企業のDX化を支援するAIデータ活用ツール「NTech Predict」
ニュートラル社は、「ICT技術と豊富な実績で、地域社会の発展に貢献する」をミッションに、システム/ソフトウェアの受託開発や、データエンジニアリングサービス、汎用的なAIデータ活用ツールなど、様々なソリューションを提供しています。
本ページでは、予知保全・因果探索・時系列予測の３つの機能をもつAIデータ活用ツール『NTech Predict』をご紹介いたします。
商品基礎情報
「NTech Predict」とは
「NTech Predict」は、企業のDX化を支援するAIデータ活用ツールになります。
「予知保全」「因果探索」「時系列予測」の３つの機能を持ち、専門知識がなくてもだれでも簡単にデータサイエンティストの作業を自動化することができます。
機能１ 予知保全
対応できるデータ
設備機器に取り付けたセンサーの観測データを自動で投入し、故障や劣化の発生時期を予測してメールで通知。特徴量の寄与度表示により、故障の原因となる設備を推測することができます。
①分析モード
観測データでは目視できない異常傾向をAI が解析し、異常の兆候を示す傾向を抽出してグラフ化。未来に向かってグラフが上昇する、つまり異常の兆候が見て分かる特徴量を選択します。予測モデルを生成し、閾値しきいち を設定します。
②運用モード
日々の観測データを監視。異常が発生する時期を自動検知すると、メールで通知します。
機能１ 予知保全のプロセス
NTech Predictの予知保全のプロセスは下記になります。
機能２ 因果探索
人の直感に頼らない、客観的なデータ同士の因果関係を可視化、離散値 にも対応し、因果関係を導き出します。異なる観測条件が混在する場合は、データを分離するクラスタリングが実施可能。原因への対策・解決策に必要な情報を提供します。分析には滋賀大学データサイエンス学部清水昌平教授の「統計的因果探索 LiNGAM モデル 」と独自アルゴリズムを適用しています。
※離散値 連続した数値でなく、YES/NO に対応する0/1 や品質のグレードなど、非連続な状態である値のこと
【活用例】
故障の原因分析、品質劣化のメカニズム推定、薬剤の配合量と効果の関係推定など
機能２ 因果探索は散布図も表示
【因果関係の方向と強さ】
因果関係の方向と強さをチャート図で表示するため、関係性が一目でわかる
【変数間の相関(散布図)】
線形性や非線形性を見て、信頼性を確認することが可能
機能３ 時系列予測
時間と共に変化するデータの未来を予測
時間の経過に沿って変化する時系列データを自動解析し、過去データから将来に起こり得るさまざまな事柄を予測。予測モデルは多くの特徴量パターンを自動生成し、予測精度が最も高いと判定されたモデルを提案します。データサイエンティストが手作業で作成する最適な予測モデルに匹敵する、精度の高いモデルを自動生成することも可能です。XAI(説明可能AI) が各データの影響度も算出するため、予測に作用している要因を把握することができます。
【活用例】
需要予測、収穫量予測、消費電力予測、大気汚染物質濃度予測など
機能３ 時系列予測モデルの有効性
予測モデルとしての有効性を確認できます。
XAI(説明可能なAI)が予測根拠を表示
「XAI 」が、予測結果に対する各データの影響度を表示。
予測の根拠を算出するため、結果に作用している要因を知ることができます。
６つの特長
関連サービス・オプション
