NECは8月18日、ビッグデータの予測分析における事前のデータ処理を行うための新技術を開発した。予測に役立つ特徴的なデータ（以下、特徴量）の生成と、その評価を自動化する「特徴量自動設計技術」として、2015年度中の実用化をめざす。
ビッグデータに対して高精度な予測分析を行うためには、対象データが分析に大きな影響を及ぼす条件を発見し、条件に当てはまる特徴点の生成手順を設計するとともに、データの生成・評価を行い、これら一連のプロセスを繰り返す必要があるという。
その設計には高度なデータ相関分析や、人手による実験・検証が必要なため、これまで専門ノウハウを持つデータ分析技術者が手動で設計していた。
新技術は、NECが開発したビッグデータに混在する多数の規則性を発見する「異種混合学習技術」による分析を行う前に、特徴量の生成に関する一連のプロセスを自動化するもの。分析期間の大幅な短縮に寄与する。
新技術の特長
具体的には、データ変換の組み合わせを高速に探索できるアルゴリズムを開発。分析対象となる大量のデータに対して、「データ変換処理」の膨大な組み合わせの中から、最も適切な組み合わせを高速に探索し、データ分析に有効な特徴量を自動的に算出する。
また、特徴量の算出において、「標準化」「移動平均（時系列データの平準化）」など、データ分析技術者がこれまで多くの経験で培った様々な「データ変換処理」をライブラリ化した。同ライブラリを組み合わせて、多様な特徴量を簡単に生成できるという。
従来の方式では、専門家による手動の作業が発生し、多くの時間がかかる
新技術では、最低なデータ変換の組み合わせを自動的に発見できる
