター内で（株）answerを創業

河合隆史

2008年早稲田大学基幹理工学部
表現工学科教授、現在に至る
博士（人間科学），認定人間工学専門家
日本人間工学会理事
国際人間工学連合（IEA）理事

Concept

人を「測り」、人を「創る」。

少量の生理・心理データから、人間の行動・感性・判断を予測・生成し、多岐に渡る分野において「人を再現」する、新たな価値のインフラとなるシステム / サービス（Deep Human Analytics）を提供します。

母集団を「推定」、GANで「拡張」。

GAN（敵対的生成ネットワーク）は特徴を学習し、「本物そっくり」なデータを生成するAI技術です。私たちは、GANの最適化を用いて「人間らしい」複雑で曖昧な特徴の再現に取り組んでいます。

Our Approach

私たちのアプローチは、人間の特性を学習し、潜在空間を滑らかに補完することで、より人間らしいデータ生成を実現します。

以下の図に示すように、元データではノイズのように見えるデータを拡張することで、少数のデータでは分からなかった傾向が見えてきます。

Our Approach

こうしたアプローチは、大量の人間のデータの取得が困難な現代において、多面に渡る応用が期待されます。

以下の図は、データ拡張を用いたアプリケーションの例を示しています。

References

「情報処理システムおよびプログラム（特許第7372614号，2023年10月）」
Y. Banchi et al.： Application of deep learning for ergonomic data augmentation and human state recognition，IEA 2021，2021年6月．

Deep Human Analytics

拡張データ

少数のサンプル

Applications: データベース統合

通常だと統合できない、異なるデータベースを統合

本来、分からないはずのことが、分かってくる

Applications: データベース補完

欠損値や外れ値の多いデータベースを対象として…

虫食いなどを補完することが可能

Applications: データベース拡張

サンプルデータを、対象に合わせてスケーリング

セグメントの特徴抽出により、デジタルツインを構築

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