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Gartner Business Intelligence & Analytics Summit

2016年3月14日~16日 於:米国テキサス州グレープヴァイン

ビジネスとデータサイエンスを融合する「Prescriptive Analytics」

NEC主席研究員 工学博士 藤巻 遼平

Prescriptive Analyticsとは

データアナリティクスには(1)Descriptive Analytics(記述的分析)(2)Diagnostic Analytics(診断的分析)(3)Predictive Analytics(予測的分析)(4)Prescriptive Analytics(処方的分析)という4つの段階があります。4つのアナリティクスのうち、最先端の手法がPrescriptive Analyticsです。(1)~(3)は、「過去5年の交通事故にはどのような傾向が見られるか」「どのような契約者が解約したのか、解約の理由は何か」「明日の販売数はどのくらいか」といった問いに答えるアナリティクスです。統計、予測、異常分析によって、有用な知見や情報を得ることはできます。しかし、得られた知見をビジネスに生かすにはこれだけでは不十分です。では、どうしたら良いでしょうか。

拡大するデータアナリティクスの4段階

解決策を示してくれるのが、Prescriptive Analyticsです。「リスクを減らすためには、誰に、どのようなトレーニングを受けさせるべきか」「顧客離反を防ぐためには、どのような顧客層に対してどのような働きかけを行うべきか」「生産の過不足を最小にするためには、今どれだけ生産すべきか」といった問いに答えるアナリティクスです。計画立案、戦略策定、制御、シミュレーションといったPrescriptive Analyticsの特徴は、ビジネスの課題を直接解決する実行可能な判断を導きます。

Prescriptive Analyticsに関するNECの専門技能

拡大するPrescriptive AnalyticsにおけるNECの強み

NECは、Prescriptive Analyticsの実現に重要な、人材、技術、サービスの3つの機能を提供します。

  1. 人材
    NECには、世界中で活躍する優秀なデータサイエンティスト・研究者が600人います。彼らは、ビジネス中心のアナリティクスプロセスを定義すべく、日々お客さまにコンサルティングサービスを提供しています。
  2. 技術
    NECは、データサイエンスの研究開発において30年以上の実績があります。その過程で、Prescriptive Analyticsを実現する2つの独自技術を開発しました。1つめは、予測技術「異種混合学習技術」です。異種混合学習は、高精度な予測を実現すると同時に、予測の明確な根拠を示します。「なぜこの予測結果になったのか」「どういう条件に基づいた予測なのか」といった予測の理由を人間が理解できます。2つめは、最適化技術「予測型意思決定最適化技術」です。これは非常に新しい技術で、ビジネスの成果を最大化する実行可能な判断を自動的に導きだします。従来の技術と違って、意思決定におけるリスクとリターンのトレードオフを最適化します。これはPrescriptive Analyticsにおいて重要な要素です。
  3. サービス
    NECは、単にデータサイエンスだけを手がける会社ではありません。世界的なIT企業として、コンサルティングやデータサイエンスから、運用管理、クラウド、アウトソーシングまで、アドバンスト・アナリティクスをエンドツーエンドで提供できます。

NECは、この3つの強みを組み合わせて先進のソリューションを開発し、さまざまな業種のお客さまに提供しています。

Prescriptive Analyticsの3つの成功事例

今回は、Prescriptive Analyticsの3つの成功事例をご紹介します。Prescriptive Analyticsとは何か、他のアナリティクスと何が違うのか、NECがどのようなサービスを提供しているのかを、ご理解いただけると思います。

成功事例1 ビジネス中心のアナリティクスプロセスを定義

Prescriptive Analyticsの基本原則は、考えかたを転換することです。データを分析することからはじめては、ビジネスの成果を得ることはできません。まず検討すべきは、ビジネスの課題です。

データを可視化し、将来の予測を導き、知見を得ようとするプロセスでは、長期間にわたって試行錯誤を繰り返さなければなりません。時間と費用がかかるだけでなく、必ずしもビジネスの課題解決に直接つながらない、十分な投資対効果を得られないといった問題も生じてきます。ビジネスの課題解決に直接結びつき、理想的な成果を得るためには、まずビジネスにおける意思決定プロセスや業務を定義する必要があります。最適なプロセスや業務が整えば、データサイエンスとPredictive Analyticsによってデータの力を最大限生かすことができ、必要な情報と最大の成果を得られます。データから実施に至るエンドツーエンドのプロセス設計をすることが、Prescriptive Analyticsの第1ステップとして、非常に重要です。

拡大するデータ分析からはじめてしまうと、時間や費用がかかるうえ、満足のいく成果が得られない。

拡大するPrescriptive Analyticsでは、適切なビジネスの成果を得るために、まずビジネスの課題を検討する。

事例1 SMRT(シンガポール):根拠に基づく事故未然防止トレーニング

SMRTは、1日当たり100万人を超える通勤客に利用されるシンガポールの公共バス事業者で、約2,600人のバス運転手を抱えています。「安全」を重視するSMRTは、従来、事故を起こしてしまった運転手に再発防止トレーニングを受けさせることで、事故を減らし利用客の安全を確保しようとしてきました。もし事故を未然に防げれば、コスト削減、ブランドイメージ保護、何よりも人命を守ることにつながります。そこで、SMRTとNECは共同で、根拠に基づく事故未然防止トレーニングを実現するシステムを開発しました。

SMRTは最先端のフルキャビンシミュレーターを8台導入し、シミュレーショントレーニングを実施しました。また、NECのデータサイエンスチームは、異種混合学習技術を活用し、人事情報、車載センサー、バス運行スケジュール、苦情、トレーニング履歴などのデータから運転手の行動を分析・プロファイリングする統合ソリューションを構築しました。このシステムによるリスク評価でスコアが高かった運転手は、フルキャビンシミュレーターによるトレーニングを受けることになっています。このトレーニングシステム導入の結果、SMRTのリスク指数は30%改善されました。

拡大する根拠に基づく事故未然防止トレーニングの概要

NECの貢献:高精度な予測を可能にする統合ソリューションを開発。スコアリングシステムと、包括的運転手トレーニング管理システムをクラウドで提供。

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