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NECは12月15日、同社の最先端AI技術群である「NEC the WISE」の1つとして、業務システムで幅広く使われるリレーショナル・データベース(RDB)での大規模データ予測分析プロセス全体を完全自動化するという「予測分析自動化技術」を開発したと発表した。

新技術には、「特徴量自動設計技術」を強化してリレーショナル・データベースから特徴量を自動で発見、「予測モデル自動設計」により複数モデルから最適なものを自動で選択という2つの特徴があるという。

特徴量の自動発見に関しては、同社が2015年に発表した「特徴量自動設計技術」を強化し、リレーショナル・データベースから、特徴量を自動で設計する。

企業の重要な経営情報は一般的に複数のテーブルに分類整理し、リレーショナル・データベース・システムに保存しているという。

分析対象となる複数のデータベースの関係性から、予測に有効なデータ項目の組み合わせ(特徴量)の仮説をAIが高速で探索し発見するとのこと。このプロセスで必要となる膨大な数の検索式(クエリ)も、システムが自動で生成するとしている。

これにより、分析経験やデータに対する知見に頼っていた特徴量の仮説立案や、データベースを操作して特徴量を作成する多大な作業が不要となり、分析を大幅に短期化・省力化することができるという。

また、人手による分析をはるかに越える大量の仮説探索を短時間で実行できるため、分析結果の高精度化や、人が気付かない新しい知見の発見も可能になるとのこと。

予測モデル自動設計については、特徴量のデータを基に、同社独自という「異種混合学習」に加えてロジスティック回帰や決定木といった多様な機械学習手法を用いて作成した大量の予測モデルから、ユーザーが目的とする分析結果に最適な予測モデルを選択、あるいは組み合わせるという。

また、予測モデルで算出した予測値について、「なぜそのような予測になるのか」の予測根拠も提示するとのこと。

予測根拠を把握できることで、ユーザーが納得性を持って状況に応じた適切な計画・判断の実行を可能にするという。

今回、直観的に操作できるGUIを開発し、画面の指示に従う操作により、従来は多大な工数を要していたデータの特徴量探索及び予測モデル作成を実現した。これにより、データ分析に関する高度なスキルが無くても、熟練データ・サイエンティストと同等以上の精度で短時間に予測分析が可能になるとしている。

同技術は、企業の重要な経営情報などを保存している大規模なデータについて、新たな潜在ニーズの発見に基づいた戦略立案、仮説検証、施策実施など迅速化な事業判断に貢献すると同社はいう。

(山本善之介)