Thông cáo báo chí

tỷ lệ kèo châu á hôm nay chọn bốn bản tóm tắt bằng giấy để trình bày miệng và áp phích tại “Hội nghị thượng đỉnh về bằng chứng toàn cầu 2024”, thảo luận về việc hình thành và thực hành chính sách dựa trên bằng chứng

-Đề xuất hỗ trợ xây dựng chính sách và cải thiện sự thuận tiện của các dịch vụ công sử dụng cơ sở dữ liệu EBPM-

Quảng cáo｜

xem kèo bóng đá (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, TSE Prime Market: Mã chứng khoán: 4751) đã thông báo rằng bản tóm tắt bốn bài báo của Daisuke Moriwaki, Kazunaga Matsuki, Yoshihiro Takenami và những người khác thuộc tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo “AI Lab” sẽ được trình bày tại hội nghị quốc tế về sử dụng bằng chứng “Hội nghị thượng đỉnh bằng chứng toàn cầu” 2024 (GES 2024)”※1Đây là lần đầu tiên tỷ lệ kèo châu á hôm nay chấp nhận một bài viết tại phiên họp toàn thể

``GES'' là hội nghị quốc tế nơi các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới thảo luận về việc hình thành và thực hành chính sách dựa trên bằng chứng và đây là lần thứ hai hội nghị được tổ chức, sau hội nghị được tổ chức tại Cape Town, Nam Phi vào năm 2017
Đề cương của bài báo được chấp nhận gần đây dự kiến sẽ được trình bày tại "GES 2024" được tổ chức tại Praha, Cộng hòa Séc vào tháng 9 năm 2024 Trong số đó, ``Phát triển cơ sở dữ liệu EBPM để cải thiện quy trình xây dựng chính sách'' đã được chọn để trình bày miệng, trong đó chỉ chọn một số nghiên cứu hạn chế được chấp nhận
 

■Nền

Trong những năm gần đây, việc sử dụng công nghệ AI ngày càng thu hút sự chú ý với mục đích nâng cao hiệu quả và sự dễ sử dụng của nhiều dịch vụ công khác nhau hỗ trợ cuộc sống của chúng ta, chẳng hạn như giáo dục, chăm sóc y tế và phòng chống thiên tai do chính quyền quốc gia và địa phương cung cấp
Đặc biệt trong lĩnh vực chăm sóc trẻ em và dịch vụ công dân, có nhiều vấn đề như phụ huynh không thể nhận được thông tin cần thiết của trung tâm giữ trẻ để giải quyết vấn đề về danh sách chờ chăm sóc trẻ và sự phức tạp của thủ tục hành chính khiến những người cần hỗ trợ không thể tiếp cận được

“tỷ lệ kèo châu á hôm nay” đang tập trung nghiên cứu và phát triển công nghệ AI tiên tiến để giải quyết những vấn đề xã hội này và cho đến nay,Thí nghiệm trình diễn về “điều chỉnh cách sử dụng trường mẫu giáo” ở thành phố Tama, TokyoỪThí nghiệm trình diễn “hệ thống ứng dụng sử dụng trường mẫu giáo” ở phường Shibuya, Tokyo、Thí nghiệm trình diễn về “điều chỉnh cách sử dụng dịch vụ chăm sóc trẻ em” tại Thành phố Koriyama, Tỉnh Fukushima

Bốn bài báo được chấp nhận lần này nói về việc phát triển bản đồ tìm kiếm trung tâm giữ trẻ để giải quyết vấn đề về danh sách chờ chăm sóc trẻ và “cơ sở dữ liệu EBPM” để cải thiện quy trình xây dựng chính sách※2"
 

■Tóm tắt bài viết

1 “Phát triển cơ sở dữ liệu EBPM để cải thiện quá trình xây dựng chính sách”
Tác giả: Daisuke Moriwaki (CyberAgent tỷ lệ kèo châu á hôm nay), Yohei Kobayashi (Mitsubishi UFJ Research & Consulting, Center for Strategic and International Studies)

Cổng thông tin bằng chứng đầu tiên của Nhật Bản "Cơ sở dữ liệu EBPM" được khai trương vào tháng 5 năm 2022 Cơ sở dữ liệu này tập hợp hơn 60 đánh giá bằng chứng làm nền tảng để thúc đẩy việc hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng (EBPM), giúp các nhà hoạch định chính sách dễ dàng sử dụng Chúng tôi đánh giá cao sự hợp tác cởi mở và khuyến khích sự tham gia của công chúng và chuyên gia bằng cách xuất bản quy trình đánh giá và mã nguồn của chúng tôi trên GitHub


<URL thông cáo báo chí để biết chi tiết>
https://wwwcyberagentcojp/techinfo/news/detail/id=27644



