AIシミュレーションエンジン：実際の履歴データでAI予測を検証する

ビジネスプロセスにおけるAIの導入はますます高度になっていますが、AIモデルが真に信頼できる予測を行っていることをどのように確認できますか？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モデルが実運用に対応でき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、住宅ローンのリスクをより正確に算出できます。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、銀行はリスク評価と金利を確固たるデータに基づいて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、既存のカバレッジ内のリスクと新しい保険条件の影響の両方について洞察を得ることができます。クレーム管理でシミュレーションを実行することで、変更の影響を事前に計算し、損害ポートフォリオを最適化できます。
• エネルギー企業 エネルギー需要を正確に予測するという課題に日々直面しています。短期的に供給を需要に合わせるだけでなく、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。信頼性の高い予測モデルが不可欠です。AIシミュレーションエンジンを使用すると、エネルギー企業は、内部の消費データと気象予報、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できます。

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、NetCareのより広範なビジョンの一部です：
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 組織の デジタルツインとAI戦略 について、さらに詳しい背景情報をご覧ください。

透明性と信頼性を基盤に

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を明確にし、その信頼性を実証できることです。過去のデータに基づく予測と実際に達成され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。例えば株式のケースでは、モデルが現実とどれだけ近いかを即座に確認でき、誤差率が許容できるほど小さい場合（例：2%未満）にのみ、モデルは運用展開の準備が整ったと見なされます。

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、常にお客様固有のビジネスケースとデータに合わせて調整されます。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、または固定価格での提供が可能です。

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