アクティベートラボ／Unbiディープラーニング開始のお知らせ

障害者雇用のマッチング精度向上

株式会社アクティベートラボ（本社：東京都新宿区、代表：増本　裕司）は、障害者のQOL向上に貢献するマッチングサービス「Unbi」の障害者雇用パートに於いて、精度の向上目指すためディープラーニングの研究を開始いたします。
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　障害者マッチングサービス「Unbi」障害者雇用パートについて
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Unbi構想の背景
弊社代表の増本は自身が脳出血による右半身マヒ及び高次脳機能障害を持っています。回復期を経て社会参加にあたって障害者に対する社会的認知と障害当事者としての認識の差の開きを実感し、その差を埋めるために必要な情報提供の仕組みを模索し、「Unbi」の構想にたどり着きました。

Unbi障害者雇用パート開発の背景
障害者が社会参画するためのきっかけとして就業は重要な位置を占めていますが、障害当事者として行った求職活動を通じて企業側の障害者に対する誤解や、自身が起業した上で雇用側として障害を持つ求職者と相対することにより気付いた課題など、様々な問題が双方に存在することが当事者となったが故に見えてきました。その解決のため増本は医療関係者（急性期対応病院、回復期対応病院）や研究機関（医療福祉関連の大学）、障害者雇用を行っている企業等へのインタビュー、さらにはインターネットで公開されている学術論文や障害当事者の経験談、さらには当事者としての経験等様々な情報を研究し知見を得てきました。そこで得た知見をシステム化するとともにAIを活用し、企業における障害者雇用の課題を解決することにより、障害者雇用の活性化を図ります。

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障害者雇用マッチングエンジンのディープラーニングについて
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雇用マッチングエンジンのディープラーニングについて産医にて共同研究を行っています。

●サービススキーム構築、フレームワーク構築
株式会社アクティベートラボ
代表：増本　裕司
サービスオーナー。全体構想およびビジネススキームの構築、システム開発を担当します。

●ディープラーニング出力検証
東京慈恵会医科大学附属第三病院　リハビリテーション科 診療副部長　山田尚基
ディープラーニングでの出力の検証を担当します。
・転移学習
事前学習済みモデルの適応したい問題のクラス数やクラスの定義、および出力層の前段で必要となる全結合層の正当性評価
・ファインチューニング
メタ学習およびOne-shot学習における出力層の正当性評価
・半教師あり学習
疑似的正解の正当性評価
・自己教師あり学習
プレテキストタスクの設定
・継続学習
破壊的忘却発生条件の分析

リリース元：アクティベートラボ
URL：https://activatelab.co.jp/