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ウェブサイトリニューアルについて
プレスリリース
2/3(火)開催：メディア勉強会のご案内－内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「統合型ヘルスケアシステムの構築」で取り組む医療における生成AIの利活用－
イベント
SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」2025年度公開シンポジウム開催のお知らせ
プレスリリース
9/3(水)開催：メディア勉強会のご案内－内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「統合型ヘルスケアシステムの構築」で取り組む医療DX・医療データの利活用－
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【開催のお知らせ】8/1テーマD-1：公開シンポジウム「医療のデジタルツイン構築を目指して」（テーマD-1公開シンポジウム案内のページにリンクします）
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【ニュースリリース情報】生成AIテーマ1：国産の日本語版”医療”特化LLM基盤「ELYZA-LLM-Med」を開発（ELYZA News Releaseのページにリンクします）
プレスリリース
【プレスリリース情報】テーマE-1：日立と東大、ビッグデータ検索を最大135倍高速化する「動的プルーニング技術」を開発（株式会社日立製作所のページにリンクします）
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【開催のお知らせ】SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」社会実装マッチングイベント（クリックすると申込Formsが開きます）※申込締切：2025年7月4日まで締切日を延長しました
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【ニュースリリース情報】テーマB-3：医療文書を半自動生成する「症例報告・病歴要約支援システム」の実証実験開始について（新医療リアルワールドデータ研究機構株式会社のページにリンクします）
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【ニュースリリース情報】生成AIテーマ1：さくらインターネット研究所が構築したクラウド型のスパコン「さくらONE」が、処理性能ランキングTOP500で世界49位を獲得しました（さくらインターネット株式会社のページにリンクします）
イベント
SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」公開シンポジウム
プレスリリース
【プレスリリース情報】生成AIテーマ4：LLMの情報処理は感覚性失語症の脳活動と似ていた ―LLMと失語症との情報処理ダイナミクスの比較―（東京大学国際高等研究所のページにリンクします）
プレスリリース
【プレスリリース情報】テーマE-2：世界初、CT画像をAIが比較・解析し日本語の所見文を生成 ～放射線科医の経過観察支援に期待～（名古屋大学のページにリンクします）
イベント
SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」2024年度公開シンポジウム
イベント
SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」公開シンポジウム開催のお知らせ
イベント
SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」2024年度公開シンポジウム開催のお知らせ
お知らせ
SIP第3期補正予算「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」公募実施結果公表について
イベント
SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」2023年度公開シンポジウム
公募関連
戦略的イノベーション創造プログラム（第3期）補正予算「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」テーマ3の再公募について
公募関連
公募情報（テーマ3・4）戦略的イノベーション創造プログラム（第3期）補正予算「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」に係る公募について
公募関連
「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」に係る応募書類差し替えについて
公募関連
「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」に係る公募要項差し替えについて
公募関連
戦略的イノベーション創造プログラム（第3期）補正予算「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」に係る公募について
イベント
SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」2023年度公開シンポジウム開催のお知らせ
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研究開発責任者一覧を掲載しました
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研究開発責任者の採択について
重要なお知らせ
研究開発責任者の採否決定のご連絡の遅れについて
公募関連
SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」の公募を締め切りました
公募関連
テーマB-2、E-1、E-2のみ公募を延長しました
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Q&A集について（更新）
公募関連
事務処理説明書の差し替えについて
公募関連
応募書類の差し替えについて
公募関連
公募説明会の実施形式の変更について
公募関連
公募要領の差し替えについて
公募関連
研究開発責任者の公募について
公募関連
研究開発責任者の公募について（予告）
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ウェブサイトの開設について
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日立と東大、ビッグデータ検索を最大135倍高速化する「動的プルーニング技術」を開発
株式会社日立製作所(以下、日立)と国立大学法人東京大学(以下、東大)は、ビッグデータ分析の高速化に向けて、相互に複雑なつながりを持つデータ(以下、グラフ構造データ*1)の検索速度を大幅に向上する「動的プルーニング*2技術」を開発しました。
従来、データベース内でデータ分析を行う際のグラフ構造データを順次たどる処理は、再帰問合せ処理*3と呼ばれる手続きで行われ、不要なデータを繰り返し読み取る必要があり、検索速度が低下するという課題がありました。