NECは11月12日、同社のビッグデータ分析技術である「異種混合学習技術」を活用した補修用部品需要予測ソリューションを、2015年度から製造業向けに販売すると発表した。

これはNECとNECフィールディングが実施した、NECフィールディングが保有する補修用部品の需要を予測する実証実験の結果に基づくもの。実験では、出荷頻度が高い部品の在庫を約2割削減できることを確認した。

補修用部品需要予測ソリューションの全体像

「異種混合学習技術」とは、ビッグデータに混在するデータ同士の関連性から、多数の規則性を自動で発見し、分析するデータに応じて参照する規則を自動で切り替える技術。これにより、単一の規則性のみを発見し参照する従来の機械学習では分析が困難な、状況に応じて規則性が変化するデータでも、高精度な予測や異常検出が可能となるという。