NECは11月2日、ビッグデータ分析を高度化する人工知能技術の1つとして、予測に基づいた判断や計画をソフトウェアが最適に行う「予測型意思決定最適化技術」を開発したと発表した。

「予測型意思決定最適化技術」は、同社が開発したビッグデータに混在する多数の規則性を発見する「異種混合学習技術」などを用いた予測結果に基づいて、従来は人間が行っていた戦略や計画の立案といったより高度な判断をソフトウェアで実現するもの。

同技術を実際のデータに適用したところ、水需要予測に基づく配水計画では、浄水・配水電力を20％削減する高精度な配水計画を生成でき、商品需要予測に基づく価格最適化では店舗の売上を11%向上する商品価格戦略を1秒未満で瞬時かつ自動的に生成できたという。

新技術の特徴の1つは「予測誤差に対してリスクが低く効果の高い計画を生成」する点。予測の「典型的な外れ方」(予測誤差)のパターンを独自のアルゴリズムで分析し、その結果を数理最適化技術と融合することで、「外れ方」を勘案したうえで最適化することで、予測が外れても損失が発生するリスクが低く、安定して高い効果がでる計画を算出できる。

もう1つの特徴は「大量の予測式の関係を考慮した最適な計画を超高速に生成」できる点。独自の組合せ最適化アルゴリズムによって、予測式の関係を考慮した大規模な組み合わせを効率的に探索し、超高速に最適な戦略・計画を導出することができる。