変数選択
回帰分析における変数選択について
線形回帰分析や一般化線形回帰分析を用いる際、説明変数（特徴量）の数が多いと「どのように変数を選べばよいか」と悩まれる方は少なくありません。実際、回帰モデルにおいては、どの変数を採用し、どの変数を除外するかがモデルの精度や解釈性を大きく左右するからです。一方で、「これさえやれば完璧」という万能な変数選択手法は存在しません。データの構造や分析...
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緻密な最適化
データで変わる未来：AIが拓く慢性腰痛のオーダーメイド医療
医療の世界では、「一人ひとりに最適な治療を」という理想が長く掲げられてきました。しかし、その実現は容易ではありませんでした。患者ごとに異なる背景、症状、そして治療への反応—これらを総合的に分析し、最適な治療法を導き出すには膨大なデータと高度な分析技術が必要です。 今回は、慢性腰痛患者に対するオーダーメイド医療におけるMulti-Sigma...
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緻密な最適化
連鎖的データ分析がもたらす革新：高機能MOF開発における実験データの融合
はじめに：個別の実験データからは見えない全体像を明らかにする こんなことを感じることはありませんか？「異なる実験から得たデータを組み合わせて解析したい」「複数のAIモデルを組み合わせて予測をしたい」「複数のAIモデルを組み合わせて最適化を実行したい」 これらの悩みは、研究開発の現場で非常に一般的なものです。個々のシステムやデータに対する理...
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モンテカルロシミュレーション
AIを活用したモンテカルロシミュレーション
モンテカルロシミュレーションは、ランダムな入力変数を持つシステムの可能な結果を推定するための強力な手法です。明示的な目的関数が不明な複雑な環境において、AIを活用したモンテカルロシミュレーションは、システムの挙動や予測をより深く分析することを可能にします。この手法は、材料設計、試作テスト、計算流体力学（CFD）、構造解析、売上予測など、不...
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主成分分析
次元削減(1) 主成分分析
はじめに 本記事では、次元削減手法について解説します。今回は、主成分分析と呼ばれる手法を用いて次元削減を行う方法をご紹介します。この記事では、パラメータ選択ではなく、元々のパラメータ数よりも少ない数の新しいパラメータを作り、その新しいパラメータが張る低次元空間でデータを表現することを次元削減と呼んでいます。 機械学習を用いたデータ分析で、...
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緻密な最適化
Multi-Sigma® を利用した慢性腰痛患者のオーダーメイド医療
株式会社エイゾスのAI解析プラットフォームMulti-Sigma®は、慢性腰痛患者のデータを学習することにより、患者ごとに最も適した治療内容を提案します。 １．Multi-Sigma®を用いた治療効果の予測 Multi-Sigma のAI予測機能を利用すると、入力データ（説明変数）と出力データ（目的変数）を用いてAIモデルを学習させ、両...
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ガウス過程回帰
【効率的な条件探索】Multi-Sigmaで簡単ベイズ最適化
皆さんは、こんな経験はありませんか？ 「売上予測を立てたものの、その予測がどのくらい確かなものなのか分からない…」 「製品の最適な製造条件を見つけたいが、実験回数は限られている…」 そんな時に役立つのが、「ガウス過程回帰」であり、それに獲得関数というものを組み合わせた「ベイズ最適化」です。 予測の「確かさ」を知る重要性 予測には必ず「不確...
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連鎖解析
生産プロセスのモジュール化・システム化に対応するためのAI連鎖解析による仮想実験
株式会社エイゾスは、世界初となる、革新的なAIの連鎖解析システムを開発いたしました。本解析システムは、同社が国際特許を出願中の技術で、ノーコードAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma」において2024年7月31日よりご利用いただけます。 本稿では、なぜAIの連鎖解析が必要か、それを現実の研究開発の現場でどのように活用できるのかに...
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緻密な最適化
Multi-Sigma 開発秘話
Multi-Sigma 開発の動機 本日はなぜ私がマルチシグマを開発したのか、その開発の動機についてお話したいと思います。 実は、私は2005年から2023年の9月までの18年間、日本最大の国立研究機関の一つである、産業技術総合研究所（産総研）というところで研究をしていました。産総研では、基本的にデータサイエンスに関する研究をしていたんで...
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AI実験計画法
複数のアウトプットを同時に予測し、多目的最適化（逆解析）するMulti-Sigma
昨今のAIのツールの進化は目覚ましいものがあり、いわゆるAuto MLといわれる、ノーコードで機械学習・深層学習を活用するアプリも多く生まれています。現在、一般的な機械学習のツールは、予測のためのツールで、アウトプットは一つしか解析できないものがほとんどです。しかし、様々な現実の利用のシーンを考えると、それでは不十分なケースが多いのではな...
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