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、組織が履歴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モデルが実務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

• 銀行 AIシミュレーションエンジンを活用して、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、既存のカバレッジ内のリスクと新しい保険約款の影響の両方について洞察を得ることができます。クレーム管理に対するシミュレーションを通じて、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 は、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ここで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と、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、戦略的な意思決定がより適切に裏付けられます。

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に適合します。
訓練、シミュレーション、分析、再訓練、運用。
企業はAIを活用して、 デジタルトイン 組織のデジタルトインを構築し、実際の変更を実施する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、当社の詳細な記事「 デジタルトインとAI戦略 」もご覧ください。

透明性と信頼性を基盤として

このアプローチの独自性は、シミュレーションエンジンが予測を分かりやすく、実証可能なほど信頼できるものにする点にあります。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把握でき、誤差範囲が許容できるほど小さい場合（例えば2%未満）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、コンサルティングの形、または固定価格ベースで提供可能です。

詳細を知りたい、またはデモをご覧になりますか？

AIシミュレーションエンジンが貴社にもたらす可能性について知りたいですか？あるいは、貴社の特定の業界における可能性についてご相談されたいですか？
お問い合わせ 無料デモまたは詳細情報については、こちらをご覧ください。

外部の参照情報:

バックテスト：定義、仕組み

とは デジタルツイン