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この度、Vantiq株式会社はスマートウォッチなどのウェアラブルデバイスで取得したバイタルデータ(脈拍、呼吸、血圧、体温など:注1)と、リアルタイムな気象情報・位置情報を統合し、体調変化の予測と対策を可能にする新しい健康管理システム「Vantiqリアルタイム健康管理システム」を開発いたしました。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000146230.html
本システムは、下記の3つの機能群を提供します。
1)特定の地域周辺における熱中症などの環境リスクの検知と通知。
2)ウェアラブルデバイスによる個人ごとの健康状態の検知と通知。
3)環境センサーとの連携による任意の地点ごとの環境リスクの検知と通知。
本システムは、インテリジェントデータ処理基盤であるVantiqのプラットフォームを活用し、対象者の現在地周辺における気温や湿度といった環境情報を取得し、リアルタイムで暑さ指数(WBGT)を解析することで特定の地点周辺の環境リスクを通知します。
また、対象者が装着しているウェアラブルデバイスから取得したバイタルデータと照合することで、個人ごとに熱中症などの健康リスクが高まっている状況を検知します。さらに、体調不良により対象者本人の自覚が難しいケースも想定し、対象者本人だけでなく、周囲の同僚や同行者をはじめとする関係者にも即座にアラートを通知することができます。
また、特定の野外、建物内や電車などの移動空間においても、携帯型環境センサーを活用しあらゆる場所において、同様に気温や湿度といった環境情報を解析することで、環境リスク判断が可能となります。
さらに各種の生成AIとの連携により、日陰への退避、水分補給、医療機関への搬送依頼など、状況に応じた具体的な対応策もあわせて提示することが可能になります。個人だけでなく現場全体での迅速な対応が可能となり、新たな健康管理体験を提供します。チームや職場単位での安全・安心を、より一層強化する仕組みです。
Vantiqインテリジェンスプラットフォームは、クラウド、オンプレミス、エッジなど多様な環境に対応しており、導入先のインフラを問わず柔軟にご利用いただけます。また、本システムはさまざまなウェアラブルデバイスに対応可能であり、医療機器を選定することで、医療水準の精度を備えた健康管理にも応用できます。
なお、厚生労働省は2025年6月、熱中症の重症化を防ぐ目的で労働安全衛生規則を改正しました。この改正により、事業主は熱中症リスクのある作業において、体調不良時の報告体制や対応手順を事前に整備し、作業者に周知することが義務付けられました。Vantiqのリアルタイム健康管理システムは、こうした新たな法的要請にも対応できるソリューションとして、現場の安全管理に大きく寄与するものです。
今後もVantiqは、リアルタイムデータ活用技術を通じて、健康・安全管理分野における新たな価値創造に貢献してまいります。
(注1:取得するバイタルデータは、接続するウェラブルデバイスの機能に依存します。)
既にたくさんの方々のお申し込みをいただき、誠にありがとうございます。この度、大好評につき、増席をいたしました!
是非、以下のお申し込みフォームよりご登録ください。皆様のご参加を心よりお待ちしております。
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QR コードまたはこちらのリンク(https://forms.office.com/r/0vg4BjkeCA)よりお申し込みをお願いいたします。
Vantiq Agentic AI Summit お問い合わせ事務局([email protected])
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・日程:2025年7月24日(木)
・時間:セミナー 13:00~17:00 懇親会 17:00~18:30(セミナー開場 12:30 終了 18:30)
・会場:東京ミッドタウン・カンファレンス(東京都港区赤坂9-7-1 )セミナー会場 Room 9 懇親会会場 Room 7
・参加費用:無料
Society 5.0に向けた次世代の新たなビジネスの可能性などをご体感いただく、Vantiqの生成AIとの連携による最新事例をご紹介するセミナーとなっております。
衆議院議員(初代デジタル⼤⾂)平井 卓也 ⽒による基調講演登壇が決定しているほか、防災コラボレーションシステムと医療の連携、関西大阪万博での事例など具体的な事例をご紹介いたします。
また、パネル・ディスカッションでは、未来会議の共同代表である河内山 哲朗 氏に司会を務めて頂き、各界の有識者の方々にご登壇いただく予定です。
次世代のデジタル技術の活用可能性を探るとともに、皆さまのネットワーキングの場としてもご活用いただければ幸いです。
RAGシステムの評価指標としては、類似性検索の精度や生成の質など、これらの両方を考慮する必要があります。類似性検索は、検索結果の上位いくつかを取り扱う、という利用方法が一般的です。
例えば、クエリに対して類似度が高い上位4件や上位8件の結果セットといった具合です。この複数ある結果については、検索クエリに対する回答精度を正しく理解することが重要な要素となります。
類似性検索の精度を測る指標として、検索結果に対するヒットの有無を判断するHit-Rate、検索結果の順位を評価するMRR(Mean Reciprocal Rank、平均逆数ランク)などが有益です。
評価指標としては、Recall@K(上位K件の正解率)、MRR(Mean Reciprocal Rank)、BLEUスコア、ROUGEスコアなどが活用されます。さまざまな評価指標がありますが、RAGシステムの評価以前に、類似性検索の精度を適切に管理することが、実装において重要です。取り扱うドキュメントの種類や利用者のリテラシーなどさまざまな要素が関連することになります。
次回は、RAGの品質を左右するデータ管理やベクトル検索の対象範囲についてご紹介します。
最後までお付き合いいただき、誠にありがとうございました。
ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
引き続きよろしくお願い申し上げます。
Vantiq株式会社
代表取締役社長 佐藤 知成
■お問い合わせ■
[email protected]
Vantiq株式会社
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