バリュー・クリエイターに聞く [見上 紗和子]

NECが開発した世界初の「異種混合学習技術」。
高精度な予測で、多彩な価値を生み出しています

ビッグデータを活用して新しい価値創造を支援するデータサイエンティストの業務で、重要な点とは何ですか?

見上 紗和子
NEC
ビッグデータ戦略本部
兼 情報・ナレッジ研究所
主任
見上 紗和子

ビッグデータを利用した新たな価値創造がさまざまな注目を集めています。そのひとつが、いままで難しかった物事の「予知や予測」です。NECでは、ビッグデータから高精度な予測を実現する「異種混合学習技術」を、世界で初めて開発しました。この分析エンジンを活用してNECが提供する高精度な予知・予測ソリューションは、すでにエネルギー業での電力需要予測や、流通・小売業での商品需要予測などで、成果を上げています。
現在私は、商品需要予測を担当しています。ビッグデータ活用をサポートする私たちデータサイエンティストにとって、最も重要なこと。それは、お客様が求める真の目的を、まず明確にすることです。お客様個々の目的や課題によって、収集するデータも変わってきます。どんなデータを使い、何を分析して、何を予測するのかを、正しく判断するにはデータサイエンティストとしてお客様ときちんと向き合い、理解することが必要です。


NEC独自の分析エンジン開発によって、予測の精度やデータサイエンティストの業務はどのように変わりましたか

「異種混合学習技術」の最大の特長は、多種多様な大量データの中から、頻出するパターンや隠れた規則性を機械が自動的に発見してくれること。たとえば私が行っている商品需要予測を行う場合、天候、曜日、時間、気温、イベントの有無など、さまざまな条件や要因があります。さらに何百何千という商品構成、全国に展開している店舗数などを掛け合わせると、適切な予測式を導き出すために必要な場合分けは膨大な数に上ります。
必要な予測式を自動的に導き出してくれるこの分析エンジンは、煩雑な場合分けの作業に悩まされていたデータサイエンティストにとっても、まさに画期的なものでした。さらに場合分けの条件や予測式の内容を、わかりやすく可視化できるため、導入後のオペレーションや運用改善などに役立ちます。「異種混合学習技術」は、予測の精度アップと分析のスピードアップを同時に実現してくれました。


予知や予測のこれからの展望と、データサイエンティストとしての将来に対する思いを教えてください

分析技術の進化やセンシングデバイスの増大、IoTの進展により、街や交通などのパブリックセーフティ、施設の劣化予測、資源の需要予測、ヘルスケアなど、ビッグデータ活用した予知や予測は、今後さらに拡がっていくでしょう。NECは、これからも先進のビッグデータ活用で、新たな社会価値創造や企業の成長を力強くサポートします。
私としては、経験や知見を蓄積しながら、新しい技術やトレンドを積極的に吸収して、データサイエンティストとしてさらにレベルアップを目指します。たとえば、コンビニエンスストアでプライベートで買い物する時でも、商品レイアウトや品揃えに、ついつい目が向いてしまいます。データ分析のプロの視点と一人の生活者の視点。この2つを大切にしながら、これからもお客様に最適なご提案を提供したいと考えています。

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社会価値創造のビジョンや取り組みについて、より詳しい内容をご覧いただけます。是非ご一読いただければ幸いです。