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

企業プロセスへのAI導入はますます高度化していますが、AIモデルが本当に信頼できる予測を行っているとどう確信できますか？Fortis AIは AIシミュレーションエンジンを紹介します：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モデルが実運用に適しているか事前に把握できます。

銀行、保険、エネルギー企業向けの適用事例

• 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算出できます。過去の住宅ローンデータと外部要因を組み合わせたシミュレーションを行うことで、銀行はリスク評価や金利設定を客観的な数値で裏付けることが可能になります。
• 保険会社 シミュレーションエンジンにより、既存の補償内のリスクと新しい保険条件の影響の両方を把握できます。自社の請求管理データでシミュレーションを行うことで、変更の影響を事前に試算し、損害ポートフォリオを最適化できます。
• エネルギー事業者 （訳）エネルギー事業者は日々、エネルギー需要を正確に予測するという課題に直面しています。短期的には供給を需要に合わせる必要があり、長期的には予想される動向に基づいてエネルギーの調達や生産能力の計画を立てなければなりません。そのため、信頼できる予測モデルが極めて重要です。AIシミュレーションエンジンを用いれば、エネルギー事業者は自社の消費データや天気予報、市場価格、政策動向などの外部要因を組み合わせて複数のシナリオを計算し、モデルの信頼性を評価するとともに、戦略的意思決定をより確かな根拠に基づいて行うことができます。

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のより広いビジョンに組み込まれます：
学習、シミュレーション、分析、再学習、運用。
企業はAIを用いて組織の デジタルツイン を構築し、実際に変更を行う前に将来のビジネス変化をまずデジタル上でシミュレーションできます。詳細は当社の関連記事もご覧ください： デジタルツインとAI戦略 詳細な背景情報はこちら。

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が予測を可視化し、信頼性を実証できる点です。過去のデータに基づく予測を実際の結果と比較することで、組織はAIモデルの予測力を客観的に評価し、的確に改善できます。たとえば株式のケースでは、モデルが現実にどれほど近いかが即座に明らかになり、誤差が許容できる小ささ（例：<2%）になって初めてモデルを運用投入する準備が整ったと判断します。

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の特定のビジネスケースとデータに合わせて調整されます。Fortis AIはこのソリューションをカスタムで提供し、どのデータ、シナリオ、検証が最も関連性が高いかをお客様と共に決定します。提供形態はコンサルティングまたは固定価格ベースのいずれかで、要望やプロジェクトの複雑さに応じて対応します。

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外部参照：

バックテスト定義と仕組み

とは何か デジタルツイン