株式会社エイゾスは、2025年9月7日(日)から10日(水)の4日間にわたり北海道大学 札幌キャンパスで開催される「日本機械学会 2025年度年次大会」に出展いたします。
（9/8（月）～9/10（水）9:00～17:00 ※最終日は15時まで 会場：北海道大学工学部A棟玄関ホール（総合受付近く））
当日は、弊社のAI解析ソフトウェアMulti-Sigma®のデモンストレーションや、適用事例のご紹介を行います。デモ機を持ち込みますので、来場者の皆様にはAI分析を体験していただけるコーナーも設けます。ぜひお立ち寄りいただけますようお願いいたします。
日本機械学会 2025年度年次大会
会期：2025年 9月7日（日）～9月10日（水）
会場：北海道大学 札幌キャンパス
また、下記日程のランチョンセミナーにおいて、株式会社エイゾスの担当者が登壇し、Multi-Sigmaをご紹介いたします。皆様のご参加をお待ちしております。
9月9日(火) 12:00-13:00
技術系ランチョンセミナー ②AI解析プラットフォーム「Multi-Sigma®」を用いたシミュレーション／実験を効率化する『サロゲートモデル』構築と実践活用法
登壇者：株式会社エイゾス 研究開発部 主幹研究員 齋藤博之
会場：第3室-B12
▼日本機械学会 2025年度年次大会 ランチョンセミナーページ
https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/jsme2025/content/luncheon#G0909
※参加費無料（お弁当、飲み物付き）
※お申し込みは年次大会参加登録ページから（先着順）
→満員御礼（ランチなしでよろしければ、先着順で参加可能です）
株式会社エイゾスが提供するMulti-Sigma®は業界問わず、あらゆるデータをAIで分析できる非常に汎用性の高いソフトウェアとなっております。
【AI統合プラットフォームMulti-Sigma®の特徴】
- ニューラルネットワークやベイズ最適化による予測
- 必要最小限のデータから解析が可能です。
- 難解なハイパーパラメータの設定をお客様が行う必要はありません。
- 自動調整技術（国際特許取得済）により高精度な予測が可能です。
- 感度分析を用いた要因分析
- AIはブラックボックスと言われますが、Multi-Sigma®なら各入力パラメータの寄与度を数値で把握し評価できます。
- 多目的遺伝的アルゴリズムによる最適化
- 複数の目的変数に対して、最大化、最小化、目標値を設定し、説明変数の最適化が可能です。
- 説明変数に制約を与えた最適化や、誤差因子を考慮したロバスト最適化も可能です。
- 複数のAIモデルを組み合わせて解析できる連鎖解析
- 例えば、製造業で複数プロセスに跨るような生産工程の解析をする場合、個々の工程でAIモデルを作っておけば、Multi-Sigma®のプラットフォーム上でそれらを連結し、一気通貫で解析することが可能です。
Multi-Sigma®は、測定機器の制御、エンジニアリング、流体力学シミュレーション、創薬・材料開発、マテリアルインフォマティクス、プロセスインフォマティクス、異常診断 等あらゆる問題に適用できます。業務の属人化からの脱却、実験および解析の労力の大幅な削減にお役立てください。
【Multi-Sigma®による解析例】
- Multi-Sigma®を利用したMEMSセンサ製造プロセスの多目的最適化
MEMSセンサの製造プロセスにおいて、製造パラメータ（エッチング時間・温度、成膜圧力・温度・時間、露光量、現像時間）から性能指標（感度、直線性、S/N比）の予測・要因分析・最適化に成功した事例。 - Multi-Sigma®による連鎖解析を活用したモーターとファン統合設計の高速化
モーターおよびファンの設計変数に対するの出力特性を予測するAIモデルそれぞれを連結させることで、全体システムにおけるコスト、消費電力、および性能の多目的最適化に成功した事例。 - Multi-Sigma®を活用したPET製容器の成型条件におけるロバスト最適解の探索
PET製容器の射出成形シミュレーション結果から高精度なAIサロゲートモデルを構築し、誤差因子の影響を考慮したロバスト最適解の探索に成功した事例。
