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2018/06/26

【ISID】XAI(説明可能AI)ソリューション「simMachines」の提供を開始~「予測」と「解釈性」を兼ね備えた最先端のAIを国内初提供

| by:ウェブ管理者
■背景
昨今、様々な事象を高精度に予測するAIに大きな注目が集まり、広範な領域で本格活用が期待されています。一方、現在AIの主流となっているディープラーニング等の技術は、予測することはできても、なぜその予測に至ったかという根拠を示すことができないため、公的サービスやビジネス上の重要な意思決定など、公平性や透明性が求められる領域への適用がしづらいことが指摘されてきました。そこで近年ではXAIが世界的に注目されるようになり、2016年8月にXAIへの投資プログラムを発表した米国国防高等研究計画局(DARPA)をはじめ、世界の名だたる大学や研究機関などが開発に取り組んでいます。

ISIDは、2016年に開始した中期経営計画の戦略領域として、IoT/ビッグデータ・AI・ロボティクス等の先進テクノロジーを活用した新規ビジネス創出を加速させています。AI分野では、大規模データ解析サービス「CALC」やデータ・プレパレーション・プラットフォーム「Paxata」など、データ活用における課題を解決するソリューションを展開してきました。今般、最先端のXAIソリューションであるsimMachinesをラインアップすることにより、幅広い領域でAIの実務適用を加速させ、顧客企業や社会の課題解決につながるデータ活用を実現してまいります。

■simMachinesの概要と特長
simMachinesは、Similarity Search※(類似検索)の考えに基づく独自アルゴリズムにより、「予測」と「解釈性」の双方を兼ね備え、一貫したサービスとして提供するWebアプリケーションです。主な特長は次の通りです。

1)汎用性の高い独自アルゴリズム
simMachinesには、創業者でありSimilarity Searchの権威であるアーノルド・ミュラー博士が開発した独自のアルゴリズムが実装されており、大量のデータに対しても高速かつ高精度な分析を実行することが可能です。一般にディープラーニングやSimilarity Searchで用いられるアルゴリズムは、データに紐付く変数(次元)が増加するにつれて十分な学習結果が得られにくくなる、いわゆる「次元の呪い」と呼ばれる普遍的な課題を抱えています。simMachinesのアルゴリズムは、独自の計算手法によりこれを解決した世界でも類を見ない技術で、数千項目の変数を持つデータにも対応することができ、様々なデータ分析に汎用的に用いることが可能です。

2)データレコード単位、値の範囲で根拠を把握
データ間の類似性を指標として持つsimMachinesの予測アルゴリズムにより、データレコード単位、かつ値の範囲で予測の根拠を把握することができます。例えば、「列Xの値が0.4であるデータAは、0.1-0.5の範囲にあることが要因で結果Cにつながると類推される。つまり結果Cを回避するには、列Xが0.1未満または0.5超になるよう手を打てばよい」といった具体的な改善や施策につながる分析が可能となります。

3)ノンプログラミングで予測モデルを生成し、業務やRPA判断プロセスに組み込める
simMachines は、投入データをもとにノンプログラミングで予測モデルを生成する機能を備えています。予測モデルは生成されると同時にAPI化され、即座に業務システムやRPAなどに組み込むことができます。

ISIDではすでに、製造業の生産工程における特定事象発生の要因分析や、金融機関における与信結果分析など、業種業態を問わず様々な分野で複数の顧客企業とのPoC(概念実証)に着手しています。今後さらに体制強化を図り、顧客企業と社会の課題解決に貢献してまいります。


原文はこちら
https://www.isid.co.jp/news/release/2018/0626.html

16:11 | IT:一般
 

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