NEC運用高度的人工智慧技術於巨量資料分析的解決方案上，開發出讓軟體做出判斷或是計劃的「預測型決策最優化技術」。運用了「異種混合學習技術」，發現潛藏於巨量資料中的複數規則性，藉以用在判斷預測結果，過往需要倚賴人類進行策略或計畫提案，現在則能由軟體實現高度判斷。 例如將此技術運用在實際的資料上，將水資源需求預測的配給水力計畫，節約淨水、配水的20%電力，產生了高度精準的配水計畫。除此之外，此項技術也能基於商品需求預測的價格最優化，讓店面販售額提昇了11%，如此的商品價格戰略只需要不到1秒即能自動產生。 NEC的目標是預定在2015年度中，能將此技術實際運用在各式各樣的解決方案上。NEC致力投入「社會解決方案」事業，其中核心之一就是持續強化巨量資料事業。今後也將繼續強化巨量資料相關的分析技術或解決方案，提供客戶創造全新商機，提昇企業價值。 背景 在物聯網（IoT, Internet of Things）普及後，蒐集社會大眾的巨量資料並加以活用，將之分析、預測的需求急速提高。有鑑於此，NEC從2012年起開發「異種混合學習技術」，舉凡有效運用資源的能源、水、食物需求預測，提昇物流管理效率的庫存需求預測，零售業高效管理店面的商品需求預測等，都能高度精準地自動進行大規模的預測。 為了能有效活用在未來預測上，基於預測結果進行最適合的戰略或計畫就顯得十分重要，然而，僅由人類來判斷，在規模與正確性上都容易遇到瓶頸。另外，以傳統技術上，大量預測的誤差累積而產生誤判，因而會產生無法預期巨大損失的問題。更進一步來說，由於需要考慮大量預測模式之間的關聯，其計算會變得十分巨大，要解讀出最適合的判斷，也會變成相當困難。 此次NEC所開發的「預測型決策最優化技術」，過往都由人類執行「基於預測結果進行大規模的高度判斷」，現在能運用此技術由電腦軟體進行超高速、高度精準的判斷。 新技術的特長 1.針對預測誤差能夠產生低風險高效果的計畫 預測裡「典型不符合的」（預測誤差）的規則中，以獨有的運算法加以分析。將其結果搭配數學最優化技術（註2 ），將「不符合的」加以評估，進行最優化判斷。因此，產生預測誤差、發生預期外損失的風險降低，而能演算出安定且高效的計畫。舉例來說，水資源的運用管理，針對水需求的預測值，由使用者的經驗來進行淨水、貯水、配水計畫，然而，卻會產生如下課題：會因為造水過剩產生大量的廢水，幫浦運轉效率不佳而使得電力花費過高，誤判需求過少而時常更改計畫等。在運用本技術時，試算後最多能夠節省20%的電費，並將因判斷需求過少而更改計畫的次數減少1/10的可能性。 2.評估大量的預測模式關聯後，超高速產生最適合的計畫 本技術採用NEC獨創的最優化演算法，考慮預測模式間的關聯，有效率地探索大規模組合，而能夠超高速地推導出最適合的戰略與計畫。舉例來說，在零售店舖的商品價格戰略上（某商品與競品的價格與銷售量的關係等），針對50種的不同商品，各自設定了10種降價候補方案，可能產生的價格戰略就有10x50的龐大數字組合，而在混合整數規劃 等一般常用的最優化技術時，計算最優價格設定就需要花費相當久的時間，計畫本身的精準度也會降低。 在運用本技術時，如上所舉例的商品價格戰略，與過往（混合整數規劃）需要花費數小時甚至好幾天相比，不到1秒就能計算出增加店面銷售量增加約11%的價格戰略。（此為試算值）不僅如此，與過往比較來看，更能得到如此成果：最優化的精確度（以店面銷售增加的試算值）提高了20%（精確度約由9%提升到11%）。 NEC活用了本技術與異種混合學習技術，在巨量資料方面，將創造出的全新價值貢獻給世界。NEC集團以「2015中期經營計畫」為依據，致力於全球推廣「社會解決方案事業」，以提供安全‧安心‧效率‧公平的社會價值，融合先進的ICT技術與知識，實現更為明亮而豐裕、更具效率而精粹的社會。 |
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