【富士通】世界初！AIを高い精度のまま維持し安定運用可能な技術を開発～変化するデータへの正解付けにより、AIの精度推定と修復を自動化～ - グッドウェイ：金融・IT業界・フィンテック情報ポータルサイト（GoodWay Fintech）

ログイン

金融＆ＩＴ業界の情報サイト

【IT業界ニュース】　>>　記事詳細

< 前の記事へ次の記事へ >

2019/10/25	【富士通】世界初！AIを高い精度のまま維持し安定運用可能な技術を開発～変化するデータへの正解付けにより、AIの精度推定と修復を自動化～	\| by:ウェブ管理者

株式会社富士通研究所（注1）（以下、富士通研究所）は、AI運用時の入力データの正解付けを自動化することで、AIの精度の推定とAIモデルの自動修復を可能にする技術「High Durability Learning（ハイデュラビリティラーニング）」を、世界で初めて開発しました。

AIを業務で活用する際には、社会情勢や市場動向などにより刻々と変化する入力データに対してAIモデルが対応できず、運用していく中で精度が低下する問題があります。今回開発した技術により、運用中のAIモデルの精度を推定しつつ、精度低下を抑制することが自動で可能になります。

これにより、AIモデルを高い精度で長期間維持し、様々な業務において安定したAI運用を実現できます。

なお、本技術は富士通株式会社（以下、富士通）のAI技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」（以下、Zinrai）に活用していきます。

■開発の背景

近年、AIの普及がますます進み、AI活用による業務効率化や生産性向上などに期待が集まっています。しかし、学習データから構築したAIモデルは、業務で使い続けるにしたがって、社会情勢や市場・環境の変化などにより、入力データの傾向が構築当初の学習データと比べて変わってしまうことがあり、AIの推定精度が低下する問題が発生します。例えば、金融分野での企業の信用リスクをAIで評価する場合、企業の財務データを用いて学習したAIモデルを使っていると、経済構造の変化などによって入力データの傾向が学習時と比べ変化するため、信用リスクの推定精度が低下する場合があります。

そのため、業務でAIを活用する際には、AIの運用段階で随時精度を確認し、AIモデルの精度が低下した場合には、最新のデータを用いて再学習を行い、AIモデルの修復および予測精度の回復を図る必要があります。

■課題

AIモデルの精度を確認するには、最新の入力データ（例：財務データ）とセットとなる正解データ（例：格付け）が必要となります。しかし、正解データを準備するには、大量のデータに対して専門家が正解付けを行うことが必要になるなど、多大な作業やコストが必要になります。また、人手による調査によって精度低下が確認できるまでは、再学習が必要となるタイミングを見極めることは難しく、精度が大幅に低下した時でもそのことに気づけないこともあります（図1）。

原文はこちら
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2019/10/25.html

15:05 | IT：一般

< 前の記事へ次の記事へ >一覧へ戻る

【免責事項】
サイト掲載情報の正確性、および完全性については最善を尽くしておりますが、その内容を保証するものではございません。また利用者が当サイト、およびサイトに関連するコンテンツ、リンク先サイトにおける一切のサービス等を利用されたことに起因、または関連して生じた一切の損害（間接的、直接的を問わず）について、当社、当サイト、投稿者および情報提供者は一切の責任を負いません。

ログイン