業務実績｜EBP｜株式会社政策基礎研究所

AI・機械学習を用いた実績Achievements using AI & Machine Learning

せん妄リスク評価に係る機械学習プログラムの性能改善業務（国立研究所等、2023）

【業務内容】せん妄のリスク評価の機械学習モデル、リスク因子特定のための機械学習モデルについて、ランダムフォレストアルゴリズムによる性能改善を実施した。
受領データについては、外れ値の欠損値化等のデータクリーニングを行い、各モデルではパラーメータ探索及びテストデータによる精度検証も併せて実施した。

令和５年度生産費統計の効率的実施に係る調査研究業務（農林水産省、2023）

【業務内容】生産費統計調査における調査効率化のために、税務申告情報の勘定科目から生産費統計の調査項目への組替方法や、複合経営・一貫経営における調査品目別・項目別の費用負担率の設定等に寄与するデータ分析を実施した。
機械学習の手法の枠組みにて、ランダムフォレストなどによる精度を重視した方法と、線形回帰モデルなどによる説明のしやすさを重視した方法を実施し、各品目、各勘定科目の予測精度向上の限界を探った。
他にも、税務申告情報から生産費統計の項目への割り当てを行う作業の簡略化を目指し、自然言語処理のAIを用いて、資産の固有名詞等から資産の種類への自動分類（農機具と建物・構築物の別など）を実施した。
また、毎月勤労統計や牛トレーサビリティなど外部データを用いての、生産費統計内の各数値の計算方法の設定、もしくは値そのものの予測に寄与させる方法を検討した。

法人経営体の決算書等で大括りされている勘定項目から細分項目を推計・補完する手法に係る調査業務（農林水産省、2023）

【業務内容】営農類型別農業経営統計調査における調査効率化のために、農業法人の決算書類等で大括りされている項目から細分項目を推計・補完する手法の導入に向けた課題の洗い出し等を目的として、回帰分析やキャリブレーション推定法などによる、欠測値補完に係る分析手法を異なる割合で欠測化したデータに適用して実施した。
本業務の機械学習モデルの作成時には、説明変数の理論的説明可能性を考慮して、線形モデルにおける二段階の変数増加法等を用いた。

超高次元データに適用可能な層別化AI開発に向けた実装支援(国立研究所等、2021)

【業務内容】優れた創薬ターゲット（医薬品が作用するタンパク質等の生体内分子）を探索することを目的に、マルチオミックス情報（網羅的生体分子情報）と患者の診療情報のデータを用いて、subset bindingを含むAIのアルゴリズムの研究開発を行った。

児童虐待等リスクアセスメント支援システムの開発及び児童虐待相談等のデータ分析業務委託(市区町村、2021)

【業務内容】児童虐待対応におけるリスクアセスメントについては、相談件数の増加により担当者の経験年数が年々短くなってきており、知識・経験やアセスメントの質に個人差がみられる等の課題が指摘されている。そのような中で、主な説明変数として児童の健康状態、世帯の社会経済状況、保護者の状況などを考慮した、自然言語処理のＡＩ（transformers系）による「一時保護判定」「類似ケース抽出」「関連文抽出」等を行うアルゴリズムを研究開発し、システム化した。

自然言語処理（AI）を用いたメンタル休職者に対する復職判定の予測モデルの開発(国立大学、2021)

【業務内容】企業の人事担当者などが、メンタルヘルス等による休職者と、復職判定時に行う面接の記録（文章）から、1年以内等の一定期間内に復職が可能か否かを、自然言語処理のAI（transformers系）を用いて判定するアルゴリズムを研究開発した。

AIによるいきいきスコアスコア推計システムの開発(国立大学、2021)

