NECと大林組は10月29日、ビッグデータ分析技術である「異種混合学習技術」を活用して、ビルのエネルギー需要を予測する実証実験を共同で実施したと発表した。

「異種混合学習技術」は、NECの中央研究所が開発したビッグデータに混在するデータ同士の関連性から、多数の規則性を自動で発見し、分析するデータに応じて参照する規則を自動で切り替える技術。状況に応じて規則性が変化するデータでも、高精度な予測や異常検出が可能となる。

同実験では、大林組の技術研究所本館(東京都清瀬市)における、過去2年間の電力使用量、空調に用いた熱量(温水熱量/冷水熱量)、気象、営業日、日付、在籍者数などの各種データを基に、将来の電力使用量および熱量を予測。分析においては、「異種混合学習技術」を活用した。

実験の結果、技術研究所本館で収集したデータから「冬期営業日の昼間」、「夜間」、「祭日」などで異なる規則性を自動的に発見し、24時間後や1カ月後などの電力使用量・熱量を、人手による複雑なデータ分割作業を行うことなく予測することができた。

今回の結果を踏まえ大林組は、2014年11月の導入を予定している技術研究所内のすべてのビルを対象にしたエネルギースマート化プロジェクトにおいて、エネルギーマネジメントシステムの構成要素の一つとして、異種混合学習技術を活用したNECのエネルギー需要予測システムを採用する予定だという

また、NECは、異種混合学習技術を活用した顧客との実証実験を進めるとともに、同技術を用いたエネルギー需要予測ソリューションのメニュー化を予定している。