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» 2016年11月10日 16時00分 UPDATE

人工知能ニュース:“アメーバ”みたいな人工知能が人員配置やエネルギー管理を最適化

NECは、ユーザーイベント「C&Cユーザーフォーラム&iEXPO2016」において、人工知能(AI)技術「自律適応制御」を紹介。変化する状況に合わせて、多数の人やモノの動きを自動制御し、全体最適に導く“アメーバ”のようなAI技術だ。

[朴尚洙,MONOist]

 NECは、ユーザーイベント「C&Cユーザーフォーラム&iEXPO2016」(2016年11月1〜2日、東京国際フォーラム)において、人工知能(AI)技術「自律適応制御」を紹介した。既に物流センターの人員配置や、ビル空調のエネルギー管理、タクシーの配車などでの実証実験が進められている。

 自律適応制御は、変化する状況に合わせて、多数の人やモノの動きを自動制御し、全体最適に導くAI技術である。アメーバが、脳が存在しないにもかかわらず、核同士が互いに影響し合い、食物の分布の変化に合わせて全体形状を常に最適化することに着想を得て開発された。個々のシステムが協調して自律的に全体を最適化するAIであり、過去データの蓄積やルールの事前作成がなくても、リアルタイムデータを基に全体最適に向けた的確な制御や次に取るべきアクションを提示してくれる。

アメーバから着想を得た「自律適応制御」の仕組み アメーバから着想を得た「自律適応制御」の仕組み(クリックで拡大) 出典:NEC

 展示で紹介した事例は2つある。1つは、物流センター内での人員配置の最適化である。従来は、刻々と変化する状況と人員配置がミスマッチを起こし、作業が滞留するなどの問題があった。このような状況で、目標を「生産性」、制御対象を「エリア」と「人員」にして、自律適応制御を導入した。その結果、現場の負荷状況に基づいて最適な人員配置をレコメンドすることにより、待ち状態や滞留を抑制し、余剰コストを削減できるようになったという。シミュレーションベースではあるものの、7%の生産性向上効果が得られた。

物流センター内での人員配置最適化への適用例 物流センター内での人員配置最適化への適用例。赤色で示す上側のラインは「自律適応制御」を適用しており、青色で示す下側のラインは適用していない(クリックで拡大)

 もう1つの事例は空調などビル設備のエネルギー管理だ。ビル空調において、節電と快適性の両立を実現するには、数年分の過去データに基づく専門家による制御計画や、不足データを取得するためのセンサーの追加が必要になる。現在進行形のデータに合わせて、制御計画も更新しなければならない。そこで、1次目標を「快適性」、2次目標を「節電」とし、制御対象を「電気機器」にして自律適応制御を導入した。その結果、快適性を維持しながら、10〜20%の節電を実現できた。

ビル設備のエネルギー管理への適用例 ビル設備のエネルギー管理への適用例。右側のグラフで消費電力が大幅に減少しているところから、「自律適応制御」の適用を始めている(クリックで拡大)

 「過去データが不要で複雑な制御ルール作りもいらない。目標と制御対象を決めれば、全体最適に導いてくれるので、有用なAI技術になるだろう」(同社の説明員)という。

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