NEC、AIにおいて予測精度の低下の原因を自動で分析・可視化する技術と高度な再学習技術を開発

　NECは、過去のデータで学習したAIが運用時に最新の状況に対応できなくなることで起こる予測精度の低下の原因を自動で分析・可視化する技術と、正解していたデータを不正解にせず一貫性を維持する高度な再学習を行なう技術の2つの機械学習運用技術を業界で初めて開発したと発表した。

　本技術により、専門家でなくても時間・コストをかけずに期待される予測精度を保ちながらAI運用を可能とする「MLOps」を運用できる。本技術は提供中の「NEC MLOpsサービス」にて2023年度中に活用予定。

AI運用時の精度低下の原因を自動で分析し可視化する技術

　例えば需要予測であれば、従来では専門家が多数のデータから精度低下の原因を手動で分析していた。本技術では、学習時と運用時のデータの傾向変化や予測への影響度などの指標を独自に組み合わせ精度低下の原因を自動で分析し、注目すべきデータを根拠とともにレポートとして提示できる。NECによると、精度低下の原因分析の工数をおよそ50%削減できたという。

正解していたデータを不正解にせず一貫性を維持し高度な再学習を行なう技術

　従来の再学習では、全体的な精度は向上するものの、再学習前に正解していたデータの一部を不正解としてしまう部分的な劣化が発生することがある。このような一貫性の低い再学習は運用者の混乱を招きAIの信頼性を損なう。それに対し本技術は、正解したデータの重みを大きくし再学習することで、正解部分を継続的に正解し、部分的な劣化を防止する。これは機器故障予測や金融の不正取引検知など、まれにしか発生しない事象を扱う不均衡データの再学習に対して非常に有効だという。