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「C&Cユーザーフォーラム & iEXPO 2015」セミナーレポート

IoTとAIが加速するビッグデータによる新たな価値創造

2015年12月7日

NEC ビッグデータ戦略本部 本部長 中村 慎二

独自のフレームワーク「DIVA」や先端技術でビッグデータによる価値創造を支援

IoTや人工知能(AI)の発展により、ビッグデータの可能性が広がりを見せています。ただし、ビッグデータから新たな価値を創造するには、価値創造のプロセスを精緻化しておく必要があります。そこでNECが提唱するのが「DIVA」モデルという価値創造のフレームワークです。NECではこのフレームワークに加え、AI技術を活用した先進ソリューションを数多く提供。ビッグデータによるお客様のビジネス変革を強力に支援しています。

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分析だけでは価値は生まれない

あらゆるモノがインターネットにつながるIoTの普及は、膨大なデータの収集を可能にし、これまでできなかったことや夢物語と思われたことを現実の世界に引き寄せます。

その一例が、スマート交通システムです。現在でもカーナビを使えば、道路の最新の渋滞状況を把握できます。そこにビッグデータを活用すれば「いつ渋滞が始まり、それがいつ終わるか」といった推移も予測できるようになり、さらに精度の高い分析を行えば、渋滞の発生を見越して、目的地までの最適なルート案内も可能になるでしょう。渋滞をいち早く知るだけでなく、データ分析の結果を渋滞の解消につなげることも、近い将来、実現するかもしれません。

そのためにはビッグデータを収集・蓄積し、分析することに加え、そこから価値を生み出す取り組みが欠かせません。それを体系化したものが、NECが提唱する「DIVA」モデルです。これは「データ(Data)」「情報(Information)」「価値(Value)」「成果(Achievement)」の頭文字から命名した価値創造のプロセスです。

具体的には事業目的に沿って成果を明確にし、「そのためにはどんな価値を生み出せばよいか」「どのような情報を導き出せばよいか」「どのようなデータが必要になるのか」などを、事業目的を果たすために考えていくプロセスです。事業の成果から遡って考えることで、やるべきことが明確化され、投資の見極めも容易になります。

この「DIVA」モデルに欠かせないのが「センシング(見える化)」「アナリティクス(分析)」「アクチュエーション(制御・誘導)」という3つのステップです(図1)。

図[拡大する]拡大する図1 「DIVA」モデルのプロセスイメージ

センシングはIoTなどを活用し、実世界の様々な事象をデータとしてサイバー空間に取り込み、見える化すること。アナリティクスは、取り込んだ大量データを分析し、その中から隠れた“知・法則”を見つけること。そして、アクチュエーションは分析で得られた“知・法則”を価値に変え、実世界へフィードバックすることです。

ビッグデータの議論はセンシングとアナリティクスに主軸が置かれがちですが、その先にあるアクチュエーションにつなげることが最も重要です。分析結果から意思決定を行うなど、実世界に活かし、新たな価値を生み出すことがビッグデータの本質なのです。

AI技術で人を支援する

NECは、この「DIVA」モデルを支える3つのステップに対応した技術やソリューションを数多く提供しています。IoTを支えるセンサー技術やデータ収集・蓄積・処理基盤などのほか、各ステップでAI技術の活用も進めています。特にAIは世界トップレベルの技術を有し、長年の研究で培ってきた豊富な経験とノウハウを蓄積しています。(図2)。

図[拡大する]拡大する図2 NECが取り組むAI技術の活用領域

そのAI技術の1つが、異常を予兆段階で発見する「インバリアント分析技術」です。単なる閾(しきい)値による照合ではなく、データ間の相関を自動でモデル化することで、人では分からない「いつもと違う」動きをいち早く検出し、大規模施設の稼働停止リスクの低減や、保全の効率化を実現します。同じ仕組みを自動車・列車、そして人工衛星の品質管理にも適用できます。

「異種混合学習技術」は多種多様なデータから特定の規則性を自動で抽出するAI技術です。分析するデータに応じて参照する規則を自動で切り替えるので、「規則性が変化するデータ」でも高精度な予測が可能です。電力の需要予測、商品の需要や購買予測、設備の劣化予測などに活用されています。

「RAPID機械学習」は膨大な映像やテキストデータを、人間のように認識・理解するディープラーニング技術。例えば、猫の映像を認識・学習させることで、大きさや毛色、種類が違っても「猫」と認識できるようになります。ルールの設定が不要で、高速かつ高精度なマッチングを行います。街中の監視や交通制御、防犯/違反検知などに威力を発揮します。

また「テキスト含意認識技術」は、同じ意味を含む文章を自動で抽出しグループ化するもの。さらに、分かりやすく要約した代表文を作成することも可能です。このAI技術をコンタクトセンターの業務効率化やコンプライアンス強化、営業ノウハウの可視化などに適用できます。

アクチュエーションの高度化を支援するAI技術の開発にも力を入れています。その1つが、11月2日に発表した「予測型意思決定最適化技術」です。先の異種混合学習技術を用いた予測結果に基づいて、戦略や計画の立案をサポートします。

ビッグデータから新たな価値を創造するためには、DIVAモデルで描いたシナリオをベースに、センシング、アナリティクス、アクチュエーションのステップを継続的に回していくことが大切です。NECはそのために必要な技術やソリューションの開発・強化を推進し、お客様のビジネス変革に貢献していきます。

図

(2015年12月7日)

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