2022年3月31日

人知とAIとの融合、そして大量のデータに隠れた関係性の理解が
人や企業の可能性を最大化する社会

近年、SNSやEC（電子商取引）の普及と機械学習やIoTなどの急速な技術進化に伴い、企業などのデータ活用者は膨大なデータの収集・分析が可能となりました。一方、多変数かつ大量のデータセットから、顧客インサイトや効果的な施策につながる知見を見出す作業は容易ではありません。
その打ち手として、AIによるビッグデータ分析が一般的に行われています。しかし、多くの場合、AIがなぜその結論に至ったのか、を解釈することは困難です。また、データから価値ある情報を抽出するためには、パラメータの値だけではなくパラメータ間の関係性を理解することが重要となります。

NECは、予測根拠の解釈性を兼ね揃えユーザ知識を取り込み進化するグラフベースのAI技術によって、大量のデータに埋もれた未知なる価値の発見手段を提供します。そして、人や企業の可能性を最大化する社会の実現に貢献します。

データ間の関係性表現に適した知識グラフ

グラフとは、ノード（人・モノ・コトなど）と、ノード間の関係性のリンクから構成されたデータ構造です。
テーブル形式でデータ間の関係性を表現することも可能ですが、グラフを用いることによりさらに直感的な関係性の表現・解釈・検索が可能となります。また、1つのグラフ内部に複数の関係性を含むグラフは知識グラフと呼ばれています。知識グラフは、複雑かつ大規模な知識の体系的表現に適していることから、すでにSNSのユーザー同士の関係性表現（ソーシャルグラフ）と関係性分析にも応用されています。

NECが商用化を進めているリンク予測AI

知識グラフを対象とした代表的な分析タスクとしてリンク予測があります。
リンク予測とは、あるノード同士に関係性があるかどうかを予測するタスクで、商品レコメンドやSNS分析、金融不正検知などさまざまな用途に応用できます。

現在、NECでは独自のリンク予測AIを開発し、商用化を進めています。
リンク予測AIは、次の2種類の機能を有しています。

1. ノード間リンク予測
特定のノード間にどのようなつながりがあるか予測します。（下図の青い線）

2.リンク先ノード予測
あるノードと特定のつながりを持つノードを網羅的に見つけ出します。（下図のオレンジの線）

また、リンク予測AIには、次の3つの特長があります。

リンク予測AIのユースケース仮説

本技術が効果を発揮すると我々が考えているユースケースの仮説の一部をご紹介します。

プロダクトデザイン

マッチング・シミュレーション

お客様の体験環境の提供

現在、リンク予測AIによって金融不正検知、商品レコメンド、SNS分析などを試行できるデモンストレーションをご提供可能です。

NECがご提供するデモンストレーションでは、これらのユースケースに合ったデータをロードし、予測結果の説明を可視化できます。また、新規のデータ分析に対しても、ご相談に応じて対応可能です。

デモンストレーションのご利用や、データ分析のご相談の際には、ぜひお問合せください。なお、より詳細な資料を下記にご用意しています。ぜひご参照ください。

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