タグ: 日本（国・地域）

企業向けに心身の健康状態などの調査・対策をサポートするラフールは3月14日、博報堂の広告事業を超えた新規事業を目指す「ミライの事業室」との業務提携締結を発表した。この提携により、生活者のウェルビーイング（心身ともに充足している状態）の実現に寄与するための新規事業創造を推進する。

提携による新サービスの第1弾は、共同開発した「ウェルビーイングタイプ診断」（ソフトクラスタリング）。ラフールの企業向け従業員サーベイツール「ラフールサーベイ」に搭載し、3月28日よりラフールサーベイ導入企業に提供を開始する。

近年、コロナ禍やテレワークの長期化などにより、従業員がメンタルに不調を抱えていても管理者側がそれら不調や変化を把握しにくいという状況がある。しかしそうした状況下でも、従業員が安心して業務をこなせるよう、従業員のメンタル変化に加えて個々の価値観や嗜好を踏まえたウェルビーイングの傾向を把握し、踏み込んだ形で向き合えることが重要という。この課題を解決するものとして、ラフールとミライの事業室は、ウェルビーイングタイプ診断モデルを共同で開発した。

これは、ミライの事業室による独自診断指標「生活者ウェルビーイング21因子」を基にした生活者調査を活用し、ラフールと共同で開発したものという。ラフールサーベイにおいて入力された回答から診断を行い、生活者ウェルビーイング21因子から抽出した5種類のウェルビーイングタイプのうちどれに近いのか結果を表示する。

またこの結果により、従業員が自身のメンタル状態に加えてウェルビーイングタイプ（価値観や嗜好性）を把握でき、従業員同士や組織内のコミュニケーション活性化ツールとして利用されることを目指しているそうだ。また2022年8月以降は、利用者のアンケート結果などを踏まえ、随時アップデートしていく予定とのこと。

2011年11月設立のラフールは、あらゆる業種の企業向けに、従業員のメンタル・フィジカルの状態や、エンゲージメント、衛生要因を可視化する組織診断サーベイとして、ラフールサーベイを開発・運営。ラフールサーベイは、人事施策の効果を定量化し、従業員・管理職・企業と立場の異なる人達が共通認識を餅、共通言語化できるものとしている。

また約3000社の従業員18万⼈以上のメンタルヘルスデータから、⼤学や臨床⼼理⼠の知⾒を取り⼊れた独⾃の調査項⽬を従来のストレスチェックに加えることで、多⾓的な分析が可能。組織エンゲージメント・ハラスメントリスク・離職リスクなども含めた包括的な診断も行える。

インパクトサークルは3月16日、シードラウンドとして、第三者割当増資による約8000万円の資金調達を実施したと発表した。引受先は、インクルージョン・ジャパン、Relicなど。調達した資金は、国内外事業展開の加速にあてる。

2021年7月設立のインパクトサークルは、社会インパクト可視化システムと、社会インパクト投資プラットフォームを構築するFinTechスタートアップ企業。「インパクト×リターン」を実現するマイクロファイナンス・リースを自ら運用し、また投資によって生み出される社会インパクトを可視化することで、新たな社会インパクト投資の機会を創出するプラットフォームを構築する。

尿検査キットと専用アプリで栄養価不足などを調べる「即時尿検査サービス」を開発中のユーリアは3月10日、第三社割当増資により約5500万円の資金調達を実施したことを発表した。引受先は、ミレイズ、秀インターなど。

調達した資金は、2022年6月のサービスリリースを目指し、研究開発およびシステム開発の強化、それに伴う人材の採用を強化にあてる。またまずは今春、スポーツチームやアスリートに向けた検査キットのリリースを予定しているという。

ユーリアは、「すぐわかるを、もっと身近に」をビジョンに掲げ、尿検査で体の状態を即時に解析することを目的に、東京大学との共同研究により起ち上げられたヘルスケア領域スタートアップ。独自バイオマーカーの研究による解析・計測技術、検出したデータをモニタリングするスマートフォンアプリを開発している。

現在開発を進める尿検査サービスでは、尿中の成分に応答するバイオマーカーを編み出し、検査キットとスマートフォンアプリを使い3ステップでアミノ酸やビタミン、ミネラルなどの成分を検出できるという。誰もが「低コスト・簡便・迅速」に尿から体の状態をモニタリングできる世界を実現するとしている。

仮想的なフェーズドアレイ気象レーダーネットワーク。赤点はフェーズドアレイ気象レーダーが設置された17の地点（九州の地方気象台と特別地域気象観測所）。オレンジ色部分はレーダーの観測範囲を示す

理化学研究所（理研）は、もし九州全土に最新鋭のフェーズドアレイ気象レーダーを配置した場合、2020年7月の線状降水帯による豪雨の予測に役立ったかを調べるため、スーパーコンピューター「富岳」を使ってシミュレーションを実施。その結果、予測精度が大幅に上がることが示されたと3月7日に発表した。

