AI予測分析ツール「Prediction One」 、予測結果の理解を深める解説資料の自動生成機能を提供開始

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

From: PR TIMES

2024-01-11 17:16

~非専門家でもスムーズにAIのビジネス活用が可能に~

 ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、AI予測分析ツール「Prediction One(プレディクション ワン)」において、予測結果に対する理解を深めるための「説明資料生成機能」を新たに追加します。本機能では、ユーザーが構築した予測モデルとその精度に対する評価の解説や、更なる精度向上や業務活用のアドバイスを記載した資料を、パワーポイント形式で出力できます。資料は構築したモデルに基づいて大規模言語モデル(※)を使用しパーソナライズされるため、AIに関する専門知識がなくても、モデルから改善の指針を得ることが可能です。
 また、出力した資料は関係者への報告用資料としても活用できるため、ユーザーは資料作成に時間を取られることなく、より重要な業務に集中できる環境を作ることができます。



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▲評価結果 画面イメージ
右上部に「説明資料生成」ボタンを追加。クリックすると資料が自動で生成される。
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▲「説明資料生成機能」を用いて出力される説明資料
データの解説と結果を踏まえた具体的なアクションを提示する。


 当社はこれまでユーザーサポートを行うなかで、「評価結果」画面に表示される評価指標の見方がわからないといった声や、予測精度の良し悪しの判断ができないといった声を聞くことがあり、予測結果の活用がスムーズに進まないケースがあることがわかりました。また、社内の関係者へ予測結果を報告する際にも、データの理解や資料作成に時間がかかることがある実態を把握しました。

 これらの課題に対するアプローチとして、「説明資料生成機能」を提供することで、情報を視覚的に提示し、結果に対する理解の深化とモデル精度の改善をサポートします。

 「Prediction One」は、専門知識がなくても予測分析を実行できるツールとして、利便性の高い機能を増やし、ビジネスの現場におけるAI活用を推進してまいります。


 「説明資料生成機能」 詳細  



■ 出力内容
「評価結果」画面において、下記内容を記載したパワーポイント資料をダウンロードできます。
・モデルとビジネス詳細: 予測対象、ビジネス課題、活用方法などを記載 (※別途入力が必要)
・データ : データタイプ、データユニーク数、欠損など学習用データのサマリをグラフ表示
・学習設定 : 予測したい項目、予測期間などを記載
・精度 : 指標の見方、結果の解釈方法、注目すべき指標などを記載
・寄与度 : 結果に対する各データの寄与度、活用方法などを記載
・ 改善ヒント : 精度改善の手段、結果を用いた業務活用のアドバイスなどを記載

■ 出力イメージ
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■ 提供開始:2024年1月11日
■ 対象:Prediction Oneクラウド版
※自動で本機能が利用できます。
■ 詳細はこちら:
(リンク »)

【予測分析実行のステップ】
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 予測分析を実行するための主なステップは、ユーザーが過去の実績データなどを本ツールにインポートしてモデルを作成する「学習」、作成したモデルの精度や、寄与したデータ項目などを精査する「評価」、作成したモデルをもとに将来の結果を予測する「予測」のフェーズに分けることができます。精度の高い予測を実行するためには、「評価」のフェーズで自社のデータ精度や改善点を正しく理解し、より有効なデータを学習させてモデルの精度を向上させることが重要です。


・「Prediction One」とは
機械学習やプログラミングなどの専門知識がなくても、数クリックの簡単な操作で予測分析が実行できるツール。ソニー独自開発の自動モデリングによる高い予測精度を実現。予測とともに、その根拠も合わせて提示されて次のアクションがとりやすいことも特長の一つ。
ソニーのR&D部門(ソニーグループ株式会社 Technology Infrastructure Center)が開発、
ソニーグループ内の多様な事業組織での活用により機能の改良を重ね、2019年6月より「Prediction One」の名称で提供を開始。申込企業数は累計で30,000社を超え、マーケティングや営業、人事、生産管理、顧客サポート、製品開発などさまざまな分野で活用されています。
(リンク »)

(※) 大規模言語モデル(Large Language Models、LLM)を説明資料生成機能はAzure OpenAI ServiceのGPT-3.5を使用しています。Azure Open AIの利用により、入力されたデータが他者にわたり利用されることはありません。
LLMを活用したヒント機能の詳細はマニュアルページよりご覧ください。
URL: (リンク »)


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以上

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