NEC、ビッグデータ分析?予測に基づき判斷や計畫を最適化する人工知能（AI）「予測型意思決定最適化技術」を開発

2015-11-25

NECは、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、予測に基づいた判斷や計畫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」を開発しました。

今回開発した「予測型意思決定最適化技術」は、NECが開発したビッグデータに混在する多數の規則性を発見する「異種混合學習技術」（注1）などを用いた予測結果に基づいて、従來は人間が行っていた戦略や計畫の立案といったより高度な判斷をソフトウェアで実現します。

今回の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畫では、浄水?配水電力を20％削減する高精度な配水計畫を生成できました。
また、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ました。

NECは、様々なソリューションへの適用を目指し、本技術を2015年度中に実用化する予定です。

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

IoT（Internet of Things）などの普及によって、実社會で収集されるビッグデータを活用した分析?予測のニーズが急速に高まっています。これをうけてNECは2012年に「異種混合學習技術」を開発し、資源の効率化のためのエネルギー?水?食料の需給予測、物流管理を効率化するための在庫需要予測、小売店舗管理の高度化のための商品需要予測など、高精度かつ大規模な予測を自動化しました。

將來の予測を有効に活用するためには、予測結果に基づいた最適な戦略や計畫を立案?実施することが重要ですが、人手による判斷には規模や正確性に限界がありました。また、従來の技術では、多數の予測により誤差が累積し判斷が不正確となることで予期せぬ大きな損失が発生する問題がありました。さらに、多數の予測式の関係性を考慮した膨大な組み合わせから最適な判斷を導き出す計算が膨大になるため、実現が困難でした。

今回、NECが開発した「予測型意思決定最適化技術」は、従來、人間がおこなっていた、「予測に基づいた大規模で高度な判斷」をソフトウェアによって超高速かつ高精度に実現します。

新技術の特長は、以下のとおりです。

新技術の特長

1.予測誤差に対してリスクが低く効果の高い計畫を生成
予測の「典型的な外れ方」（予測誤差）のパターンを獨自のアルゴリズムで分析します。その結果を數理最適化技術（注2）と融合することで、「外れ方」を勘案した上で最適化をおこないます。これにより、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畫を算出できます。
例えば、水の運用管理では、水需要の予測値に対して、運用者の経験に基づいた浄水、貯水、配水計畫が行われていますが、過剰造水による水廃棄が多い、非効率なポンプ運転によって電力コストが高い、需要の過小評価による計畫変更が頻繁に発生するといった課題がありました。
本技術を適用することで、最大で電力コストを20％削減し、かつ需要の過小評価による計畫変更回數を1/10に削減することが可能との試算が得られました。

2.大量の予測式の関係を考慮した最適な計畫を超高速に生成
本技術は、獨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?計畫を導出することができます。
例えば、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）では、50種類の商品に対して、それぞれの値引き額の候補を10種類設定した場合、可能な価格戦略は10の50乗という膨大な組合せ數となり、混合整數計畫法（注3）などの通常の最適化技術では、最適な価格設定を算出するために膨大な時間がかかるとともに、計畫の精度も低いという課題があります。
本技術を適用することで、商品価格戦略の例では、従來法（混合整數計畫法）では、數時間から數日かかるところを、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ました。さらに、従來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ました。

NECは、本技術および異種混合學習を活用し、ビッグデータによる実世界への新たな価値創出に貢獻します。

なお、NECは、本技術を、NECグループが開催する「C&Cユーザーフォーラム&iEXPO2015」（會期：11/12（木）～11/13（金）、會場：東京國際フォーラム（東京都千代田區））にて、展示します。

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) 2012年6月22日発表
『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
2014年6月18日発表
『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』
 http://jpn.nec.com/press/201406/20140619_01.html

(注2) 特定の集合上で定義された実數値関數または整數値関數についてその値が最小（もしくは最大）となる解を計算する（最適化問題を解く）ための技術。連続最適化（線形計畫法、凸二次計畫法など）と離散最適化（整數計畫法、動的計畫法など）に大別される。

(注3) 數理最適化技術の一つ。整數値を取る変數と、実數値を取る変數が混在する場合に適用される計算方法。

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