機械学習プラットフォーム DataRobot DataRobot

  • NTT DATA

AICYCLE™

AICYCLE™とは

AICYCLE™は、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。

AI活用の課題

予測モデルの陳腐化

予測モデルの陳腐化

予測モデルの作成時点から周辺環境が変化してしまうことで、当初作成した予測モデルの精度が劣化(予測モデルの陳腐化)してしまう。

社会トレンドや時事ニュースなどによる行動変化
法改正や業務の変化に基づくインプットデータ変更
製造業の工程改善に伴う傾向変化
設備劣化に伴うばらつきの変化

データサイエンティストの不足

データサイエンティストの不足

精度の劣化したモデルを再構成するためには時間がかかるため、それをカバーできるデータサイエンティストが不足する。

ブラックボックス化

ブラックボックス化

AIの推量過程はブラックボックスであり、判断根拠や再現性がないため、説明責任を求められる場面での活用は難しい。

なぜAICYCLE™?

こうした課題に対し、NTTデータでは予測結果と実績データを用いて予測モデルの精度をモニタリングし、精度劣化を検知すると予測モデルを自動的に更新することで、予測精度を維持する技術としてAICYCLE™を開発しました。

AICYCLE™の特徴

1

予測モデル構築に必要なデータの前処理(ETL)・蓄積

2

予測モデルの精度劣化を検知・再構築することで、予測精度を維持

3

予測の結果、実績データに加えて、過去運用した予測モデルを保存・管理

リアルタイムで精度をモニタリングし精度劣化を検知して自動的に再モデリングを実施するため、
モデルは陳腐化が発生せず、データサイエンティストの工数を使わずにリモデリングや精度モニタリングが可能となります。

また、ブラックボックスになりがちな予測モデルについては、DataRobotが有用なデータや予測の根拠の可視化をしてくれることにより、どうしてそのような予測をしたのかを説明することができます。

さらに、AICYCLE™は「どのようなデータに対して」「どのモデルで」「どういう根拠で」「どういった分析をしたか」を保存しておくため、自動化における分析過程も可視化することができます。

AICYCLE™
~精度品質維持を実現するAIシステム

NTTデータは、企業におけるAI活用の課題を解決する自動化・自律化技術である「AICYCLE™」を開発しました。「AICYCLE™」は、AI活用を推進していく上で企業が直面してきた「データサイエンティストの不足」、「分析モデルの品質劣化」、「分析ロジックのブラックボックス化」といった課題を解決し、継続的なAI活用をご支援するソリューションです。本動画では、「AICYCLE™」について、三菱重工航空エンジン様の事例を含め、ご紹介しています。

AICYCLE™
×
DataRobot

導入事例ピックアップ

三菱重工航空エンジン株式会社様

  • DataRobot
    AICYCLE™
  • IoT/AIを活用することで、従業員/パートナー企業/顧客、
    全てのステークホルダーにとって魅力的な工場を創る。

    課題背景

    人手によるデータ取得

    製品不適合率の削減や品質向上、リードタイム短縮を目指していましたが、現場ではまだ人手によるデータ取得・集計を行っていました。

    現実とデータ間の乖離

    モデル作成に時間がかかるためバッチ処理でモデル適用を実施しており、現実とデータとの間で乖離が発生するという課題がありました。

    変化への柔軟性が低い

    また、それにより改善サイクルが長くなってしまったり、プロセスの変化への柔軟性が低いという課題もありました。

    DataRobot 採用理由

    モデル作成時間の短縮

    これまではモデル作成に2ヶ月の時間がかかっていましたが、DataRobotを使うとモデル作成が数分でできるため、リアルタイムに最適なモデルを現場に適用することが期待できました。

    効率的な原因推定

    製造ラインの停止時に原因特定のため全行程をチェックする必要がありましたが、DataRobotのリーズンコードにより原因推定ができると期待できました。

    安定した予測精度

    日々変化する原因工程はAICYCLE™のモデル品質維持機能により常に一定レベルの予測精度を維持できます。

    導入結果

    ラインオフ率の減少

    エンジンブレードの製造ラインにおいて、製造中のラインオフ率(突発的な異常の検品率)が47%も減少しました。

    製造ライン停止時間の削減

    製造ライン停止時間の1/4を削減することができました。

    デモ依頼・お問い合せ

    DataRobotのデモの依頼、事例やサービスの紹介、その他パートナーシップ等に関するお問い合わせはこちらからお願いします。