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

AIのビジネスプロセスへの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のように確認できるでしょうか？NetCareはAIシミュレーションエンジンを導入しました。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モデルが実運用に適しているかどうかを事前に把握できます。

銀行、保険会社、エネルギー会社向けのアプリケーション

• 銀行はAIシミュレーションエンジンを使用して、住宅ローンの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追加してシミュレーションを実行することにより、銀行はリスク評価と金利を確かな数字で裏付けることができます。
• 保険会社はシミュレーションエンジンを使用して、既存のカバレッジ内のリスクと新しい保険契約条件の影響の両方に関する洞察を得ることができます。請求管理システムでシミュレーションを実行することにより、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。
• エネルギー会社は、毎日のようにエネルギー需要を正確に予測するという課題に直面しています。短期的な需要に合わせて供給を調整するだけでなく、長期的なエネルギー購入と生産能力の計画を予測される開発に基づいて行う必要があります。信頼できる予測モデルはここで不可欠です。AIシミュレーションエンジンを使用すると、エネルギー会社は、内部消費データと、天気予報、市場価格、政策開発などの外部要因の両方を使用して、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、より広範なNetCareのビジョンに適合します。
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を使用して組織のデジタルツインを構築し、実際の変更を実装する前に、将来のビジネス変更をデジタルでシミュレートできます。詳細については、デジタルツインとAI戦略に関する詳細な記事もご覧ください。

透明性と信頼性を基盤として

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理解可能で実証可能な信頼性の高いものにすることです。過去のデータに基づいた予測を実際の結果と比較することにより、組織はAIモデルの予測能力を客観的に評価し、ターゲットを絞った改善を行うことができます。たとえば、株式のケースでは、モデルが現実をどの程度正確に近似しているかがすぐにわかります。誤差範囲が許容できるほど小さい（たとえば2％未満）場合にのみ、モデルは運用展開の準備が整います。

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、常に特定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、どのデータ、シナリオ、検証が最も関連性があるかを共に決定しながら、このソリューションをカスタムメイドで提供します。これは、コンサルティングの形式または固定価格ベースで提供でき、お客様の要望とタスクの複雑さによって異なります。

詳細を知りたい、またはデモを見たいですか？

AIシミュレーションエンジンがお客様の組織に何をもたらすかを知りたいですか？または、お客様の特定の業界の可能性について話し合いたいですか？
お問い合わせいただき、お気軽なデモまたは詳細情報をご覧ください。

外部参照：

バックテスト：定義、仕組み

デジタルツインとは