AICYCLE

より高い頻度でAIの予測モデルを更新し、予測精度の低下問題を解決

商品概要

AIが予測を行う際の判断ロジックとなる「予測モデル」を、さまざまなビジネス関連データや、AIの予測結果・実績(予測と実績の良否)データを用いて自動的に評価・更新することにより、予測精度(予測モデルの品質)を維持する技術です。

システム構成・サービス構成

AICYCLE

用途・適用業務

AI/Analyticsの自動化が必要となる業界・業務で活用できることが見込まれます。業界別では「製造」「金融・保険」「流通・小売」「ユーティリティ」「通信」「製薬」など、目的別では「マーケティング」「営業」「R&D」「コールセンター」「人事」などで活用が期待されます。

メリット・効果

 これまで、AIによる分析・予測精度を維持するために必要な予測モデルの更新は、データサイエンティストの手によって行われてきましたが、本技術によって自動化されることで、より高い頻度で人手をかけずに予測モデルを更新することが可能となります。これにより、ビジネス領域におけるAI活用が拡大していく中で課題とされている、データサイエンティスト不足や、予測モデルが周辺環境の変化に追随できないことによって生じる予測精度の低下問題の解決につながります。

特長

  • 精度モニタリングにより早期にモデルの劣化を検知することができます。

  • モデル再構築を機械学習エンジンに指示し、デプロイコントロールまですべて実施するため、モデルの置き換えに関わる作業を全自動化できます。

  • 過去どのモデルでどのような予測を行っていたか証跡管理ができるため、モデルガバナンスが強化されます。

  • AICYCLEを適用しモデル再構築を行った場合のモデル精度の推移をシミュレーションする機能が備わっているため、事前に効果検証を行うことができます。

AICYCLE

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