NEC、第72回 電気科学技術奨励賞を3件受賞、うち1件「医療大規模言語モデルの研究開発と実用化」は最高位の文部科学大臣賞を受賞

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文部科学大臣賞　「医療大規模言語モデルの研究開発と実用化」　　　　　　　　　写真提供：（公財）電気科学技術奨励会

　NECの「医療大規模言語モデルの研究開発と実用化」、「様々な台車を安全かつ効率的に搬送する協調搬送ロボットの開発と実用化」、「数百台規模のカメラから対象人物を0.01秒で高精度に追跡する映像分析技術」の３件が、2024年11月22日に贈呈式が開催された第72回電気科学技術奨励賞（旧オーム技術賞）を受賞しました。また、「医療大規模言語モデルの研究開発と実用化」については、最高位の文部科学大臣賞を受賞しました。

　2024年11月22日に開催された第72回電気科学技術奨励賞（旧オーム技術賞）の贈呈式において、NECから3件が受賞するとともに、うち1件は最高位の文部科学大臣賞を受賞しました。

　電気科学技術奨励賞は、電気科学技術に関する発明、研究・実用化、ソフトウェア開発、教育等で優れた業績を上げ、日本の諸産業の発展及び国民生活の向上に寄与し、今後も引き続き顕著な成果の期待できる人に対し、公益財団法人 電気科学技術奨励会より贈呈される賞です。また全贈賞者の中から特選1件に対して「文部科学大臣賞」を、準特選1件に対して「電気科学技術奨励会 会長賞」が合わせて贈呈されます。

今回の当社の受賞者と業績は、以下のとおりです。

電気科学技術奨励賞並びに文部科学大臣賞
「医療大規模言語モデルの研究開発と実用化」
[受賞者]
辻川 剛範　（NEC バイオメトリクス研究所 マネージャー）
宇野 裕　　（NEC バイオメトリクス研究所 プロフェッショナル）
久保 雅洋　（NEC バイオメトリクス研究所 ディレクター）
[業績]
　カルテ情報を機械的に分析し活用することを可能にする医療Large Language Model(LLM)を研究開発し、国内初の医療LLM搭載カルテの実現に貢献した。さらに、少子高齢化の進行に伴って医師の労働負担が深刻化していることを背景として2024年4月より医師の労働時間に上限が設定（医師の働きかた改革）される中、本技術は医師の労働時間の約30％を占める非診療業務（医療文書作成等の事務作業）の一部を自動化し、労働時間の削減に貢献した。
[詳細]
https://jpn.nec.com/rd/awards/2024/2024-08.html

電気科学技術奨励賞
「様々な台車を安全かつ効率的に搬送する協調搬送ロボットの開発と実用化」
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/78149/772/78149-772-cee4092df8f113ab88167356844ff491-1070x714.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
写真提供：（公財）電気科学技術奨励会
[受賞者]
吉田 裕志 （NECビジュアルインテリジェンス研究所 主幹研究員）
安田 真也 （NECビジュアルインテリジェンス研究所 主任研究員）
熊谷 太一 （NECモビリティソリューション統括部 主任）



[業績]
物流施設における様々な台車の搬送業務を、安全かつ効率的に自動化する協調搬送ロボットを開発し実用化した。物流施設では、荷主や荷姿によって台車の形状や寸法が異なるため、既存の搬送ロボットでは台車搬送の自動化が困難であった。そこで、2台の搬送ロボットで台車を前後から挟み込んで搬送するという、全く新しいタイプの搬送ロボットを開発し、新しい搬送スタイルを生み出すことで、台車の形状や寸法に依存せずに搬送の自動化を実現した。
[詳細]
https://jpn.nec.com/rd/awards/2024/2024-07.html


「数百台規模のカメラから対象人物を0.01秒で高精度に追跡する映像分析技術の開発と実用化」
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/78149/772/78149-772-734d100167c88a73ab096e1b0d54ef32-1070x714.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
写真提供：（公財）電気科学技術奨励会
[受賞者]
山崎 智史 （NECビジュアルインテリジェンス研究所 主任研究員）
劉 健全 　（NECビジュアルインテリジェンス研究所 ディレクター）
高橋 祐介 （NEC DID統括部 シニアプロフェッショナル）




[業績]
数百台のカメラを用いた人物同定を0.01秒で実現する顔データの階層管理方式と、広域エリアで複数人の人物同定を精度99.99%で実現する顔データの網羅性増強方式を特徴とする、映像分析技術を開発し実用化した。本成果は、新型コロナウイルス感染症の世界的な大流行において、広域エリアで感染者をタイムリーに特定する感染症対策ソリューションに適用された。また、ハワイ州の主要空港における感染症拡大の抑止対策にも採用され、ハワイ州の観光産業回復に寄与した。
[詳細]
https://jpn.nec.com/rd/awards/2024/2024-09.html

以上

＜本件のお問い合わせ先＞
NEC　 グローバルイノベーション戦略統括部
URL：https://jpn.nec.com/cgi-bin/cs/opinion_form4.cgi

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