2024年12月18日(水)から20日(金)の3日間にわたり、アイーナ いわて県民情報交流センター（岩手県盛岡市）にて開催された、第25回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2024)に株式会社エイゾスは出展いたしました。
SI2024の企業展示期間中、弊社のブースには50名を超える来場者にお越しいただきました。訪問者の皆様とともに、弊社のAIプラットフォームMulti-Sigmaの機能や実際の活用事例について共有し、さらにはデータ分析に関する活発な意見交換を行いました。特に、センサーを活用して多様な対象を測定している研究者や開発者の方々からは、画像や音声データを数値化して分析を行っている中で、より高度なデータ分析へのニーズについてご相談をいただきました。これに対し、弊社のMulti-Sigmaを活用することで、ニューラルネットワークを基盤とした機械学習モデルを構築し、高精度な予測を実現できるだけでなく、要因分析や最適化機能をプログラミングなしで簡単に利用できる点をご説明しました。大学の研究者の方々からは、Multi-Sigmaの要因分析機能が高く評価されました。この機能は、各目的変数に対して各説明変数の寄与度を数値化し、研究における重要な洞察を得る助けとなるものです。また、センサーの研究開発に携わり、プログラムコードを作成して機械学習モデルを活用した解析を行っている方々からは、弊社のMulti-Sigmaのユーザーインターフェースの分かりやすさや、簡単な操作でモデルのハイパーパラメータを調整可能な弊社独自の特許技術について、高い評価をいただきました。この機能により、研究活動の効率化が期待できるとの声も多く寄せられました。
計測機器では直接測定できない対象を、測定可能な別の対象とシミュレーション結果を組み合わせて予測する研究開発に取り組む方々から、シミュレーションの計算負荷に関する課題についてご相談をいただきました。弊社が多くの学会で企業展示に参加している中で、シミュレーションの負担軽減に関するご相談を受ける機会は少なくありません。このような課題に対しては、弊社ではシミュレーション結果を用いてニューラルネットワークモデルを学習させ、サロゲートモデル（エミュレーター） を構築することでシミュレーションの負荷を大幅に軽減するアプローチをご紹介しました。サロゲートモデルは、高負荷のシミュレーションほどその恩恵が大きい手法として、さまざまな分野で採用されています。また、弊社のMulti-Sigmaを活用すれば、プログラミング不要でサロゲートモデルを構築可能です。さらに、十分な予測精度を持つニューラルネットワークモデルを構築するために必要なシミュレーション結果の数も、比較的少なくて済む点もお伝えいたしました。
本展示会では、Multi-Sigmaを用いたケーススタディとして「人工呼吸器の気道内圧力予測と要因分析」の解析結果を準備して、弊社ブースにご訪問いただいた方にご説明いたしました。ケーススタディのリーフレットは具体的なイメージを掴みやすく、研究開発での応用のイメージを想像しやすかったと好評を頂いています。本展示会で配布いたしましたリーフレット以外のものも含め、各種リーフレットにつきましてはこちらのページからダウンロードいただけます。弊社製品やコンサルティングサービスについてご不明点などございましたら、下記お問い合わせ先からご質問いただけますようお願いいたします。