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

ビジネスプロセスにおけるAIの導入はますます高度化していますが、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モデルが実務に対応できるかどうかを事前に把握できます。

金融・保険・エネルギー向け

• 銀行 AIシミュレーションエンジンを活用することで、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、銀行はリスク評価や金利設定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、既存の補償範囲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。クレーム管理の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することが可能です。
• エネルギー企業 保険会社は、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。短期的な需給調整だけでなく、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、信頼性の高い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、社内の消費データと、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のビジョンに適合しています：
学習、シミュレーション、分析、再学習、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。

信頼性と透明性を基盤に

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明確にし、その信頼性を実証できる点にあります。過去のデータに基づく予測と実際に得ら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：2%未満）にのみ、モデルの運用展開が可能になります。

信頼できるAIを共に構築

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、または固定価格での提供が可能です。

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導入事例

バックテスト定義と仕組み

とは デジタルツイン