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AIの力で研究開発に革新を！
研究開発の現場における複数の要因（材料投入量／温度／時間など）と、複数の目的変数（品質／コスト／環境負荷など）がある多入力・多目的システムに対し、革新的実験計画法により研究開発の効率化を支援します。
AIモデルのハイパーパラメータを高度に調整することにより、データ量が少なくても、過学習することなく高精度な予測ができます。
最適化のAIが、複数の目的を同時に満たす条件を自動的に探索します。パレート解の中から、最適なバランスの条件を抽出できます。
要因分析を通じて、各説明変数が予測結果に与える影響の大きさと方向性を定量的に評価することができ、ブラックボックスと言われるAIを説明可能にします。
Google Cloud上に構築されたセキュアなSaaSアプリケーションを使用します。お客様でハードウェアやソフトウェアを用意する必要はなく、使い慣れたパソコンやタブレット端末のウェブブラウザからすぐにAI解析を始められます。
一般的な自動機械学習（AutoML）は、予測機能のみかつ出力も1つですが、Multi-Sigmaは最大200個の説明変数から最大100個の目的変数を予測し、さらに100個の目的変数の条件を同時に満たす200個の説明変数を逆解析できる、世界で唯一*のアプリです。 * 2024年3月時点
深層学習の代表的な2つの技術であるニューラルネットワークとベイズ最適化を、データ解析に活用できます。20個以上のある程度まとまったデータがある場合に威力を発揮するニューラルネットワークと、3～5程度と最小のデータ数からの逐次最適化で威力を発揮するベイズ最適化を組み合わせた解析が可能です。
予測モデル作成後、感度分析の技術により、どの説明変数がポジティブもしくはネガティブにどの程度効いているかを分析でき、予測結果に影響を与える要因を定量的に評価できます。
AIエンジニアの必須スキルとされるハイパーパラメータ（機械学習アルゴリズムの挙動を設定するパラメータ）のチューニングを自動で実施できます。ワンクリックで過学習を抑えつつ、高精度な予測を実現します。
従来の統計ベースの実験計画法から、AIベースの実験計画法にすることで、多重共線性問題の解決、予測精度の向上、多目的な予測と最適化、実験計画の簡易化と無駄の排除、が可能になります。
定性的なデータはダミー変数で、画像データは画像解析ツールで、数値化して解析できます。スペクトルデータは所定の幅でスペクトルを分割し説明変数を作成することで解析可能です。
予測精度を高めるために欠損値補完などの様々な前処理ツールを揃えています。また、希少なデータや、偏りのあるデータに対しても、高精度に予測するための様々なツールが実装されています。
深層学習を用いた予測と遺伝的アルゴリズムを用いた最適化を、1つのアプリで同時に実行できます。最適化AIが予測AIを活用しながら、多目的な最適解を自動で探索できます。
Multi-Sigma上で構築した複数のAIモデルを連結してAIシステムを構築して、予測、要因分析、最適化が実行可能です。これにより、複雑な複数工程を有する実験やシミュレーションに対して各工程に特化したAIモデルを構築して連結することで高精度な分析ができるようになります。
１ヶ月間の無料トライアルをご利用いただけます。
Email：tokyo-sales@usaco.co.jp
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