神経科学分野の発展を専門とする先進的研究機関であるCenter for BrainHealthは、そのビジョンの拡大・達成における運用上の障害に直面していました。
同機関の旗艦的取り組みであるThe BrainHealth Project®では、10万人以上の参加者を目標とした10年にわたる長期的研究の管理が行われていました。当初のインテーク・プロセスでは、3時間に及ぶ長時間セッション、手動プロセス、頻繁な人的介入を必要とする環境が求められましたが、これは物理的な負荷が大きく、拡張性が制限されていました。さらに、包括的な分析機能を確保するには参加者の維持が鍵となるため、科学的な厳密さを損なうことなく効率的に事業を拡張できる革新的な技術的介入が緊急で必要でした。
これらの課題には、リモート参加を容易にし、データ管理を合理化するように設計された、高度でありながらアクセスしやすいツールが必要でした。
Center for BrainHealthは、IBMグループ企業のDialexaに対して、同社がその研究能力の拡大を支援するための、主要な製品およびテクノロジー開発パートナーとしてアプローチしました。拡張性に加えて、調査期間中に既存の参加者を参加させ続けることは常に重要な要素でした。
Dialexa社のデジタル製品エンジニアリングおよびコンサルティング・チームは、顧客と緊密に連携して、徹底的な定性的および定量的調査とインタビューを実施し、ベースライン・ビジョンの策定に役立てました。その後、チームはデザイン思考のプロセスとワークショップを使用して、 AWSクラウドのプラットフォームでホストされるカスタマージャーニーを構築しました。
両社は共同で、パーソナライズされたThe BrainHealth Project® のデータ・プラットフォームとポータルを目的としたリッチでインタラクティブなユーザー・エクスペリエンスを設計・構築しました。このソリューションにより、参加者は調査プログラムに登録して、アセスメントを受け、提供されたデジタル製品を利用し、パーソナライズされた推奨事項やレポートを受け取ることができるようになりました。エンジニア、UXの専門家、および機械学習の専門家からなる学際的なチームを使って、現代的なインターフェイスを備えた基盤的なデータ・プラットフォームが作られました。これにより、今日の課題において、ソリューションの機能が全面的に向上しました。このプラットフォームはその後、参加者に優しいポータルへと進化し、情報の送受信、進捗状況の追跡、および脳の健康状態を追跡したり、参加者の深い関心を維持するために役立つさまざまなメトリクスのデプロイなど、パーソナライズされたユーザー・ジャーニーを提供するようになりました。
Dialexa社のチームは、Center for BrainHealthの統計学者と緊密に連携し、新しい参加者のオンボーディングに必要な時間と労力を減らすための初期アセスメントと、機械学習を活用したアルゴリズムを作成しました。このプロジェクトの焦点は脳の無限の可能性を探究することであるため、認知神経科学の研究では、脳が生涯にわたって適応し改善する能力を活用する方法についてより良い理解が得られました。
収集されたデータをもとに、チームは科学に基づいた一連の脳トレーニング術や手法を開発し、テストしました。これには、脳の健康状態とパフォーマンスを包括的に計測する独自手法である、The BrainHealth Indexが含まれます。
新しいデジタル・データ・プラットフォームにより、以前は対面で行っていた研究プロセスをダラス/フォートワース地域を越えて成長・拡大させることができました。
Center for BrainHealthの統計学者と緊密に協力しながら、Dialexa社はカスタム・アルゴリズムを利用して初期アセスメントを実施し、新規参加者の受け入れに要する時間と労力を削減することができました。その成果には、次のものが含まれます。
BrainHealth ProjectにおけるDialexa社の活動は、想像もしなかった形で評価されました。Center for BrainHealthから高い評価を受けただけでなく、Fast Company’が選出する「2021 Innovation by Design」賞のファイナリストにも選ばれました。
テキサス大学ダラス校の一部であるCenter for BrainHealthは、脳の健康とパフォーマンスに対する人々の理解と対応の仕方を再定義する、非営利の研究機関です。最先端の研究を実施し、人々が自分の脳の健康についてより積極的に取り組めるように、科学に裏付けられたプログラムを作成しています。
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引用または説明されているすべての事例は、一部のクライアントがIBMの製品を使用し、達成した結果の例として提示されています。他の運用環境における実際のパフォーマンス、コスト、節約、またはその他の成果は異なる場合があります。