第16回PCクラスタシンポジウム

AIとHPCの融合～新たな価値創造へのNECの取組

2016年12月15日
NECITプラットフォーム事業部
高原 浩志

NECが取組んでいるAI技術

実世界

人モノ

社会価値

サイバー世界

見える化

環境

分析

センサー

対処
アクチュエータAI
人間の知的活動をコンピュータ化した技術、より高度な「見える化、分析、対処」の実現に貢献
計画・最適化
予測・推論
認識・理解･･･
機械学習

革新的なシステムプラットフォーム
2© NEC Corporation 2016

NECのAIに対するアプローチの歴史
半世紀に及ぶ技術蓄積と事業実績、世界トップ性能をもつAI技術群を保有
1960年

OCR

見える化

指紋認証 世界各国の警察に導入

顔認証 出入国管理などに採用
No.1

No.1

郵便宛名読取り区分機

2009年
2010年
2013年

2004年～
2015年

2000年

分析
1986年

NEC技報
AI特集号

3

© NEC Corporation 2016

SVM※ ディープラーニング 異種混合学習
人材マッチング・画像解析に適用（RAPID機械学習）

需要予測などに適用

2010年 ※ SVM : Support Vector Machine

1992年

対処

自律適応 予測型意思制御
決定最適化

NECの強力なAI技術

見える化

分析

対処

精度、速度ともに世界No.1の分析目的に応じて手法を使い分け低リスクで高効果の計画を生成する

顔認証

米国政府主催※の技術コンテストで３連覇を達成
認識精度 No.1
・実運用データ評価でNo.1
・姿勢変動評価でNo.1
・経年変化評価でNo.1
・多人種評価でNo.1

認識速度 No.1
・160万件のDBから0.3秒で照合※ 米国国立標準技術研究所（NIST）主催

異種混合学習説明が求められる問題に適用（社会システム運用など）

White Box型（発見したルールを説明可能）

RAPID 機械学習
（ディープラーニング）
AIに任せられる問題に適用(画像認識など)

Black Box型
（高精度に分析）

4© NEC Corporation 2016

予測型意思決定最適化
戦略や計画の立案を機械によって高度化・自動化

White Box型AIとBlack Box型AI

旧世代の機械学習• 特徴(軸)を設計• 学習パラメータを決定

ルール発見

決定木・線形回帰等

従来のニューラルネットワーク、SVM※等※SVM:Support Vector Machine

5© NEC Corporation 2016

新世代の機械学習
自動化へ

自動• 特徴(軸)を設計• 学習パラメータを決定

ルール
発見NEC

異種混合学習技術（＋特徴量自動設計）

ディープラーニング（多層ニューラルネットワーク）
NEC「RAPID機械学習」

より広範囲・大規模に適用可能に

AIと人間が協調して解く問題、理由説明が求められる問題に適用（社会システム運用、意思決定等）

AIに任せられる問題、正解が明らかな問題に適用（画像認識、音声認識等）

人の知的創造活動を最大化するNECの最先端AI技術群

見える化
No.1※1
Only1

Only1
Only1
Only1

顔認証
学習型超解像群衆行動解析
物体指紋
光学振動解析

分析
Only1

インバリアント分析

Only1

異種混合学習No.1※2 テキスト含意認識

対処
Only1

自律適応制御RAPID機械学習
Only1

自己学習型システム
異常検知

Only1

時空間データ横断
プロファイリング

音声・感情認識

Only1

予測型意思決定最適化

Only1

顧客プロフィール推定※1：米国国立標準技術研究所（NIST）主催の評価タスクで3回連続第1位※2：米国国立標準技術研究所（NIST）主催の評価タスクで第1位（2012年）

6© NEC Corporation 2016

NECの最先端AI技術群と社会ソリューション事業展開
半世紀に及ぶ技術蓄積と事業実績、世界トップ性能をもつAI技術群をテコに、すでに数々の社会ソリューション事業を展開

