NEC・三井住友銀行・日本総研、数か月かかっていたデータ分析作業を1日に短縮する「予測分析自動化技術」の実証実験を完了、本格導入への検討を開始

日本電気株式会社(以下NEC)と株式会社三井住友銀行(以下、SMBC)、株式会社日本総合研究所(以下、日本総研)は、多様化する顧客のニーズを理解し、より良い提案を実現するため、NECが新たに開発したAI技術｢予測分析自動化技術｣を使ったデータ分析の実証実験を完了、本格導入に向けた検討を開始した。

SMBCは、これまで銀行内で蓄積された膨大なデータ(顧客情報、入出金情報、アクセスログ等)やオープンデータを機械学習技術で横断的に分析することで、個々の顧客ニーズを推定し、顧客に合ったサービスの提供を進めていた。

しかし、従来の機械学習技術では、1つテーマを分析するために、複数のデータサイエンティストからなるプロジェクト体制と、2～3か月という時間がかかるという問題が存在していた。そのため、近年多様化している顧客のニーズ、そのニーズの背景、顧客が提案を望むタイミングや手段等を推定するための細かな分析が十分にできないという課題が存在していた。

そこで、SMBCの新技術調査を行う米国西海岸駐在とNECデータサイエンス研究所の連携プロジェクトの一環として、NECが新たに開発したAI技術｢予測分析自動化技術｣の実証実験を実施した。その結果、これまで2～3か月かかっていたデータ分析作業が1日に短縮でき、かつこれまでと同等以上の分析精度の達成が確認され、従来のAI技術では難しかった、具体的な予測根拠(なぜそのような予測になるのか)が得られることも確認された。

NECの｢予測分析自動化技術｣は、現在データサイエンティストが人的に行っている、ビッグデータの特徴量設計(注1)、モデル作成などの高度な分析作業を、AI(人工知能)によって完全自動化する技術である。この新技術により、熟練のデータサイエンティストが行う分析業務をAIに置き換え、自動的かつ短時間での実施が可能となる。

SMBCは、この技術によって、顧客のニーズに関する仮説・検証の頻度を大幅に増やすことができ、また、複雑すぎて分析できなかった多種・多様なデータから、新たな付加価値を提供できるようになると考えている。

本実証実験の結果を受け、SMBC、日本総研およびNECは、予測分析自動化技術の本格導入に向け、システム設計などの検討を開始した。

(注1)
特徴量設計:
データベース等に蓄積させる生のデータを、機械学習に入力可能な表形式のデータに変換する業務のこと。