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AIを活用した分析業務の自動化を実現する分析オペレーション自動化フレームワーク「AICYCLE」とは?

AIを活用した予測モデル支援システム「AICYCLE」とは?

株式会社NTTデータは、企業におけるAI人工知能)を活用した分析業務の自動化を実現する、分析オペレーション自動化フレームワーク「AICYCLE?」(アイサイクル)を開発し、提供を開始しました。

AIの種類にはいろいろありますが、今回ご紹介するAI(人工知能)は、予測分析です。

「AICYCLE」は、AIが予測を行う際の判断ロジックとなる「予測モデル」を、さまざまなビジネス関連データや、AIの予測結果・実績(予測と実績の良否)データを用いて自動的に評価・更新することにより、予測精度を維持する技術だそうです。

要するにAIによる予測精度の品質を維持するためのAI技術ということです。

通常であれば、AIによる予測分析で、品質精度を維持するためには、予実データを投入し予測モデルの更新が必要で、それが人(データサイエンティストなど)によって行われていました。

そうなると人的コストもかかる上に、データサイエンティストという人材が必要になります。

「AICYCLE」を導入すれば、これらを自動化することができ、さらに予測モデルの更新頻度も増やすことができるようになるというわけです。

近年、AI(人工知能)の活用事例は増えており、企業としてもAI技術を無視できない状況です。
とはいえ、AI活用するうえではデータサイエンティストは不可欠な人材ですが、市場にデータサイエンティストは不足しています。

そういった課題を解決することができるのが「AICYCLE」だそうです。

「AICYCLE」は予実データを用いて予測モデルの精度をモニタリングし、精度の低下を検知すると予測モデルを自動的に更新することで、予測精度を維持します。

「AICYCLE」の特徴は以下です。

■ 予測モデル構築に必要なデータの前処理と蓄積
■ 予測モデルの精度低下を検知・再構築することで、予測精度を維持
■ 予実データに加えて、過去運用した予測モデルを管理
機械学習フレームワークは選択可能

AIのニーズは増えていますが、AIを正確に効率的に活用するうえでビッグデータ(過去のデータ)は重要な要素の一つです。
予測分析するうえで今まで人が行ってきたデータ分析やその分析結果から新しい手法を見つけ出し、活用する業務、それまでもAIで代行できるようになるわけですね。

AIによる予測モデルで必要なデータをAIで作り出そうというイメージでしょうか。

 

参照元:
http://www.nttdata.com/jp/ja/news/release/2017/122000.html

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