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

を自動的に算出する。また、「特徴量」の算出において「標準化」、「移動平均」などデータ分析技術者の「データ変換処理」のノウハウをライブリ化することで、多様な特徴量を簡単に生成することが可能となった。

同技術を用いて行った実証実験で、ビルの電力需要を予測したところ、事前のデータ処理からビッグデータに混在する多数の規則性を発見する「異種混合学習技術」による分析・予測までの全体期間を、分析技術者が設計した場合に比べ、同等の精度で3分の1まで短縮することができた。これにより、大量のデータを分析する必要のある小売店舗の商品別の予測分析などを、従来以上に素早く・タイムリーに提供することが可能になる。

NECは同技術を2015年度中に実用化するとしている。