年々脅威を増す線状降水帯による豪雨に備えるには、観測強化や観測データを高度に活用する予測技術を開発し、シミュレーションによる気象予測（数値天気予報）の精度を高めることが重要となる。その候補となる技術の有用性を事前に評価できれば、効果的な観測予測システムの設計に役立つ。理研計算科学研究センターデータ同化研究チーム（三好建正氏、前島康光氏）は、これまでにゲリラ豪雨の予測方法をスーパーコンピューター「京」で開発し、その手法に基づき、埼玉県のマルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダー（MP-PAWR）による30秒ごとの雨雲の観測データとスーパーコンピューター「Oakforest-PACS」による首都圏の超高速降水予測のリアルタイム実験を行うなど、研究を重ねてきた。

そして今回、三好氏を中心とする理研の研究グループは、これまでに培ってきたフェーズドアレイ気象レーダーの観測ビッグデータを活かして、線状降水帯の予測精度の向上に取り組んだ。まずは、九州の地方気象台と特別地域気象観測所の計17カ所にフェーズドアレイ気象レーダーを設置したと仮定し、観測データのシミュレーションを行った。ここでは2020年7月に熊本県に豪雨被害をもたらした線状降水帯の観測データを使い、九州を中心とする600km四方のシミュレーションを「富岳」で行い、その結果を「正解データ」とした。

次に、線状降水帯をうまく再現しないシミュレーション実験（NO-DA）を行い、さらにフェーズドアレイ気象レーダーを使った30秒ごとのデータを用いた実験（30SEC）と、通常のレーダーで5分ごとデータを用いた実験（5MIN）を行った。その結果、NO-DAと5MINは線状降水帯は大きく南にずれてしまったのに対して、30SECは大きく改善し、正解データに近づいた。

2020年7月4日午前4時（日本時間）を初期時刻とした1時間先の雨粒量の水平分布。（a）線状降水帯をうまく再現しないシミュレーション結果（NO-DA）。（b）通常の気象レーダーによる、5分ごとの観測データを用いた実験（5MIN）。予測は改善されなかった。（c）フェーズドアレイ気象レーダーによる、30秒ごとの観測データを用いた実験（30SEC）。予測が改善された。（d）今回の研究における正解データ。赤・紫になるほど強い雨を表す

このことから、そもそも狭い領域で発生するゲリラ豪雨の予測を目的としたフェーズドアレイ気象レーダーだが、複数の積乱雲からなる線状降水帯の大規模な現象にも対応できることが示された。これは「地球規模の温暖化により脅威を増す線状降水帯の予測精度の向上や被害の軽減に向けた新しい予測技術や観測システムの提案」につながると研究グループは話している。

位置情報ビッグデータを扱うクロスロケーションズは3月7日、ビッグデータ解析エンジン「Location Engine」を使用し主要業界の店舗・施設周りの日々の人流変化をグラフ化した「主要13業界別人流トレンド」を公開した。13種類の業界を扱っており、各業界の全国の店舗位置情報データを網羅している。また、公開されているグラフの基となる「業界別推計来訪数値データ」は、ビジネスデータとして活用できるよう3月中に販売を開始する予定。

業界別人流トレンドに登録されている業界は、コンビニエンスストア、スーパー、ホームセンター、ファミリーレストラン、ドラッグストア、家電量販店、テーマパーク、百貨店、ファストフード、ガソリンスタンド、自動車販売店、ホテル・旅館、大型ショッピングモール。データを基としたトレンドのグラフは日々更新し、業界別の人流トレンドの昨日比と昨年比を「見える化」している。同サイトでは全国主要60都市の「主要都市人流トレンド」も公開されている。

各業界別の店舗・施設数

同社人流データは、スマートフォンアプリのGPSデータ（ユーザーから個人情報を紐づけない形で分析利用することを目的に、第三者利用について許諾を得たデータのみを利用）の位置情報を、Location Engineにより地図・施設情報と連携させて解析した推計データという。これを基に、Location Engineの数値データを利活用するプラットフォーム「Location AI Platform」の推計来訪速報機能によりグラフ化している。

こうした人流データそのものはすでに、マーケティング、店舗開発、投資情報、交通路線開発、屋外広告などに利用される動きが広まっている。都市・地域別の人流データについては取り組んでいる企業もあり、国土交通省などからデータを取得可能である。クロスロケーションズによると、業界別のトレンドデータは他になく、全国の各店舗位置情報データを基にした分析データは国内初という。

業界別の推計来訪数値データは、ユーザーの動向分析や各業界の店舗周りでの人流の違いが把握できるなど、リアルとデジタルを連動させた取り組みが可能になるため、様々な業種業態でのサービス向上につながるとしている。

業界別人流トレンドで表示されているグラフの基となる推計来訪数値は、業界別合計日別データとして提供する。販売価格は1業界につき6カ月で税込1万9800円、月々3300円から。オプションで過去のデータ提供も可能。

クロスロケーションズは2017年11月に設立。「多種多様な位置情報や空間情報を意味のある形で結合・解析・視覚化し、誰でも活用できるようにすること」をミッションとしている。位置情報をビッグデータをAIが解析・視覚化する独自技術Location Engineと、それをビジネスに活かすプラットフォームLocation AI Platformの開発・提供により、ロケーションテックを推進している。