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

　NECは22日、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したと発表した。高精度な電力需要予測や病気の早期発見に貢献するという。

　開発したのは、ビッグデータに隠れた、人間では発見が困難な多数の規則性を自動で発見し、高精度な予測や異常検知に役立てられる異種混合学習技術。単一の規則性のみを発見し参照する従来の機械学習では分析が困難な、状況に応じて規則性が変化するデータでも、高精度な予測や異常検出が可能になるという。

　同技術を、例えばビルの電力需要の予測に活用した場合、外気温・曜日・時間帯などと電力消費量の関係が一定していないビルにおいても、収集したデータに混在するさまざまな規則性を発見し活用することで、高精度な予測を行えるという。また、医療領域に活用した場合、日常生活において収集しているデータから異常パターンを発見することで、見つけるのが難しい病気の早期発見に貢献することが期待できるという。

　NECでは、今後も同技術の開発を進め、ビッグデータをより有効活用するシステムを実現するとしている。