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・自社プロダクトのマーケティング戦略立案・実行 ・マーケティング戦略の策定、広告予算ポートフォリオの最適化 ・オンライン、オフラインマーケティングの戦略立案、実行 ・SNSアカウント立ち上げ、キャンペーン立案・分析・運用
千葉県では本年8月、新型コロナウイルスに感染した妊娠29週の妊婦の救急搬送先が見つからず自宅で早産し、新生児が死亡事案から開発。千葉県に実装。
＜予測アルゴリズムの目的＞ 救急患者の背景に個別に存在する条件（容態、疾患履歴、気象状況など）から、「くも膜下出血」「脳梗塞」「脳出血」「主幹動脈閉塞」などを「脳卒中」の症状を判断する。 ＜データ形成＞ ・2018年8月より、千葉市内医療機関、千葉市消防局の協力からデータ収集 ・データ数は、脳卒中の可能性がある救急患者約1500人 ・データ内容は、救急患者の容態、年齢、性別、その時の気象状況からなる ＜アルゴリズム算出手法と検証＞ ・XGブースト（*1） ・約1500人のデータから、機械学習用80％（約1200人）を利用して分類アルゴリズム・モデルを設計し、テスト用20％（約300人）で検証 ・分類アルゴリズムをテスト用の約300人のデータで検証した結果、AUC値0.980（*2） を示した
SNS成長によるコンテンツ以外にも下記あたりも狙って作成 -認知:メディア掲載、マンガによって市役所、病院、学校の掲示に利用 -SEO:「ロキソニン カロナール違い」や「コロナ インフル 違い」などKWボリュームも狙った企画作成
・企業・ブランドに関連するTwitterデータ分析、施策作成 ・Twitterユーザーの購買行動、モーメント分析 ・広告運用におけるターゲティング案・クリエイティブ案の企画・実行 ・費用・効果など、パフォーマンス改善のためのコンサルティング ・Twitter本社との連携 （担当クライアント業種:ゲーム、車、テクノロジー領域）
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株式会社Smart119 / マーケティング責任者
＜予測アルゴリズムの目的＞ 救急患者の背景に個別に存在する条件（容態、疾患履歴、気象状況など）から、「くも膜下出血」「脳梗塞」「脳出血」「主幹動脈閉塞」などを「脳卒中」の症状を判断する。 ＜データ形成＞ ・2018年8月より、千葉市内医療機関、千葉市消防局の協力からデータ収集 ・データ数は、脳卒中の可能性がある救急患者約1500人 ・データ内容は、救急患者の容態、年齢、性別、その時の気象状況からなる ＜アルゴリズム算出手法と検証＞ ・XGブースト（*1） ・約1500人のデータから、機械学習用80％（約1200人）を利用して分類アルゴリズム・モデルを設計し、テスト用20％（約300人）で検証 ・分類アルゴリズムをテスト用の約300人のデータで検証した結果、AUC値0.980（*2） を示した
