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分析AI

先端AI

2022年7月19日

効率的な社会をつくり、サステナブルな世界へ

効率的に動く社会をつくりだす。それこそが、NECが分析AIの研究開発を通じて実現しようとしているビジョンです。「効率」とは、省人化や利益の追求だけを意味するものではありません。例えば、社会全体で電気やガスの需要と供給をいかにバランスよく割り当てていくか、フードロスをいかに少なくしていくかということもNECが考える「効率」です。SDGsにも挙げられるようなグローバルな社会課題を解決し、サステナブルな社会の実現に貢献できる技術の研究開発を進めています。
NECのユニークなアルゴリズム開発は世界的にも評価されており、難関国際学会であるNeurIPSでも立て続けに論文が採択されるなど、アカデミアでも大きなプレゼンスを発揮しています。

ユニークなモデル化アプローチで現実課題での最適化を実現

現在、分析AI領域で特にフォーカスしているテーマは「最適化」です。数理工学の分野では古くから研究されてきたテーマでもあり、最適化自体は既存のアルゴリズムで対応することが可能です。実用化に向けた障壁はむしろ、その前段にあると言えるでしょう。つまり、複雑な現実の事象を数理モデルで表現する工程です。これに対し、NECでは数々の現場でのノウハウや知恵を活かした実用的な最適化技術を開発し、実用化を進めています。

主な研究技術

オンライン最適化

スモールスタートで運用しながら、並行して対象のモデル化を漸次的に進めて最適化していく技術です。大量のデータと学習時間が必要となる強化学習とは異なり、変化に富む対象でも短期間で最適化サービスを提供することができます。ダイナミックプライシングや品揃えの最適化、さまざまなレコメンド施策での活用をめざしています。

意図学習

熟練者やベテランの判断の履歴から、その人が判断のうえで重視するポイントなどの「意図」を学習する技術です。ここで得られた「意図」を使えば、熟練者と同じような最適解を導けるようになります。高齢化や労働人口不足が叫ばれるなかで、熟練者ノウハウの継承やスキル格差の解消をめざすべく実用化を進めています。

熟練者の意図を学習・モデル化し、高度な意思決定を模倣するAI技術

交渉AI

発注者と受注者など、独立した組織間での取引交渉をアシストする技術です。一方が得をして他方が損をするという関係性ではなく、互いにWin-Winになれる点を導き出し、社会全体での最適化をめざします。例えば資材調達の自動化や、トラックの空き輸送枠を活用したロジスティクスの相乗りなどでの活用を想定しています。

強化学習(大規模システム最適化技術)

鉄道やプラントなど非常に複雑で大規模なシステムにおいて、最適なオペレーションを提示し、運用者の意思決定をアシストする技術です。このようなシステムでは、次々に変化する状況にあわせて短時間でオペレーションを決定する必要があるため、高速な推論が可能なデジタルツインを活用した深層強化学習を応用しています。

鉄道の復旧ダイヤ作成をAIで支援 運行最適化技術

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