NEC、ビッグデータに混在する多數の規則性を自動で発見する「異種混合學習技術」を強化 ～ 數百萬種の分析対象に基づく超大規模な需要予測に対応 ～

2014-7-31

    NECは、ビッグデータに混在する多數の規則性を発見する技術「異種混合學習技術」において、これまで高度なノウハウを持つデータ分析技術者が手動で行っていたプロセスを自動化することで、超大規模データの高速?高精度な分析を実現しました。

    従來、分析対象のデータから規則性を発見するために分析技術者が手動で行う必要のあった、曜日や天気など條件による「データの場合分け」や、予測を行う上で重要となる「因子(注1)の組み合わせ」の試行プロセスを自動化する新たな分析方式を開発しました。これにより、従來人手では限界があった、數百萬種の分析対象に基づく超大規模な需要予測（例:店舗?商品別の売上予測、エネルギー需要予測など）が可能になります。

    NECは社會ソリューション事業に注力しており、その中核領域の1つであるビッグデータ事業の強化を進めています。今後もビッグデータ関連の分析技術やソリューションを継続強化することで、お客様の新たなビジネス創出や企業価値向上に貢獻していきます。

背景

    現在、ビックデータを迅速に分析し、將來の予測に役立てる技術への期待が高まっています。NECは、2012年に高精度なビッグデータ分析が可能な「異種混合學習技術」を獨自開発しました(注2)。

    「異種混合學習技術」は、ビッグデータに混在する規則性を発見するとともに、発見した規則性を複數のシンプルな式に分解し、分析したい狀況に応じて因子を組み合わせることで、高度な予測や判別を実現するものです。

新技術強化の內容

    従來、「データの場合分け」と「因子の組み合わせ」は、高度なノウハウを持つ分析要技術者手動で行う必要がありました。
例えば、小売業の売上予測を行う場合、店舗の立地の違いによる売れ行きの傾向を統計分析した上で、曜日や天気などの條件をもとに、分析技術者が「データの場合分け」を繰り返す必要がありました。また、ある一つの商品で重要な因子の組み合わせが、種類の異なる商品の売上にどのように影響を與える可能性があるかを調べる場合、分析技術者が事前に商品ごとに仮説を立てて、評価を行う必要がありました。

    今回の技術強化では、これらの「データの場合分け」と「因子の組み合わせ」のプロセスを自動化することで、例えば流通分野での數百萬種類の商品の売上予測や、エネルギー需要予測など、人手では限界があった多様な條件を組み合わせたデータ分析を実現します。

新技術(開発した分析方式)の特長

 
1. 「データの場合分け」條件を高速に探索

    従來人手で行っていた、分析対象データの「場合分け」を効率的かつ自動で行う方式を開発。大量のデータに隠れる複數の規則性（複數の因子の組み合わせによって表現される式）と、その規則性が成立する條件を同時に探索することで、膨大な條件の候補から高速に最適な場合分けの條件を抽出することが可能。

2. 予知?予測に必要な因子の組み合わせを自動で最適化

    特長1の中間ステップとして、分析対象データから抽出した大量の因子の候補から、予知?予測に必要な因子の最適な組み合わせを自動で抽出する方式を開発。これにより、従來人手では不可能だった因子の組み合わせを探索し、高精度な予測を実現。

    なおNECは本成果を、6月21日から6月26日に中國北京で開催される機械學習に関する國際會議「The 31th International Conference on Machine Learning」で発表します(注3)。

    NECグループは、「2015中期経営計畫」のもと、安全?安心?効率?公平という社會価値を提供する「社會ソリューション事業」をグローバルに推進しています。當社は、先進のICT技術や知見を融合し、人々がより明るく豊かに生きる、効率的で洗練された社會を実現していきます。

    以上

(注1) 分析対象を説明（予測）するために入力される変數

(注2) 2012年6月22日
『NEC、ビッグデータに混在する多數の規則性を自動で発見する技術を開発』
http://jpn.nec.com/press/201206/20120622_02.html

(注3) 學會発表
ICML2014：http://icml.cc/2014/
論文URL：http://jmlr.org/proceedings/papers/v32/liub14.pdf

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NEC 研究企畫本部 プロモーショングループ
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