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ベクトル総研 S4.センシングデータ解析
- 1. - ソリューション ４ - センシングデータ解析 のご紹介 更新日時：2016/4/12 http://vri.co.jp/
- 2. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ ４．センシングデータ解析 ソリューションの位置づけ 2 １．人流シミュレーション 平常時における人の流動解析により、施設計画の検討を支援 ２．避難シミュレーション 災害時における避難行動解析により、防災計画の検討を支援 ３．交通シミュレーション 駐車場や道路交通における施設計画、動線計画の検討を支援 ４．センシングデータ解析 各種センシングデータの分析により、ニーズに応じたソリューションを提供 ５．研究開発 人間の行動特性を科学的にとらえた、実務にも適用可能な研究 ソリューション 株式会社ベクトル総研
- 3. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ ４．センシングデータ解析 目次１：センシングデータ解析 3 [1] 画像解析 [3] 投資効果の最適化 [2] 機器モニタリングデータの分析 [4] 人間行動データの分析 時刻 前回の交換時期 現在 次回の交換時期 寿命使用回数（時間） 現在の使用回数（時間） 20XX 10/23 20XX 11/05 総媒体費用 総収益 収益1費用1 収益2費用2 収益3費用3 ・ ・ ・ 広告2 広告1 広告3 商品の購入 商品の購入 商品の購入 配分の最適化 収益の最大化 ・向き ・目線高さ ・嗜好 など 視線データ 歩行者属性 広告掲出データ ・視線回数 ・視認率 など ・形式 ・配置 ・サインとの 混在 など
- 4. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ ４．センシングデータ解析 目次２：センシングデータ解析 1. 本ソリューションについて 画像、機器のモニタリングデータといった種々のデータを 分析し、ニーズに応じたソリューションを提供します。 2. カテゴリ一覧 [1] 画像解析 [2] 機器モニタリングデータの分析 [3] 投資効果の最適化 [4] 人間行動データの分析 4
- 5. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ ４．センシングデータ解析 3. [1] 画像解析 監視カメラ等、画像データに対する各種分析技術をご提供し ます ・背景差分等による障害物、異常物検知 ・カルマンフィルタ等による対象物追跡 ・パターンマッチング、局所特徴量による対象物抽出 ・その他各種特徴量の計測 5 拡大
- 6. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ ４．センシングデータ解析 4. [2] 機器モニタリングデータの分析（１） モニタリングデータの機能確認（故障判定）や劣化傾向把握に関 する分析手法の開発と実装を支援します 工場や車両など各機器の用途に応じ、データの特徴（機器のクセ、季節・ 時間変動など）にあった分析手法をカスタマイズしてご提供します 6 変動しきい値による良否判定 計測値 正常 変動しきい値 （上限） 変動しきい値 （下限） 異常 （変動しきい値上限を上回る） 異常 （変動しきい値下限を下回る） 部品交換時期予測 時刻 前回の交換時期 現在 次回の交換時期 寿命使用回数（時間） 現在の使用回数（時間） 20XX 10/23 20XX 11/05
- 7. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ ４．センシングデータ解析 分析例 ■機器全般 ・変動しきい値による故障判定 ・故障の種類別傾向把握 ・機器の交換時期予測 ほか ■空調機器 ・空調機器の劣化要因把握 ほか 4. [2] 機器モニタリングデータの分析（２） 7 手法例 ■特徴量（代表値や異常値）の抽出 ・相関分析 ・回帰分析 ・主成分分析 ・特異値分解 ・フーリエスペクトル解析 ・マハラノビス・タグチシステム（MT法） ほか ■予測 ・線形予測 ・パーティクルフィルタを用いた予測 ・信頼度関数を用いた故障時期予測 ほか
- 8. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ ４．センシングデータ解析 5. [3] 投資効果の最適化：広告投資による収益最大化 8 広告費用等の投資効果の予測、収益最大化に関する投資計画 の策定を支援します 広告 総費用 投資による 総収益 A：収益 広告A 費用 施策B レベルsB 掲出媒体A レベルsA 施策C レベルsC B：収益 C：収益 低 多 累積広告投下費用 高 低 多 高 低 多 高 費 用 追 加 の 効 果 計画案sA 計画案sC 計画案sB ˆR ˆR ˆR 収益の最大化 広告B 費用 広告C 費用 配分の最適化 投資計画 収益予測
- 9. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ ４．センシングデータ解析 6. [4] 人間行動データの分析：広告の視線データ分析 広告の形式や配置に着目した視認性評価モデルにより、 効果的な広告掲出方法を検討することができます。 サイネージの効果や通行量データによる通路上の混雑など、 広告の視認性に影響を与える様々な要因を分析できます。 9 -0.60 -0.40 -0.20 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 視認性を高める効果大 サイネージ 写真・イラストあり 他の広告 との混在 通行量混雑 + - 視認性を阻害する影響あり ■視線回数 ■視認率 「確かに見た」 「見たような気がする」 形式・配置 内容 向き 目線高さ 嗜好 視認性評価モデル 視認率予測モデル 視線データ 歩行者属性 広告掲出データ
- 10. 株式会社ベクトル総研 ＞ ソリューション ＞ ４．センシングデータ解析 7. 主な業務実績 カテゴリ 年度 件名 受託関係先（敬称略） [1] 画像解析 H26 障害物検知システム構築 鉄道総合技術研究所 （JR総研） [1] 画像解析 H25 分岐器抽出 機械学習 プログラム解析 鉄道総合技術研究所 （JR総研） [1] 画像解析 H23～ H21 列車前方認識解析モデルの構築 鉄道総合技術研究所 （JR総研） [2] 機器データ 分析 H26 空調フィールドデータの分析 ジェイアール東日本 コンサルタンツ [2] 機能データ 分析 H25 車両モニタリングシステム・データ分析 手法の開発 ジェイアール東日本 コンサルタンツ [3] 投資効果 H23 通販広告最適化支援システム キューサイ [4] 行動データ H25 駅構内の広告評価モデルに関する研究 ＪＲ東日本 フロンティ アサービス研究所 10