NECは、過去の事例データから今後発生する事象を予測し、その根拠となるルールを具体的に説明する人工知能（AI）技術を開発した。製造業の品質管理や小売業での顧客分析などでの利用を想定する。
NECは、過去の事例データから今後発生する事象を予測し、その根拠となるルールを具体的に説明する人工知能（AI）技術を開発した。製造業の品質管理や小売業での顧客分析などでの利用を想定する。 NECが「ルール発見型推論技術」と呼ぶこの技術では、過去の事例を正解データとして学習し、「どの要因がどのような条件のとき、何が起きるか」を予測する。例えば、製造業の製品不良要因分析に適用した場合、「材料の温度が100℃より高く、かつ設備の圧力が20ヘクトパスカルより高いとき、80%の確率で故障する」といった欠陥品発生に影響する可能性をルールとして分かりやすく提示できるという。さまざまな条件の組み合わせを網羅すると計算量が膨大になるため、学習によってそれぞれのルールを重み付けするとともに、並列計算技術を応用することで、必要十分なルールを少ない計算量で選別できるように設計した。 オープンデータを使った実験では、既存の手法を使うと事例全体をカバーするために50件近いルールが必要だったものが、新たに開発した技術なら十数件のルールで達成できることを確認したという。（笹田）
