USECASE

ユースケース

eFL-Boostの活用先として考えられる
ユースケースをご紹介します。

BANK
銀行不正取引の検知

特殊詐欺による不正出金のリアルタイム検知

異なる金融機関の間で取引データを安全に共有し、AIが不正送金パターンを分析・検知します。これにより、不正取引をリアルタイムで検出し、被害を最小限に抑えることが可能になります。

マネーロンダリング口座の特定

非合法ビジネス（違法薬物取引、ヤミ金融、違法カジノなど）の資金洗浄（マネーロンダリング）のために利用する犯罪者の口座を特定します。

プライバシー保護に配慮したデータ分析

eFL-Boostを活用することで、複数の銀行がもつ顧客の個人情報を共有しなくても、不正取引の兆候を学習・共有し、金融業界全体のセキュリティ向上に貢献します。
MEDICAL CARE
医療データの分析

疾病予測と診断精度の向上

異なる医療機関間で患者データを安全に共有し、AIが疾患の発症リスクや診断精度を向上させます。これにより、個別化医療の推進や早期治療の実現が可能になります。

プライバシー保護に配慮したデータ分析

eFL-Boostを活用することで、患者の個人情報を匿名化しながら医療データを分析し、新たな治療法の開発や医療の質の向上に貢献します。
CRIME PREVENTION
防犯

異常行動の検知と迅速な対応

異なる地域や施設間で防犯カメラやセンサーのデータを安全に共有し、AIによる異常行動の早期検知を実現します。これにより、不審者の特定や犯罪の未然防止が可能となり、地域全体の安全性が向上します

プライバシーを守りながらの監視強化

eFL-Boostを活用することで、個人情報を匿名化しながら防犯データを共有し、犯罪発生のパターン分析が行えます。これにより、警備体制の最適化や防犯対策の強化が可能となり、安全な社会づくりに貢献します。
MANUFACTURING
製造業

設備の異常検知と予知保全

異なる工場や企業間で設備の稼働データを安全に共有し、AIによる異常の早期検知が可能になります。これにより、メンテナンス時期を最適化し、生産ラインの停止リスクを低減。さらに、競争上の機密情報を保護しながら機械学習モデルを改善できます。

品質管理の高度化

eFL-Boostを活用することで、各工場や企業の品質データを匿名化しながら共有し、不良品の発生パターンを分析できます。これにより、製造プロセスの改善や原因特定が可能になり、業界全体の品質向上に貢献します。
EDUCATION
教育

学習データの共有と個別最適化

異なる教育機関や地域間で学習データを安全に共有し、AIによる個別最適化学習を実現します。これにより、生徒ごとの理解度に応じた最適なカリキュラムを提供し、学習成果の向上が期待できます。さらに、プライバシーを保護しながら教育モデルの改善が可能です。

教育環境の高度化

eFL-Boostを活用することで、各学校や教育機関の学習データを匿名化しながら共有し、教育の質の向上に貢献します。これにより、学習の進捗管理や指導方法の改善が可能となり、教育全体の質の向上を支援します。
LOGISTICS・TRAFFIC
物流・交通

輸送データの共有と最適化

異なる物流企業や交通機関間で輸送データを安全に共有し、AIによる最適なルート計画や配送管理を実現します。これにより、輸送コストの削減や配送時間の短縮が可能となり、効率的な物流ネットワークの構築を支援します。

交通インフラの高度化

eFL-Boostを活用することで、各地域の交通データを匿名化しながら共有し、渋滞予測や事故リスクの分析が行えます。これにより、交通管理の最適化や公共交通機関の運行改善が可能となり、安全でスムーズな交通環境の整備に貢献します。