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異種混合学習  多種多様なデータから自動的に規則性を見出して未来を予測。

多種多様なデータの中から精度の高い規則性を自動で発見し、その規則に基づいて、状況に応じた最適な予測を行います。
これにより、試行錯誤に限界があり人手では困難であった複雑な予測についても高精度な結果を得ることができます。また、予測の根拠をわかりやすく示すことができ、なぜそういう予測に至ったかの理由を確認できるという特長があります。

NECの強み

多種多様なデータから自動で複数の規則性を発見

データの中から単一の規則性のみを発見し予測を行う従来方式では、天候などで条件が変わるデータを高精度に分析することは困難です。異種混合学習では、簡単に複数の規則性を自動で発見し、データのパターンから参照する規則性を自動で選択します。

予測の裏付けとなる根拠を可視化

通常の機械学習では、予測を導いた根拠がブラックボックスとなっており、その用途によっては決裁者の承認を得たり、戦略の立案が難しくなりがちです。異種混合学習は予測の根拠がホワイトボックスなので、予測に至った原因を把握することができ、業務の遂行や意思決定をスムーズに行うことができます。

ユースケース

<Case 1> 食品スーパー:商品の需要予測

天候、曜日、時間、気温などのさまざまなデータを使って需要予測を行うことで、在庫切れによる販売機会損失や在庫過剰による廃棄ロスなどの課題解決を図り、ムダやロスのない発注業務が可能になります。

<Case 2> 製造業:保守部品の在庫最適化

耐久消費財メーカーは、製品の保守部品をどれだけ在庫すべきかは、保守部品の購入にかかる金額はもちろん、在庫に伴う保管コスト、保守終了時点の部品廃棄コストにつながる重要な課題です。異種混合学習を使えば、過去の部品出荷数・稼働台数・発売時などのデータをもとに、将来の部品需要量を高精度に予測できます。

想定される適用範囲

解約予測、電力・水需要予測、需要予測、商品価格予測など

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