【業務内容】要支援・要介護リスクを評価する指標値を機械学習により作成した。被説明変数は、追跡期間中の要介護2以上の認定有無、説明変数は健康関連指標、社会参加や生活習慣等に関する変数と年齢・性別を用いた、XGBoostを主としたモデルで推計した。このモデルにより追跡期間中に要介護2以上の認定を受ける確率を算出し、各ケースの確率が年齢ごとの確率の平均値とどの程度乖離しているかを指標として計算するアルゴリズムを研究開発し、システム化した。

令和3年度慢性砒素中毒症に関する健康影響調査業務(環境省、2021)

【業務内容】慢性砒素中毒症に関する要因や条件別の発生状況等を分析した。データ分析時には、Excel上の診察データから観測対象となる疾病（砒素性と言えるもの）の有無の判定をプログラムにより実施し、データ分析に適用するための2値データへの整形を行った上で、生存時間分析等により年齢や曝露期間などの条件毎の状況を分析した。

治安対策の投入量に関する調査(国立研究所等、 2020)

【業務内容】空間における軽犯罪等の発生について調査を実施した。具体的には、軽犯罪等の発生が空間的に集積するか否かを検証するために、空間データを用いて、①パネル・マルチレベル分析、②時系列モデル、③空間自己相関モデル、等による推計アルゴリズムの研究開発を行った。

令和2年度農業の後期高齢者医療費抑制効果分析業務(農林水産省、2020)

【業務内容】農業による医療費抑制効果について分析した。農地台帳から条件付けし抽出した対象者に対して、国保データベース（KDB）による医療費のデータを突合し、アンケートにより取得した性年齢、農業活動の内容、農業従事期間等を用いて回帰分析等を実施した（クロスセクション）。さらに、今後行われる、経年での医療費抑制効果の評価手法や研究デザインの設計を行った。

令和2年度日本型直接支払制度の業務合理化に係わる調査・分析等業務（農林水産省、2020）

【業務内容】市町村職員の業務負担を軽減するために、日本型直接支払制度の業務合理化をするITシステムが満たすべき機能について、全国1,400自治体へのアンケート調査と、5自治体へのヒアリング調査を通じて現状と課題を把握した上で、検討を行った。アンケートでは、制度全般の課題を聞く自由記述設問も設置し、BERT（自然言語処理のAI技術）を用いて、自由記述間の類似度による教師なしクラスタリングも実施した。

妊婦のリスクの機械学習による決定木分析・クラスタリング等（国立大学、2019）

【業務内容】妊婦の健診時のデータとその後の子どもへの虐待類似行動の発生のデータから、虐待のリスクの高い妊婦をクラスタリングしその特徴を把握することを目的とした分析を実施した。要因の重要度を把握するための手法であるランダムフォレスト分析からは、「出産経験あり」「独身」の要因が上位に挙げられた。また、数パターンの決定木分析も実施したところ、最も予測力のあるモデルにおいても、同じ要因の影響が大きいことが確認できた。最終的に２つのハイリスクグループが特定できた。

林業成長産業化地域創出モデル事業におけるマークシート日報システム開発（市区町村、2019）

【業務内容】省力化や業務負担軽減を目的とした業務。林業の現場で、3～5人程度の作業班ごとに情報共有と進捗管理のために毎日記入されるホワイトボードの日報を、スマートフォンで撮影し、写真をシステムに送付すると、システムが写真の傾きなどを補正した上で記入された手書きの数字を切り取り（Pythonのopen CVによる）、さらに、ディープラーニング（機械学習）を用いて切り出された数字の画像を読取り電子化し、クラウド上のスプレッドシートに数字を書き込むシステムのプロトタイプを開発した。

少子化総合対策に関する総合研究事業（厚生労働省、2019）

【業務内容】アンケート調査により、本人や配偶者の勤務先および自治体の制度と、子どもの数との関連を検証することを目的に調を実施した。その中で、機械学習による繰り返しランダムフォレスト分析（ Iterative random forests ）により、本人や配偶者の勤務および自治体の制度を、個別ではなく組み合わせを考慮して関連を分析したところ、自治体による児童手当等の現金給付制度が企業の制度等よりも重要性が高いことが明らかになった。

