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ビッグデータで社会価値創造を~隠れた価値を見つけ出すNECの分析技術~

続いて「製品/サービス価値向上・改善」領域において新しく提供されるソリューションが「需要予測型自動発注ソリューション」です。これは、ある小売業様と取り組んだ実証実験をもとに開発したもの。NECの中央研究所が開発した「異種混合学習技術」が活かされています。

この技術は混在するデータ同士の関連性から多数の規則性を自動で発見し、精度が最も高くなるように自動で場合分けをして、各場合に沿った複数の予測式を算出する技術。人間では発見が困難な多数の規則性を自動で発見し、高精度な予測や異常検知に役立てることができます。

実験では、ある店舗で3日後にシュークリームが何個売れるかを過去の販売実績やカレンダーイベント・気温・湿度・立地条件など多様な要因を使って予測を行いました。その結果、経験のある発注者に比べ、機会損失を最小化するとともに30%の廃棄ロスの改善を達成できました。

正確な需要予測が可能なメリットを活かせば、店舗経営における発注精度の向上や発注業務の効率化、商品の廃棄ロスの低減などが可能になるほか、エネルギー需要予測による省エネや環境性能の向上にも役立ちます。そこで、現在は、ビル群のエネルギー管理のスマート化に向けた実証実験に取り組んでいます。


(図5 需要予測型自動発注ソリューション 概要)

最後の「顧客獲得・維持、販売促進」の領域については、これまでのラインアップに「人材マッチングソリューション」が加わります。

このソリューションの最大の特長は、NECの「RAPID機械学習技術」を活用している点です。この技術は人工知能技術の一種で、現実世界の膨大な映像・音・テキスト等のデータを、人間のように認識・理解することができるディープラーニング技術をNECが独自に発展させたもの。 顧客の様々な情報から、自動的に特徴をつかみ、顧客の行動パターンにあったサービスをより正確に提供することが可能になります。さらに、従来と比較して非常に多くの情報を高精度でしかも高速処理を実現します。

このソリューションの開発については、求人サイトを運営するサービス事業者様と実証実験を実施しました。具体的には、求人サイトに登録された求職者の属性情報に加え、求職者のWeb上の行動やSNSの書き込み、企業情報といった複合的な情報をリアルタイムに分析し、求職者と企業の求人データをマッチング。求職者が望む求人情報の提供精度をこれまでの2倍以上に高めることができました。

このRAPID機械学習技術は、たとえば顧客の行動を分析してお客様個人個人に適切は商材を推薦するパーソナルマーケティングや、お客様の退会につながる行動を事前に検知して退会を防止するチャーン分析、街中で人や車などの特徴を認識して監視するシステムなど、さまざまな分野への活用が考えられます。

このように、4つのソリューションはお客様の課題とニーズに基づいて開発されたものです。NEC独自の最先端分析技術を活用し、顧客実証を通じた効果検証済みのソリューションを提供できることが最大の強みです。


(図6 人材マッチングソリューション 概要)


支援サービスとビッグデータ基盤の強化を推進

ソリューションの体系化・強化を推進する一方で、NECはその効果を高める支援サービス「NEC Big Data Support Structure」の強化にも積極的に取り組んでいます。その一つが分析要員の強化です。具体的には、アビームコンサルティングと連携することで2015年までに600名体制の分析要員を確保する予定です。さらに、データ分析検証プロセスにおいて膨大な工数を必要とする“前処理”と、お客様のデータ特性に適した“最適な分析方法の選択”を自動化する「分析プロセス最適化技術」を開発。これを活用することで、分析技術の専門家でなくても、効率的・効果的なデータ分析検証サイクルを実行できるようになります。

また、ビッグデータ分析・検証環境についても拡充。2014年度上期をメドに「NEC Cloud IaaS」上にビッグデータ活用に必要な機能が揃った分析・検証環境を提供します。これにより、データの分析・検証の迅速な立ち上げ、短期間での効果検証が行えるようになります。

このようにNECはビッグデータの高度活用に向け、様々な取り組みを加速しています。成長モデルの実現やイノベーションの創出を図る上で、ビッグデータは不可欠の要素。NECは今後も最先端技術の開発と精度向上、多方面における実証実験、分析要員と基盤強化に取り組み、ビッグデータ事業を推進。社会・企業・団体の新たな価値創造を強力に支援していきます。