日本電気(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。
新技術は、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き、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。
同技術には、予測誤差に対してリスクが低く効果の高い計画の生成及び、大量の予測式の関係を考慮した最適な計画を超高速で生成といった特長があるという。
例えば、水の運用管理に同技術を適用することで、最大で電力コストを20％削減し、需要の過小評価による計画変更回数を1/10に削減することが可能との試算が得られたとのこと。 また、小売店舗の商品価格戦略(ある商品と競合商品の価格と売上の関係など)において、従来法(混合整数計画法)では数時間から数日かかるところを、1秒未満で店舗の売上を約11%(試算値)増加できる価格戦略を算出できたとのこと。さらに、従来法と比較して最適化の精度(店舗の売上増加の試算値)が約20%高い(約9%→約11%)という結果が得られたとしている。
同社は同技術及び異種混合学習を利用して、ビッグデータによる実世界への新たな価値創出に貢献するという。