せん妄リスク評価に係る機械学習プログラムの開発業務（国立研究所等、2022）

【業務内容】入院患者のせん妄の予測において、国立がん研究センターが保有する患者データを活用して機械学習アルゴリズムが開発されており、そのプログラムの実用化に向けてアルゴリズムの精度向上および改良を実施した。その中で、既存モデル（raondom forest）の精度確認、ハイパーパラメータチューニング（oputunaなど）の実施、既存モデルと異なるモデル（XGboost、light gradient boosting machineなど／ pycaret による、15種類の手法の精度比較も実施）の適用を実施することで、精度向上に資する手法の探索を行った。また、dockerによる納品を実施した。

食肉微生物リスク管理基礎調査（農林水産省、2022）

【業務内容】畜産物の病変や衛生状態を確認する目的で各自治体で食肉衛生検査が行われている。この検査結果を生産者に還元し、活用する枠組みを検討中であるが、現在、結果還元項目は自治体間で差異があるため、各自治体で用いられている帳票から抽出された項目や内容を整理し、ユーザがソートやフィルターを用いて状況を把握できるようにした。自治体により異なる還元項目に規則性を持たせて対応を行うためのルール設定と、再現性確保を行う目的で、プログラムによる処理を行った。自然言語処理を用いたクラスタリング（BERT、OPTICS）を行うことで未整理であった情報の粒度を揃えることを実現した。

射撃試験データ等分析作業（防衛装備庁、2022）

【業務内容】射撃における標的の貫通・不貫通などの状況と着速などの条件の関連を捉えるための統計分析を行った。その目的に向いたロジスティック回帰分析、線形回帰分析を主な分析手法として適用し、結果の解釈に用いた。またそれとは別に一般的な機械学習の手法（random forest、decision tree、XGboost、など／ pycaret による、15種類の手法の精度比較も実施）を試行し、予測精度向上の可能性について確認した。

農業経営統計調査における調査結果還元資料の充実化に向けた調査業務（農林水産省、2022）

【業務内容】営農類型別経営統計（個人経営体及び法人経営体）の調査対象経営体に提供する新たな還元資料の内容を検討し、調査協力者である農業者の経営改善に資するものとなるようにシステムの設計を行った。新たな還元資料の作成にあたっては、営農類型別経営統計の項目から財務分析上有用で一律に定義可能な指標を、検討し設定した。システムは、プログラム（Python）が、還元資料フォーマット（Excel）と営農類型別経営統計を読み込む指標を計算し、還元資料のPDFファイルを作成するものである。

令和3年度社会福祉推進事業「医療扶助のオンライン資格確認システムの導入を踏まえ、要否意見書の電子化に向けた具体的方策についての調査研究事業」（厚生労働省、2021）

【業務内容】医療要否意見書に係る各福祉事務所の事務負担の軽減や効率化等の観点から、まず現場での運用の実態を把握した上で、医療要否意見書の電子化に向けた具体的な方策について調査研究を行った。アンケートの調査票作成を主目的に事前調査を実施し、その結果も踏まえ、全国の福祉事務所1,250箇所を対象として医療要否意見書の実施方式に関するアンケート調査を実施。全国的な運用実態について把握した。また、すでに医療要否意見書を部分的にでも電子的な方法で運用している福祉事務所6ヵ所に対してインタビュー調査を行い、電子化の状況や今後望まれる電子化の在り方等について聞き取りを行った。その上で、アンケートおよびインタビュー調査の結果を基に、医療要否意見書の電子化の方策等についてまとめた。

