NEC运用高度的人工智慧技术于巨量资料分析的解决方案上，开发出让软体做出判断或是计划的「预测型决策最优化技术」。此次所开发的「预测型决策最优化技术」，运用了NEC之前所发表的「异种混合学习技术」，此技术能够发现潜藏于巨量资料中的复数规则性，借以用在判断预测结果，过往需要倚赖人类进行策略或计画提案，现在则能由软体实现高度判断。

预测型​​决策最优化技术运用NEC的异种混合学习技术，此技术能够发现潜藏于巨量资料中的复数规则性，借以用在判断预测结果。

将此次的技术运用在实际的资料上，将水资源需求预测的配给水力计画，节约净水、配水的20%电力，产生了高度精准的配水计画。除此之外，此项技术也能基于商品需求预测的价格优化，让店面贩售额提升了11%，如此的商品价格战略只需要不到1秒即能自动产生。 NEC的目标是预定在2015年度中，能将此技术实际运用在各式各样的解决方案上。

NEC致力投入「社会解决方案」事业，其中核心之一就是持续强化巨量资料事业。今后也将继续强化巨量资料相关的分析技术或解决方案，提供客户创造全新商机，提升企业价值。

背景

在物联网（IoT, Internet of Things）普及后，搜集社会大众的巨量资料并加以活用，将之分析、预测的需求急速提高。有鉴于此，NEC从2012年起开发「异种混合学习技术」，举凡有效运用资源的能源、水、食物需求预测，提升物流管理效率的库存需求预测，零售业高效管理店面的商品需求预测等，都能高度精准地自动进行大规模的预测。

为了能有效活用在未来预测上，基于预测结果进行最适合的战略或计画就显得十分重要，然而，仅由人类来判断，在规模与正确性上都容易遇到瓶颈。另外，以传统技术​​上，大量预测的误差累积而产生误判，因而会产生无法预期巨大损失的问题。更进一步来说，由于需要考虑大量预测模式之间的关联，其计算会变得十分巨大，要解读出最适合的判断，也会变成相当困难。

此次NEC所开发的「预测型决策最优化技术」，过往都由人类执行「基于预测结果进行大规模的高度判断」，现在能运用此技术由电脑软体进行超高速、高度精准的判断。 (编辑部陈复霞整理)