ヤフーは8月1日、東京都と共同で官公庁のオープンデータとヤフーのビッグデータ・AI技術を掛け合わせ、イベント会場など混雑する場所の熱中症リスクを高精度に予測する実証実験を、都内で開始した。

  • 実証実験のイメージ

    実証実験のイメージ

実証実験は、東京都がビッグデータ分析技術の活用方法などの検討を行う「熱中症予測実証実験」の取り組みの一環として行う。熱中症リスクの予測は、環境省が「環境省熱中症予防情報サイト」で公開している熱中症予防を目的とした気温以外の要素も含む暑さ指数(WBGT)のオープンデータと、ヤフーが保有する位置情報ビッグデータをベースに、暑さ指数の上昇要因になるとされる混雑情報を用いる。

双方を掛け合わせたビッグデータをAI技術(機械学習)を用いて解析し、独自の熱中症リスク予測を約125m四方のエリア単位で行い、混雑情報を掛け合わせることにより、イベント会場およびその周辺など混雑するエリアで特に上昇する熱中症リスクを、ピンポイントかつ高精度に予測することを目指す。

実証実験を踏まえ、さらなる検証・改善を重ね、東京都の熱中症予防対策への活用を目指すことに加え、同社によるサービス化も視野に入れている。

なお、同社は2018年2月に発表した企業間ビッグデータ連携に関する取り組み「データフォレスト構想」において、行政とのビッグデータ連携も重要な取り組みと考えており、行政とのビッグデータ連携において、まずは今回の実証実験を含めた「街の再設計」に関する取り組みを積極的に推進していくという。