AIシミュレーションエンジン：実際の過去データでAI予測を検証

ビジネスプロセスにおけるAIの活用はますます高度化しています。しかし、AIモデルが本当に信頼できる予測を行っていると、どのように確信できるのでしょうか。Fortis AIは、 AIシミュレーションエンジンを導入します。これは、過去のデータに基づいて組織の予測を検証できる強力なアプローチです。これにより、AIモデルが実運用に対応できる状態かどうかを事前に確認できます。

銀行、保険会社、エネルギー企業向けの活用方法

• 銀行 住宅ローンのリスクをより正確に算出するために、AIシミュレーションエンジンを活用できます。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、銀行は確かな数値に基づいてリスク評価や金利を裏付けられます。
• 保険会社 シミュレーションエンジンを活用することで、既存の補償に含まれるリスクと、新たな保険契約条件の影響を把握できます。保険金請求管理データを用いてシミュレーションを行えば、変更による影響を事前に試算し、保険金支払ポートフォリオを最適化できます。
• 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。短期的には供給を需要に合わせるだけでなく、予想される動向に基づいて、長期的なエネルギーの調達や生産能力の計画も行う必要があります。ここで重要となるのが、信頼性の高い予測モデルです。AIシミュレーションエンジンを利用することで、エネルギー企業は、社内の消費データだけでなく、天気予報、市場価格、政策動向などの外部要因も活用しながら、さまざまなシナリオをシミュレーションできます。これにより、モデルの信頼性を把握し、戦略的な意思決定をより確かな根拠に基づいて行えるようになります。

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、Fortis AIのより広範なビジョンの一環です。
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、自社組織の デジタルツイン を構築し、将来のビジネス変革を実際に導入する前に、まずデジタル上でシミュレーションできます。詳しくは、 デジタルツインとAI戦略 についての記事もご覧ください。

透明性と信頼性を基盤に

このアプローチの独自性は、シミュレーションエンジンによって予測の内容を可視化し、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、的確に改善できます。例えば株式のケースでは、モデルが現実をどの程度正確に捉えているかをすぐに確認できます。そして、誤差が許容できるほど小さくなった場合（例えば2％未満）に初めて、そのモデルは実運用に投入できる状態になります。

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設計されます。Fortis AI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、検証が最も重要かをお客様とともに決定します。ご要望や案件の複雑さに応じて、コンサルティング形式または固定料金での提供が可能です。

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外部参考資料：

バックテスト：定義と仕組み

〜とは デジタルツイン