株式会社Singular Perturbations
代表取締役
梶田真実
東京都
最優秀グロース・ポテンシャル賞
- 第8回DBJ女性新ビジネスプランコンペティション
- サービス
- 通信・IT
事業概要
世界最高精度の犯罪予測システムCrime Nabiで安全な暮らしをサポートします
PROFILE
1982年生。高校を中退、千葉大学飛び入学。
2010年3月東京大学大学院（博士）専門は統計物理（理論）。大阪大学・名古屋大学 学振特別研究員(PD)、イタリア在住時にiOSアプリ開発、ベンチャー企業執行役員を経て2017年より現職。
特異摂動（Singular Perturbations）を用いてガラス転移の動力学を分析する理論手法を開発。オープンデータを用いたモバイルアプリ開発をきっかけに、犯罪データ分析を開始、犯罪予測の独自アルゴリズムを開発。現在は国内外で犯罪予測に関する共同研究・事業提携を進める。
ビジネスモデル
警備業界のIT/AIを活用した高度セキュリティ人材・教育プログラムの不足という課題に対して、犯罪予測システム“CRIME NABI”を用いて、最適なパトロール経路・警備人員計画・犯罪要因分析などの犯罪リスクヘッジソリューションを提供しています。また、犯罪予測に基づく安全な経路策定をもとに、保険・見守りや旅行者向けのサービスを提供します。2種類の独自の予測アルゴリズムを開発しており、犯罪の時間的パターンをモデル化した手法では理論物理学の手法を用いることで最高精度、犯罪の空間的パターンをモデル化した手法では最高速度を達成しています。
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6年前、Bolognaの目抜き通りで、ちょうど日曜の午後1時を過ぎた頃にスリの被害に遭いました。この時間帯は、現地では家族で家で過ごす習慣から人通りが少なくなり、スリ被害が発生する典型的なパターンです。このような典型的な被害を無くしたい、その思いをきっかけに、犯罪予測システムを開発しました。
犯罪予測システムcrime nabiは、犯罪(crime)の預言者(nabi)と名付けられ、いつ・どこで未来の犯罪が起きるのかを予測し、 Policy Makingを支援します。
CRIME NABIは犯罪に関係のある過去の犯罪データ、人口密度などの都市データ、地理的データをリアルタイムに収集し、予測に用います。2種類の独自の予測アルゴリズムを搭載しており、それらを組み合わせて犯罪を予測します。アウトプットとして、犯罪予測結果だけでなく、最適なパトロール経路や警備の人員計画を提供できます。また、予測手法は説明性があるため、要因分析ツールとして用いることができます。
CRIME NABIには2種類の独自の予測アルゴリズムを搭載しており、犯罪の時間的パターンをモデル化した手法では理論物理学の手法を用いることで最高精度、犯罪の空間的パターンをモデル化した手法では最高速度を達成しています。