令和 2 年度緊急時リスク管理のための化学物質毒性基礎データ調査業務（国立研究所等、2020）

【業務内容】厚労省GHS対応モデルラベルSDS情報及び政府によるGHS分類結果に収載の物質を対象として、毒性基礎データ（各種の健康有害性において有害性分類の根拠として掲載されている動物試験や疫学事例についての記述内容：動物種、試験方法、投与量、有害性指標など）の収集、データベースの更新を行った。また、各事業所に対するインターネットアンケート調査の結果から、PRTR対象物質別の使用用途について分散ベクトル表現により自然言語処理を行うPythonライブラリ”pymagnitude”を用いて分類し、樹形図を作成した。

厚生労働省・こども家庭庁・医療福祉関連MHLW, CFA & Medical welfare

厚生労働省

令和5年度障害者総合福祉推進事業「都道府県・政令市における発達障害者支援地域協議会の協議等の状況及び発達障害者支援センターの役割・機能に関する実態調査」（2023）
令和5年度石綿による疾病に関する医学的知見の収集に係る調査研究（2023）
令和4年度子ども・子育て支援推進調査研究事業「里親支援センター（仮称）の設備・運用基準、第三者評価のあり方に関する調査研究」（2022）
令和4年度障害者総合福祉推進事業「通所サービス事業所における食事の提供に係る他制度比較に関する調査研究」（2022）
令和4年度障害者総合福祉推進事業「指定障害福祉サービス事業所等に対する実地指導等に係る指導方法に関する調査研究」（2022）
医薬品等の有効性評価に係るRWDの活用状況にかかる調査一式（2022）
都道府県社会的養育推進計画に基づく取組の進捗の評価及び検証等に関する調査研究業務一式（2022）
令和3年度障害者総合福祉推進事業「発達障害者支援センターの地域支援機能、運営状況等に関する実態調査」（2021）
令和3年度子ども・子育て支援推進調査研究事業「特別養子縁組成立後の支援のあり方に関する調査研究」（2021）
児童虐待等リスクアセスメント支援システムの開発及び児童虐待相談等のデータ分析業務委託（2021）　AI/機械学習
フォスタリング業務（里親養育包括的支援）の現状と包括的な支援体制の強化に関する調査研究一式（2021）
令和3年度社会福祉推進事業「医療扶助のオンライン資格確認システムの導入を踏まえ、要否意見書の電子化に向けた具体的方策についての調査研究事業」（2021）　AI/機械学習
子育て世代にかかる家庭への支援に関する調査研究業務一式（2020）
外国人雇用対策に関する実態調査一式（諸外国からの労働者の送出しに関する法制度及び実態等の調査分析について）(2020)
令和元年度子ども・子育て支援推進調査研究事業「少子化総合対策に関する総合研究事業」（2019）　AI/機械学習
令和元年度社会福祉推進事業「医療扶助の実施方式に関する実態調査及びあり方に関する研究事業」（2019）
令和元年度障害者総合福祉推進事業「障害児の相談支援に関する実態把握の調査研究」（2019）
里親養育における親子関係調整及び家族再統合支援のあり方に関する調査研究業務一式（2019）
保険医療機関等の指導に関する新選定指標策定に係る入力集計一式（2019）
保険医療機関等の集団的個別指導及び個別指導に関する新選定指標の調査研究に関する業務（2019）
平成30年度子ども・子育て支援推進調査研究事業「放課後児童クラブのニーズ把握に関する調査研究」（2018）
平成30年度社会福祉推進事業「諸外国における低所得世帯の医療費等と利用量に関する調査研究事業」（2018）
平成30年度サテライトオフィスの利用促進についての調査分析事業（2018）
乳幼児健診における発達障害の早期発見・早期支援のための取組事例に関する調査研究に係る業務一式（2018）
平成29年度子ども・子育て支援推進調査研究事業保護者支援プログラムの開発業務（2017）
平成28年保育の専門職に関する国際比較及び保育士の社会的評価の向上に関する調査研究事業の実施に係る業務一式（2016）
専門職以外の者にも提供可能なサービスの民営化に向けた利用者の支払意思額の推定及び事業性分析に関する調査事業（2012）
訪問サービスにおける提供体制に関する調査研究事業（2011）