NEC、ビッグデータの予測分析期間を短縮する「特徴量自動設計技術」を開発

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


　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

　※参考資料は添付の関連資料を参照

　１．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。

　２．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


＜本件に関するお客様からのお問い合わせ先＞
　NEC　研究企画本部　プロモーショングループ
　お問い合わせ
　https://contact.nec.com/http-jpn.nec.com_tb_142rd_4b126d/?fid=4b126d