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アナリティクス

「アナリティクス」とは、センシングによって「誰もが見える状態」とした
大量のデータを分析することにより、データの中に隠れていた法則性を見つけ出し、
そこから未来を予知・予測することです。
アナリティクス領域でのNECの代表的な技術をご紹介します。

データとデータの関係性から故障の予兆を見つけます。

インバリアント分析技術

 たとえば
何かあれば社会への影響が大きい発電プラントなどで、設備に取り付けられている多数のセンサーから

リアルタイムに収集されるデータから異常の予兆を発見できるので、プラントの安全性が高まります。

多数のセンサーで大量のデータを収集、分析して、それぞれのデータの関係性を自動でモデル化。ここから予測されるデータの変化(いつもの動き)とリアルタイムの観測データを比較することで、工場やプラントなどの異常(いつもと違う動き)を発見します。
リアルタイムのデータから異常の予兆を発見でき、早い段階で対処できるので、故障を未然に防ぐことが可能。故障の予防だけでなく、自然災害の予測や、製造・醸造工程の品質管理など、一刻も早い異常の発見が求められるあらゆるシーンで活躍します。

未来をはかるモノサシを生み出し、高い精度で予測します。

異種混合学習技術

 たとえば
日によって売上が大きく変動する小売店で、お天気やイベントの情報など多種多様なデータから

売上個数を予測するための数式を自動でつくり、精度の高い需要の予測ができるので、

売り逃しや廃棄ロスを抑え、売上アップにつなげられます。

混在する膨大なデータを分析して、将来を予測する技術です。これまでは、分析の専門家が「おそらく、こうなるだろう」という仮説を出し、試行錯誤を重ねながら、対象となるデータの中から一定の規則性やパターンを見つけ出して、それをもとに未来を予測するための数式を組み立てていました。
「異種混合学習技術」は、人が気づかないようなデータの規則性を自動で発見し、その規則性から精度の高い予測を実現。電力需要予測や商品需要予測、劣化予測など、専門家でも難しかったさまざまな予測に活用できます。

大量の文書の中から、同じ意味の文だけを自動で集めます。

テキスト含意認識技術

 たとえば
人にはチェックしきれないほどの大量の文が混在しているとき、

文の意味を解読して自動で同じ意味のグループに分類したり、必要な文を探したりできます。

ある文書が特定の意味を含んでいるかどうかを、表現の違いに左右されずに判定する技術です。単語だけではなく、文全体の意味を読み取るので、異なる単語で同じ意味を表現しているような場合でも、正しい分析結果が得られます。
ネット上にあふれる書き込みから、価格やデザインに関してなど商品開発に活用できる有益な情報だけを集める、社内文書に不正な表現が含まれていないかチェックするなど、活用の可能性はいろいろ。SNS上の膨大な書き込みから、ヒット商品開発のヒントを見つけることなどもできます。

相手の特徴を自動で学んで認識し、人に代わって見つけます。

RAPID機械学習技術

 たとえば
多数の応募者の中から、優秀な人材だけを選び出したい採用活動で、

まず、エリート社員の就職活動時の履歴書の文章の特徴を、自動で学習します。

学習した文章の特徴と、応募者の履歴書の文章の特徴をマッチングさせることで、優秀な人材を抽出できます。

「RAPID機械学習技術」は、映像・音・テキストなどの膨大なデータを人間のように認識・理解して学習し、対象が何であるかを自動で判断する人工知能技術です。
たとえば、複数の犬の画像から犬の特徴を学習し、膨大な動物の画像の中から犬だけを選び出すなど、これまでは人の推理や判断が必要だった多様なマッチング作業を自動化。優秀な社員の就職活動時の履歴書のテキストデータから優秀な学生の文章の特徴を学習することにより求人企業と求職者を結ぶ人材マッチング、購入者の属性のデータから顧客の特徴をつかんで顧客と商品を結び売上アップにつなげる商材マッチングなど幅広く役立ちます。好みのタイプを学習させれば、最高の恋人を見つけてくれるなんてことも…?

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