PHIS

　脅威対策技術プラットフォーム(PHIs-TP: Personal Hazard Information sharing　Technology Platform)は、潜む脅威に対する安全生活支援サービス用omamori.aiアプリケーションを実現する技術基盤です。以下の３つの要素技術で構成されています。

①センシング技術

　・実空間でのスマホ搭載マイクロホンやカメラ等の音声・映像センサー

②認識（認知・判断）技術

　・中核技術：仮想空間でのAI利用型脅威認識

　・当社独自のエキスパートノウハウ＆AI連携型脅威認識技術を採用

③伝達技術

　・実空間のモバイルユーザと仮想空間のAI利用型情報処理サーバ間のデータ連携ネットワーク

　・4Gや5G等の移動体通信ネットワークやWiFi等の自営系無線ネットワークを介して、常時、仮想空間のPHIs専用情報処理サーバにインターネットアクセス可能

　omamori.aiサービス利用者は、脅威遭遇時に自分のスマホの搭載センサー（カメラやマイクロホン）で映像・音声・音などのセンシング情報を取集します。センシング情報は、ビックデータとして直ちに当社独自のエキスパートノウハウ＆AI連携型脅威認識技術を基に脅威判定され、判定結果はリアルタイムにomamori.aiサービス利用者へ伝達します。

　遭遇した脅威の情報を自分なりに編集し、自分だけの脅威DB(Data Base)を作成することも可能です。脅威DBには、エキスパートの脅威認識ノウハウも併せて蓄積されます。

　PHIsの中核技術である認識（認知・判断）技術には、センシング情報から成るビックデータの分析に最新のAI利用型脅威認識技術を採用しています。

　AIは、数値やテキスト、画像、音声などの様々かつ大量のビックデータに対して、高速演算器（プロセッサー）が実行する機械学習によりビックデータに内包されているルールや知識を自ら推測します。機械学習は、ニューラルネットワークを利用します。従来は、多層階で構成したニューラルネットワークの各層の変数（特徴量）を人が定義したり情報抽出を一層ずつ多階層にわたって行っていました。

　最近は、コンピュータの信号処理プロセッサーの処理性能が高速化し、予測したいものに適し た特徴量そのものを大量のデータから自動的に学習する深層学習（Deep Learning:ディープラーニング）が可能になっています。

 　現時点ではAIの脅威認識能力は不十分です。そのため、当社はAIの能力を補完するエキスパートノウハウ＆AI連携型脅威認識技術を開発中です。機械学習時の必要な脅威関連辞書の生成には、エキスパートのノウハウを活用します。