2017年12月発行
米国調査会社ナビガントリサーチ（Navigant Research）の調査レポート「デジタル公益事業者のマシンラーニング（機械学習）」は、マシンラーニング（機械学習）の利用事例をあげ、顧客セグメンテーション、価格予測、異常検知、不正検出、予知保全などにおいて、既存の解析技術に比べて優れている点を査定している。特に分散型エネルギー供給（分散発電、DER）の管理やトランザクティブエネルギーなどにおける機械学習の今後の必要要件についても論じ、公益事業者が機械学習戦略を発展させるうえでの助言も行っている。
This Navigant Research report describes several use cases for machine learning and examines why machine learning has an advantage over existing analytics techniques, including customer segmentation, pricing forecasts, anomaly detection, fraud detection, and predictive maintenance. Future requirements for machine learning-specifically for distributed energy resources （DER） management and transactive energy-are also discussed, as are several recommendations for utilities developing their machine learning strategies.
目次（抜粋）
＊ 人工知能（AI）時代の機械学習（ML）
＊ エネルギー市場における機械学習の発展
＊ エネルギー市場における機械学習の多くの利用事例
＊ 機械学習活用への助言
ナビガントリサーチ（Navigant Research）は、環境エネルギーなどの地球環境保護に関するクリーン技術関連市場の専門調査会社です。エネルギー産業から製品市場や消費者動向まで、広範な調査・分析を行い、調査レポートを出版しています。
■ 調査レポート ■
デジタル公益事業者のマシンラーニング（機械学習）
Machine Learning for the Digital Utility
出版社：ナビガントリサーチ（米国）
出版年月：2017年12月
http://www.dri.co.jp/auto/report/nvr/nvrmldu.html
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