NEC、ビッグデータの高精度な予測分析に必要な期間を従来比1/3に短縮する「特徴量自動設計技術」を開発
2015年8月18日
日本電気株式会社
NECは、ビッグデータの予測分析における事前のデータ処理を行う技術として、予測に役立つ特徴的なデータ（以下、「特徴量」、注1）の生成と、その評価を自動化する「特徴量自動設計技術」を開発しました。
今回開発した「特徴量自動設計技術」は、NECが開発したビッグデータに混在する多数の規則性を発見する「異種混合学習技術」（注2）による分析を行う前に、従来、高度なノウハウを持つ分析技術者が行っていた「特徴量」の生成に関する一連のプロセスを自動化するものです。
今回の技術を用いて実証実験（注3）を行った結果、事前のデータ処理から「異種混合学習技術」による分析・予測までの全体期間が、従来比約1/3に短縮できました。これにより、例えば、大量のデータを分析する必要のある小売店舗の商品別の予測分析を、従来以上に素早く・タイムリーに提供することが可能になります。
なお、NECは、本技術を2015年度中に実用化する予定です。
NECは社会ソリューション事業に注力しており、その中核領域の1つであるビッグデータ事業の強化を進めています。今後もビッグデータ関連の分析技術やソリューションを継続強化することで、お客様の新たなビジネス創出や企業価値向上に貢献していきます。
背景
ビッグデータに対して高精度な予測分析を行うためには、対象データが分析に大きな影響を及ぼす条件を発見し、条件に当てはまるデータ「特徴量」の生成手順を設計するとともに、データの生成・評価を行い、これらの一連のプロセスを繰り返す必要があります。
しかし、「特徴量」の設計には高度なデータの相関分析や、人手による実験・検証が必要なため、これまで専門ノウハウをもつデータ分析技術者が手動で設計を行ってきました。
例えば、ビールの売上予測では、特定の気温を上回った場合に売上が大きな影響を受けますが、データ分析技術者は、売上と気温データからこのような関係性を発見し、売上に影響を与える特定の気温データ（特徴量）を生成・評価することで、高精度な分析・予測結果を算出してきました。
今回、NECが開発した「特徴量自動設計技術」は、これらの「特徴量」の生成にかかる一連のプロセスを自動化し、分析期間の大幅な短縮を実現します。
新技術の特長
- データ変換の組み合わせを高速に探索できるアルゴリズムを開発
分析対象となる大量のデータに対して、「データ変換処理」の膨大な組み合わせの中から、最も適切な組み合わせを高速に探索する「高速探索アルゴリズム」を開発。データ分析に有効な「特徴量」を自動的に算出。 - データ分析技術者のノウハウをライブラリ化
特徴量の算出において、「標準化」、「移動平均」（時系列データの平準化）など、データ分析技術者がこれまで多くの経験を通じて培った様々な種類の「データ変換処理」をライブラリ化。本ライブラリを組合わせて、多様な特徴量を簡単に生成可能。
NECグループは、「2015中期経営計画」のもと、安全・安心・効率・公平という社会価値を提供する「社会ソリューション事業」をグローバルに推進しています。当社は、先進のICTや知見を融合し、人々がより明るく豊かに生きる、効率的で洗練された社会を実現していきます。
以上
- (注1) 特徴量：予測対象に影響を与えると考えられるデータ。
- (注2) 2012年6月22日発表
『NEC、ビッグデータに混在する多数の規則性を自動で発見する技術を開発』
http://jpn.nec.com/press/201206/20120622_02.html
2014年6月18日発表
『NEC、ビッグデータに混在する多数の規則性を自動で発見する「異種混合学習技術」を強化』
http://jpn.nec.com/press/201406/20140619_01.html - (注3) 3つのビルの電力需要予測を行った実験において、分析技術者が人手で設計した場合に比べ、同等の精度を1/3の期間で実現
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