2 “Bản đồ tìm kiếm trường mẫu giáo giúp giảm trẻ trong danh sách chờ”
Tác giả: Daisuke Moriwaki (CyberAgent tỷ lệ kèo châu á hôm nay), Kentaro Goto (Trụ sở kinh doanh CyberAgent AI), Takumi Yoshikawa (nhà nghiên cứu độc lập), Aisumi Takita (Đại học Waseda)
Trong nghiên cứu này, chúng tôi nhằm mục đích giảm số lượng trẻ em trong danh sách chờ bằng cách sử dụng ``bản đồ tìm kiếm trường mẫu giáo'' để giảm chi phí thu thập thông tin cho phụ huynh và giúp họ lựa chọn trung tâm giữ trẻ tốt hơn
Kết quả của một thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên ở phường Shibuya cho thấy sự ra đời của ``bản đồ tìm kiếm trường mẫu giáo'' đã làm tăng số lượng trung tâm giữ trẻ mà phụ huynh mong muốn lên khoảng 37% so với khi không có ``bản đồ'' Hơn nữa, ``Bản đồ tìm kiếm trường mẫu giáo'' giúp tìm kiếm các trung tâm giữ trẻ gần nhà mà trước đây rất khó tìm và khoảng cách từ nhà đến trung tâm giữ trẻ mong muốn đã được rút ngắn rút ngắn khoảng 39%, cho thấy giờ đây việc tìm kiếm các trung tâm chăm sóc trẻ em hấp dẫn đã dễ dàng hơn
Kết quả mô phỏng cho thấy việc đưa vào sử dụng “Bản đồ tìm kiếm trường mầm non” có khả năng giảm số lượng trẻ trong danh sách chờ khoảng 37%

＜Link bài viết＞



3 “Chatbot AI được tạo ra có thể thay mặt quan chức thành phố trả lời các câu hỏi của người dân không?”
Tác giả: Kazunaga Matsuki (CyberAgent tỷ lệ kèo châu á hôm nay), Daisuke Moriwaki (CyberAgent tỷ lệ kèo châu á hôm nay), Yoshihiro Takenami (CyberAgent tỷ lệ kèo châu á hôm nay), Kei Kitagawa (CyberAgent AI Business Trụ sở chính)
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đánh giá mức độ mà các chatbot AI tổng hợp có thể góp phần nâng cao hiệu quả của các dịch vụ công dân Chúng tôi đã phát triển một nguyên mẫu cung cấp câu trả lời chính xác bằng cách sử dụng các tài liệu công khai trên trang web của thành phố và tiến hành đánh giá chủ quan của khách tham quan tòa thị chính cũng như đánh giá khách quan bằng cách sử dụng các câu hỏi và câu trả lời được thu thập trước Mặc dù có một số thách thức ban đầu với giao diện người dùng nhưng hơn một nửa số người tham gia cuối cùng cũng thấy nó hữu ích

<URL thông cáo báo chí để biết chi tiết>
https://wwwcyberagentcojp/news/detail/id=29602



4 “Xây dựng chính sách dựa trên mô phỏng để anh chị em ruột vào cùng một trường mẫu giáo”
Tác giả: Yoshihiro Takenami (CyberAgent tỷ lệ kèo châu á hôm nay), Daisuke Moriwaki (CyberAgent tỷ lệ kèo châu á hôm nay), Kazunaga Matsuki (CyberAgent tỷ lệ kèo châu á hôm nay), Wu Shuting (CyberAgent tỷ lệ kèo châu á hôm nay)
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tiến hành mô phỏng chi tiết để cải thiện sự phối hợp sử dụng trường mẫu giáo ở Thành phố Koriyama, Tỉnh Fukushima Chúng tôi đã sử dụng thuật toán để tối ưu hóa vị trí của các anh chị em và đánh giá tác động của việc thay đổi quy tắc Đánh giá sau khi thay đổi quy định đã xác nhận rằng nhiều gia đình đã hiểu các quy định mới và điều chỉnh hành vi áp dụng của mình
Điều này được kỳ vọng sẽ giúp anh chị em đăng ký vào cùng một trung tâm giữ trẻ dễ dàng hơn trước và dự kiến sẽ giảm bớt gánh nặng chăm sóc trẻ cho các hộ gia đình có nhiều trẻ em

<URL thông cáo báo chí để biết chi tiết>
https://wwwcyberagentcojp/news/detail/id=29467


 

■Tương lai

Những kết quả nghiên cứu này dự kiến sẽ được áp dụng trong nhiều lĩnh vực của đời sống hàng ngày, như cải thiện sự tiện lợi của các dịch vụ công và cải thiện việc hoạch định chính sách Đặc biệt, nó được kỳ vọng sẽ góp phần giải quyết nhiều vấn đề xã hội, như tăng hiệu quả điều chỉnh việc sử dụng các trung tâm giữ trẻ, cải thiện chất lượng dịch vụ công dân và hỗ trợ các quyết định chính sách dựa trên bằng chứng

“Phòng thí nghiệm AI” sẽ tiếp tục sử dụng công nghệ tiên tiến để tham gia nghiên cứu và phát triển nhằm đóng góp cho xã hội
 

 



※1：
※2：