[3K1-OS-5a] データサイエンスの普及と自動化 (1)

[3K1-OS-5a-01] 時系列データ分析支援ツールNode-AIによる時系列分析の効率化と製造業の実課題への適用

〇造酒 裕貴¹、切通 恵介¹、丹野 良介¹、内藤 理大¹、小川 通公¹、小澤 暖¹、伊藤 浩二¹ (1. NTTコミュニケーションズ株式会社)

キーワード：多変量時系列データ解析、データ分析アプリケーション、機械学習の解釈可能性

IoTの発展により製造業などの産業において異常検知や需要予測といった課題に対して機械学習が適用されて始めている。一方で産業への機械学習の適用には複数の課題が存在する。センサーデータを始めとする時系列データの前処理やモデルの構築は実装難易度が高く，必要な知識もドメイン知識から時系列解析の知識など多岐に渡るため専門家でないと分析を行うことが難しい。また，実世界へのデプロイを行う性質上，モデルの判断根拠を始めとしたモデルの信頼性を高めることが重要であるが，ニューラルネットなどの非線形モデルではモデルの説明を得る必要がある。本研究では産業へのデータサイエンスの普及及び産業特有の課題にに対応するためのGUIツール，Node-AIを開発した。Node-AIは時系列データのデータ分析ツールであり，データの前処理，ニューラルネットモデルの構築，学習，評価，要因分析といった産業への応用に必要な要素をGUI上でカードをつなぎ合わせることで実施する。また，ツール及び各機能の評価のため，北京のPM2.5の予測と要因分析を通じて考察を行った。