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 竹中工務店は、建物管理システムプラットフォーム「ビルコミュニケーションシステム(ビルコミ)」で、機械学習による予測の精度向上にも工夫を施した。機械学習の予測アルゴリズムは、マイクロソフトの機械学習クラウドサービス「Azure ML」で標準搭載しているニューラルネットワークを使用。以前利用していたパッケージソフトも、ニューラルネットワークでデータ解析するものだった。

 ニューラルネットワークの採用は「線形回帰やランダムフォレストなどほかのアルゴリズムと比較しても、十分に信頼性を得られるという事前評価に基づく」と粕谷氏は話す。

 Azure MLによる学習モデルの構築や学習結果の評価では、ソフトバンクテクノロジーの協力も得た。評価については「予測値から実測値などを独自の計算式に投入して実行している」(粕谷氏)という。「ベンダーの提示であり一般的ではないかもしれない」(同)。

 以前利用していたパッケージソフトでの予測とも比較する。「同程度の結果が出ているが、現在は季節が変わる時期のため、チューニングのタイミングなど細かい調整をしている」(粕谷氏)という(図5)。

図5 特徴量の見直しやパラメーターの調整により予測精度を向上
図5 特徴量の見直しやパラメーターの調整により予測精度を向上
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