- コラム
【社内事例】機械学習チャレンジ－電力需要予測編
機械学習の主要な活用法の1つである需要予測を、「電力」予測にどう活用していったのか。
プロジェクトを進める中で、実際に私たちが困ったこと、発見や気付き、感じた成功のポイントをご紹介します。
解決したこと
データセンターの電力需要をもっと簡単かつ正確に予測したい
データセンターでは、使用する電力量を予測し、月あたり使用電力の最大値を基準に電力会社と契約を行います。使用量が契約を上回ってしまうと超過金が発生してしまいますが、反対に余裕を見過ぎた契約もムダが大きく、正確な需要予測が求められます。また、昨今、電力不足は社会課題の1つになっていますから、私たちの電力需要をできるだけ正確に電力会社に伝えておきたいという思いもあります。これまでは経験豊富なベテランが工数をかけて人手で予測してきましたが、長年かけて培ってきたノウハウの継承は簡単ではありません。誰でも業務を担えるよう、もっと簡単かつ正確に予測する方法を模索していました。
できたこと
誰でも予測を行える上、精度も向上。工数も5日から半日に削減
機械学習に関するノウハウを蓄積していくために、社内の様々な部署の課題をヒアリングしました。その1つがDC運営部でした。需要予測は、機械学習の主要な活用法の1つですが、「電力」の需要予測は初めての取り組み。貴重な経験を積み上げることができました。
実際のプロジェクトでは、わずか2週間で予測モデルを構築。この予測モデルを活用することで、DC運営部は、従来5日程度かかっていた電力需要予測業務を半日程度に削減しています。また予測値と実績値を比較した際の年間平均誤差も3.3%から1.9%に改善し、予測の精度も向上しています。
苦労したこと
様々な条件が関与する電力使用量。どのデータを組み合わせるかがカギ
データセンターの電力需要は、一見、収容するサーバーのラック数だけでも計算できそうに見えますが、実は様々な条件が関与しています。例えば、サーバールームを冷却するための空調電力はサーバー負荷によって変動したり、外気温により様々な設備電力が変動したりします。それら多岐にわたる項目の中から、DataRobotの予測精度を改善するために、どの項目を条件として追加するか。その情報の整理と効果の見極めに苦労しました。
関連するソリューション・製品
- AI（人工知能）
AIの活用が進み、AIを使ったソリューションが身近になる一方、実用化にまで至らないAIプロジェクトも数多く存在します。
キヤノンITソリューションズでは、長年にわたるSIerとしての経験と業務知識、さらにはR&D部門での研究によって得た知識や、商品開発の技術を駆使して、お客様の課題解決にAIを活用した支援を行います。 - データマネジメントサービス
消費者ニーズやビジネス市場の変化に柔軟に対応するためには「データ活用」が必要です。そのデータ活用には、データとデータを活かせる人材が重要です。
ビジネス変革に効果的なデータ活用には、活用の目的に沿ったデータを整備し、そのデータを蓄積する仕組みを作る必要があります。かつデータを分析しインサイト（本質を突いた気付きや洞察）を得るためのデジタル人材が欠かせません。
キヤノンITソリューションズは、データを整備・活用する仕組みを構築し、「価値あるデータ」と「データを活かせる人材（デジタル人材）」の創造を『データマネジメントサービス』として提供することで、お客様のDX実現を支援します。
※DXとは、Digital Transformation（デジタルトランスフォーメーション）の略称です。経済産業省ではDXの意味として 「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」 と定義されています。
- DataRobot
企業がAIを活用して継続的な成果をあげるためには、以下の３つに関する深い知識・知見を有した人材が必要と言われています。
１．対象となる事業ドメイン・ビジネス
２．統計学や機械学習を含むデータサイエンス
３．データとシステムに強いITエンジニア
しかし、これらの異なる領域に精通した人材の確保や育成は非常に難しいのが実情です。
機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」は、日々更新される数千のアルゴリズムの中からデータと目的に合った最適な機械学習の予測モデルを自動生成することが可能です。
これまでのデータサイエンティストは、相当な時間と試行錯誤を繰り返し予測モデルを開発していましたが、「DataRobot」により学習データを用意するだけで簡単に機械学習を始めることができます。
ただし、AIをビジネスに活用するには、”何を予測するか”、”予測によってビジネスをどう変えていくか”、”AIの予測結果を基にどういった行動を実行するか”、というAI特有の課題設定や具体的なゴール設定をお客さま自身で行っていただく事が必要です。AIの予測結果をビジネスプロセスの一部としてシステムに組み込むことは、継続的な成果の獲得につながります。
キヤノンITソリューションズは、長年システムインテグレーターとして培ったシステム企画・開発ノウハウ、プロジェクト管理経験を基に、専門の知識を有したデータサイエンティストとコンサルタントが、お客さま自らがAIを活用できるよう、機械学習の課題設定からシステム連携まで一貫してご支援いたします。 - 機械学習入門講座 機械学習のスキル習得には、データモデリングやプログラミングの知識のみならず、膨大なデータから得たアウトプットを元にビジネスアイディアを創出するスキルが重要です。キヤノンITソリューションズの機械学習入門講座では、テクニカルな要素はツールに任せ、「機械学習を身近に感じていただく」「機械学習を通じてビジネスを変革する素養を身に付ける」ことをコンセプトに、お客様のDX内製化ご支援のためのカリキュラムを提供しています。