ヤフー、ビッグデータ・AI活用で熱中症リスクを予測する実証実験を開始
ヤフー株式会社は8月1日、熱中症リスクを予測する実証実験を開始した。東京都と共同で行われ、官公庁のオープンデータや同社のAI技術などを活用。高精度の熱中症予測を試みる。
本実証実験には、環境省が公開している、暑さ指数（WBGT）のオープンデータが用いられる。暑さ指数は熱中症予防を目的として提唱された指標のため、気温以外の要素も指数に反映。ヤフーが保有する位置情報ビッグデータと組み合わせることで、指数の上昇要因とされている混雑情報を折り込んでの指数予測ができる。これにより、人が多く集まるイベント会場やその周辺など、熱中症リスクが高くなる位置をピンポイントで予測可能。
ちなみに、東京都は「熱中症予測実証実験」として、ビッグデータ分析技術の活用方法等の検討を行っており、今回の実験はその一つとして行われる。ヤフーでは2018年2月に「データフォレスト構想」を発表しており、企業間ビッグデータ連携に積極的に取り組んでいる。行政とのビッグデータ連携として、今後も「街の再設計」を推進していく予定。なお、本実証実験の結果は、検証と改善を重ねた後、ヤフーのサービス化や東京都の熱中症予防対策に活用される。