NECは6月19日、ビッグデータに混在する多数の規則性を発見する機械学習技術「異種混合学習技術」の強化を発表した。これまで高度なノウハウを持つデータ分析技術者が手動だったプロセスを自動化することで、超大規模データの高速で高精度な分析を実現できるという。
今回の強化は、手動で行う必要があった“データの場合分け”と“因子の組み合わせ”のプロセスを自動化する。
例えば、小売業の売り上げを予測する場合、店舗の立地の違いによる売れ行きの傾向を統計分析した上で、曜日や天気などの条件をもとに、分析技術者がデータの場合分けを繰り返す必要があった。
今回は、分析対象データの場合分けを効率的、自動化する方式を開発した。大量のデータに隠れる複数の規則性（複数の因子の組み合わせで表現される式）と、その規則性が成立する条件を同時に探索することで、膨大な条件の候補から高速に最適な場合分けの条件を抽出できるという。
ある一つの商品で重要な因子の組み合わせが、種類の異なる商品の売り上げにどのように影響を与える可能性があるかを調べる場合、分析技術者が事前に商品ごとに仮説を立てて、評価する必要があった。
これに対し、場合分けの際の中間ステップとして、対象データから抽出した大量の因子の候補から予知や予測に必要な因子の最適な組み合わせを自動で抽出する方式を開発。従来人手では不可能だった因子の組み合わせを探索し、高精度に予測できるという。
これらの技術強化で例えば、流通分野での数百万種類の商品の売上予測やエネルギー需要予測など、人手では限界があった多様な条件を組み合わせたデータ分析が可能になると説明している。
