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藤巻 遼平

ビッグデータから導き出す未来予測

データサイエンス研究所 主席研究員
藤巻 遼平 (ふじまき りょうへい)

異種混合学習技術のコアアルゴリズムを開発した若きリーダー。現在は北米研究所に在籍し、機械学習の研究者と海外におけるソリューション開発リーダーという2役を兼務する。

ワンストップで実現するNECならではのビッグデータ活用

ビッグデータは、大量のデータを利用して情報の新たな価値を見出し、社会やビジネスに役立てるものとして、いま各分野で注目されています。その代表的な価値の一つが、私も研究している機械学習による「予知・予測」です。たとえば、みなさんがWEBサービスを利用するなかで、おすすめ商品を紹介されたりすることがありますよね? これも機械学習が実現した予知・予測の一つです。
ビッグデータの活用のためには、センサ技術などを駆使した「データ収集能力」、大量のデータを処理するための「データ処理技術」、予測や最適化を実現する高度な「分析技術」、さらには人的リソースとしての「データサイエンティストのスキル」など、さまざまなサポート力が求められますが、NECではこの条件すべてを満たしているので、お客さまの課題に最適化したトータルなソリューションをワンストップで提供することができます。ベンチャー企業ではなかなか成し遂げることのできない超大量のデータを扱うシステムや複雑なタスク処理・運用などができるのもNECならではの魅力ですね。私たちが開発した「異種混合学習技術」も、ビッグデータ活用における世界最先端を誇るNEC独自の分析技術として、世界での優位性を発揮しています。

需要予測や社会インフラで活躍するNEC独自の異種混合学習技術

異種混合学習技術では、多種多様なデータのなかから機械自身が適切な予測式を自動的に導き出すことができます。さまざまな種類のデータや異なる大量のデータの中から、頻出するパターンや隠れた規則性などを機械が自動的に発見し、機械自身が条件や要因を組み合わせたり、取捨選択したりしながら適切な予測のパターンを導き出してくれるというシステムです。
これによって可能になるソリューションの一つが、店舗での売り上げ予測です。天気や気温、不快指数、日付や時間帯別の客数、商品ごとの過去販売数や欠品・廃棄数などの実績、店舗立地、キャンペーン情報などを含めた膨大なデータから商品の需要数を予知・予測して自動発注を行うことで、欠品防止や廃棄率の低減、発注にかかる手間の削減に貢献することができます。
社会ソリューションの分野でも、街や公共交通などのパブリックセーフティや、エネルギーの需要予測による効率活用、水などの資源の最適化にも貢献できるでしょう。また、橋やトンネル、工場などにおけるシステムや設備の劣化予測などにも適用できます。劣化の状態を把握して崩落や崩壊などの事故が起こらないようにすれば、事前の対策も可能になりますよね。さらに、センサを活用して収穫予測をするなど、農業分野にも役立ちます。特に、資源やインフラの問題は世界の人口増加やアジアを中心とする新興国の発展によって重要性が増している分野ですからビッグデータの活用は重要なテーマです。

コア技術とソリューションの進化で予知・予測の次のステージへ

研究者としてこれからめざしていきたいのは、予知・予測のさらに次の技術の研究開発ですね。近年では、機械学習を使った予測の精度や速度だけでは、競合との違いが出しにくくなってきています。これから求められるのは、価値の差別化や独自性の追求です。たとえば、異種混合学習技術では、機械学習による予測モデルの自動的な生成を実現しましたが、これによって都市における個別の水需要を予測するなど、超大量の予測を実現することもできます。超大量の予測に基づいて、水の生産計画や配水計画を自動化するという、「予知・予測」を用いてよりよい社会を実現するための試みですね。
もう一つめざしていきたいのは、海外における分析ソリューション開発の拡大です。世界各国や地域のローカルな課題に対し、NECの現地法人や地元のベンダやパートナーと連携しながら、NECとしての成功事例をさらにグローバルに拡げたいと考えています。
研究において何よりも重要なことは、お客さまが抱えている課題やお客さまが持つデータとしっかり向き合うことだと思っています。データを見ずに、数式をいくらいじったとしても、それは机上の空論に過ぎません。そして、お客さまが実際に直面している問題を考えることが、コア技術のさらなる進化にもつながるものです。これからも、コア技術とソリューションの進化をしっかりと両立させて次のイノベーションをつくりあげたいと思っています。

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