1.ゲノムトレーサー
世界中で採取された新型コロナウイルスの３万個に及ぶ塩基配列データから、その系統図を自動的に生成します。この結果、感染ルートや変異の様子が可視化されます。
武漢から広がった様子や、初期の段階で２つのルート（中国からの直接ルートとヨーロッパ経由のルート）で日本に渡ってきたことなどが一目瞭然です。
2.道路劣化診断
道路の補修のタイミングを最適化するには、道路の劣化状態の把握が必須です。ここでは、道路劣化状態を定量的かつ簡単に把握できる方法を紹介します。
道路の劣化はその上を走行する車両に上下動を引き起こします。この上下動を市販のドラレコに内蔵された加速度センサーで検知し、振動データをクラウドサーバへ転送します。クラウドサーバでは、振動データを周波数スペクトルデータに変換し、二次元マップ化することで、振動を引き起こした道路区間の劣化状態を色分けして可視化できます。
最終的に道路地図上の各道路区間ごとに劣化状態に応じた色を配色することで、道路地図上で各道路区間の劣化状況が一目でわかるようになります。
3.データセンターへの不正アクセスの検知
コンピュータセンターの数千人の利用者の一部に不正アクセスの疑いがあることから、アクセスログデータを使って、不正アクセスの疑いのあるユーザを抽出しました。
全ての利用者のアクセスデータをD’Insightでマップ化しました。通常の利用パターンのデータが主要クラスターを形成しましたが、一部のデータは主要クラスターから大きく外れて分布しており、不正アクセス利用者の疑いがあると考えられました。
4.心臓病診断の有効検査項目の抽出
心臓病の専門医から、４４項目もある心臓病の検査項目のうち、２種類の心不全の型（HFrEFとHFpEF)の判別に有効な検査項目を抽出してほしいという依頼があり、可視化AIを使って有効性を評価し、最終的に５項目が有効であるとの結論が得られました。
これら５項目の検査結果に基づいて200人余りの患者データをマップ化した結果、２種類の心不全患者と、正常者、エラーデータが綺麗に分離できたことから、心不全の新たな簡易診断方法の可能性を示すことができました。