AIシミュレーションエンジン：実際の過去データでAI予測を検証する

ビジネスプロセスへのAI導入はますます高度化していますが、AIモデルが本当に信頼できる予測を行っていることをどうやって確認するのでしょうか？NetCareがご紹介するのは、 AIシミュレーションエンジンです。これは、組織が過去のデータに基づいて予測を検証できる強力なアプローチです。これにより、AIモデルが実運用に耐えうるかどうかを事前に把握できます。

銀行、保険会社、エネルギー企業向けの応用例

• 銀行 AIシミュレーションエンジンを活用し、住宅ローンにおけるリスクをより正確に計算できます。過去の住宅ローンデータに外部要因を加えてシミュレーションを実行することで、銀行はリスク評価や金利を確固たる数値で裏付けることができます。
• 保険会社 シミュレーションエンジンにより、既存の補償範囲内のリスクと、新しい保険約款がもたらす影響の両方を把握できます。保険金請求管理に対するシミュレーションにより、変更の事前影響度を計算し、損害ポートフォリオを最適化できます。
• エネルギー企業 は、エネルギー需要を正確に予測するという日々の課題に直面しています。短期的な供給と需要の調整だけでなく、長期的なエネルギー調達や生産能力の計画も、予測される動向に基づいて行う必要があります。この際、信頼できる予測モデルが極めて重要になります。AIシミュレーションエンジンを使用することで、エネルギー企業は、内部の消費データと、天気予報、市場価格、政策動向などの外部要因の両方を利用して、さまざまなシナリオを計算できます。これにより、モデルの信頼性に関する洞察が得られ、戦略的な意思決定をより適切に裏付けることが可能になります。

強力なツールとしてのデジタルツイン

AIシミュレーションエンジンは、より広範なNetCareのビジョンに沿ったものです。
トレーニング、シミュレーション、分析、再トレーニング、運用。
企業はAIを活用して デジタルツイン を構築し、実際の導入前に将来のビジネス変更をデジタルでシミュレーションできます。詳細については、当社の包括的な記事「 デジタルツインとAI戦略 」もご覧ください。

基盤としての透明性と信頼性

このアプローチのユニークな点は、シミュレーションエンジンが予測の透明性と実証可能な信頼性を確保することです。過去のデータに基づく予測と実際に実現した結果を比較することで、組織はAIモデルの予測能力を客観的に評価し、的を絞った改善を行うことができます。例えば株式市場のケースでは、モデルが現実とどれだけ近似しているかがすぐにわかり、誤差率が許容できるほど小さい場合（例：2%未満）にのみ、モデルを運用展開する準備ができたと判断できます。

信頼できるAIを共に構築する

AIシミュレーションエンジンは、お客様固有のビジネスケースとデータに合わせて常に調整されます。NetCareはこのソリューションをカスタムメイドで提供し、どのデータ、シナリオ、検証が最も関連性が高いかを共にお客様と決定します。これは、ご要望やプロジェクトの複雑さに応じて、コンサルティング形式または固定価格ベースで提供可能です。

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外部参照情報：

バックテスト：定義と仕組み

とは？ デジタルツイン