ソリ
ュ
ーショ
ン

パブリックセーフティ

マーケティング

オペレーション変革

街中映像監視水需要予測

特売価格最適化

画像・重量検品

群衆行動解析

土砂災害検知・予測

VIP検知接客支援

個体認証トレーサビリティ

重要設備マネジメント

発電所故障予兆監視

お客さまの声分析

品質・性能予測分析

国民ID・出入国管理

プラント故障予兆監視

日配品需要予測

保守部品需要予測

サイバーセキュリティ

電力需要予測人材マッチング

情報ガバナンス強化

NECの強力なAI技術群
見える化

分析

顔認証 音声・感情認識 光学振動解析
物体指紋 学習型超解像 群衆行動解析

7© NEC Corporation 2016

対処
予測型意思決定最適化テキスト含意認識 異種混合学習

自律適応制御最先端AI技術をテコにした社会ソリューション事業展開事例

犯罪者の入国防止

橋梁の劣化検査プラント故障予兆検知

電力需要予測顔認証技術

光学振動解析技術

インバリアント分析技術

異種混合学習技術

米国NIST※の評価タスクで3回連続世界一

橋梁の外観映像から内部劣化を高精度に推定

人には察知できない微かな兆しから、故障予兆を検知

複雑な条件が絡む
電力需要を精緻に自動予測

犯罪捜査の効率・精度を大幅向上

打音検査より検査期間、工数を大幅削減

専門家より早期発見、早期対処が可能に

予測の理由も示し、対策立案が容易に※国立標準技術研究所

8© NEC Corporation 2016

NEC the WISE(AI技術群)により最適解を提供▌ 老朽化した水道管の破裂が多発し、断水での経済損失、配水の電力代増が深刻化。AI技術で対処することで、破損事故を半減、配水電力を1/4減に

社会課題
老朽管を延命しつつ電力削減

社会課題解決プロセス（スマートウォータマネジメント）
水道管の水流や内部状態を把握

日時や天候等から水需要を予測

最適な配水・ポンプ運転を計画

ポンプ・バルブの制御

社会課題解決ソリューションをOrchestrating組み合わされた NEC the WISE のセット

価値
増
幅

9漏水検知
ソリューション

ハイブリッドセンサ

需要予測
ソリューション

ハイブリッドセンサ

水道最適運用ソリューション

ハイブリッドセンサ© NEC Corporation 2016

補修を変革
劣化順に補修

保全を変革

異種混合学習劣化を予測し保守

異種混合学習予測型意思決定最適化

オペレーションを変革
電力最小・漏水最小
設備延命

電子制御バルブ

水道施設における課題
ポンプやバルブを適切に調整し、ムダなく需要を満たすよう水の流れを制御

管路総延長：1,000km
給水戸数： 10万戸

浄水施設から家庭に水が届くまでの時間：2時間（国内地方都市の例）

配水計画
が重要

適切に制御できないと発生する問題

パイプ劣化による漏水配水不足（断水）
過剰配水による電力効率低下
10© NEC Corporation 2016

• 漏水率：ロンドン15%、日本7% 60年前は20%3（1都市で総給水量5億m /年間、 漏水率20%、生産原価150円/m3 のケースで損失額150億円/年間）• 水道施設の電力使用量：日本全国計75億kWh/年間（全国電力使用量総計の約1%）

予測型意思決定技術を用いた配水自動計画
不確実性を考慮したリスクの少ない計画策定、リアルタイム設備制御により大規模・複雑なシステム運転を大幅に効率化
水道サービス

必要最小限の余剰量で安定給水をサポート
余剰量

余剰量

水需要予測値

予測された
需要量

浄水場
浄水場
給水場
給水所

施設の特性に応じた緻密な設備制御
ポンプ切替

浄水場
浄水場
小ポンプ

Beforeロバスト最適化

11

水不足
供給過多
無駄な電力

需要量

需要量

供給量

供給量20%の電力効率化
time© NEC Corporation 2016

After

安定かつ効率の良い配水運用

Water volume

Water volume

頻繁に運用変更が発生

大ポンプ

time

NEC－産総研 人工知能連携研究室

12© NEC Corporation 2016

AIによるシミュレーションの効率化例
シミュレーションを使った製品設計にかかっているコストを大幅に削減する▌これまでの製品設計▌機械学習を用いた製品設計支援• 人手: e.g. 熟練の技術者の経験と勘が必要

 最適値に至る解を効率的に探索• 時間: e.g. 人手によるパラメータ設定

 設計モデルの改善案を人間に提示• 計算資源: e.g. 広範囲を網羅的に探索
ヒューリスティックアルゴリズムにより探索シミュレーション

数値実験データ

設計モデル
製品設計者

・製品設計モデル作成
・シミュレーション結果精査
・パラメータ変更
13© NEC Corporation 2016

シミュレーション

設計モデル

数値実験データ

機械学習技術・設計仕様と性能指標の関係を学習
・効率的なパラメータ探索
・設計モデル改善を提案

シミュレーションとAIの融合▌センサー・データとともに大量のシミュレーション・データを活用して機械学習を高精度化▌1次産業から4次産業までのあらゆる産業をICTで高度化
農業・漁業

防災・減災

ものづくり

需要予測高度化

シミュレーション 天気・気温・風向
 海流・水温シミュレーション
 地震・津波の被害

シミュレーション
 新素材・老朽化
 構造・衝突シミュレーション
 天気・気温・風向
 経済・景気動向AI 避難誘導 救援計画AI 異常・故障検知
 設備寿命予測
 品質安定化
 運営最適化AI レコメンド 受発注予測AI
 害虫予測 収穫時期予測
 漁場予測14© NEC Corporation 2016