NEC、ビッグデータの予測分析期間を従来の約1/3に短縮する技術を開発

NECは8月18日、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約3分の1に短縮する「特徴量自動設計技術」を開発したと発表した。

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およぼす条件を発見し、条件に当てはまるデータである「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る。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、従来は専門知識をもつデータ分析技術者が手動で設計を行ってきた。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るが、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た。

今回NECが開発した技術は、この「特徴量」の生成にかかるプロセスの自動化を実現する。具体的には、分析対象となるビッグデータに対して、データ変換の組み合わせを高速に探索する「高速アルゴリズム」によりデータ分析に有効な「特徴量」