NECは、時系列データのリアルタイム分析において、高い精度を維持しながら高速に判断する人工知能（AI）を開発した。顔認証やサイバー攻撃の検知／分析に適用した場合、既存の手法と同等の精度を維持しながら、処理スピードを最大20倍高速化することが期待される。
同社はこの技術について、自社の顔認証AIエンジン「NeoFace」への搭載を目指している。また、不正通信などサイバー攻撃の検知／分析の速度や精度の向上をはじめ、時系列データを活用する領域全般への適用を検討する。
NECが開発したのは、逐次確率比検定（Sequential Probability Ratio Test: SPRT）の適用に課されるデータの厳しい制約条件を緩和し、幅広い社会実装を可能にする技術「SPRT-based algorithm that Treat As Nth-Order Markov Series：SPRT-TANDEM」と呼ばれるもの。統計的判断の尺度を高速かつ頑強に推定する新たな損失関数と、損失関数を特定するディープニューラルネットワーク構造を、脳神経科学などの学際的知見に基づき設計し、アルゴリズムとしている。
逐次確率比検定はデータを一つずつ抽出しながら同時に判断し、結論が出たと認められるタイミングでデータの収集を打ち切り、判断を確定させる手法。1940年代に提案されており、製造分野の品質管理で使われてきた。
顔認証やサイバー攻撃の検知／分析を行うAI分析エンジンは、あらかじめ設定した量のデータを全て取得してから分析し、結果を出すのが一般的だ。例えば顔認証を活用した入退場ゲートでは、複数フレームの画像を連続して撮影し、データを蓄積してから、それらを総合的に判断することで個人を認証する。
今回開発した技術は、「エビデンスの強弱が多様かつ断片化された情報を総合評価して、できるだけ速く、正確に判断を下さなければいけない」といった、複雑な意思決定を行う際に見られる脳活動の知見を応用し、全てのデータの蓄積を待たず、データを取得しながら同時に分析していく。所望の信頼度が得られたタイミングでデータ収集を打ち切り判断するため、認証や検知／分析を高速化できる。また、あらかじめ設定した量のデータを全て取得する場合は、より高精度な判断が可能となる。
顔認証入退場ゲートにおける適用イメージ（出典：NEC）
