ビッグデータの“移ろい”から複数の規則性を見つける新技術、NECが開発

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。

[ITmedia]

　NECは6月22日、多種・大量の「ビッグデータ」から多数の規則性を自動的に発見できる「異種混合学習技術」を開発したと発表した。ビッグデータ分析から得られる情報の精度を高めたり、人間では発見が難しい情報を見つけたりするなどの効果が期待できるという。

　同社によると、ビッグデータ分析ではデータから規則性を自動的に抽出する機械学習技術が広く利用されているものの、単一の規則性を抽出するため、状況に応じて変化する規則性の抽出が難しい。

　開発した異種混合学習技術は、ビッグデータに混在するデータ同士の関連性から、特定の規則性を自動で発見でき、分析するデータに応じて参照する規則を自動的に切り替えられるとしている。

　想定される利用シーンでは、例えばビルの電力需要予測に用いる場合に外気温や時間などによって常に変化する電力消費量からさまざまな規則性を見つけ出し、きめ細かい電力制御が可能になる。医療などでは収集した日常生活の情報から異常パターンを発見して、病気の早期発見につながる可能性を高められるという。