緻密な最適化
要因分析, 予測AI最適化AI, 多入力多目的解析, 緻密な最適化
MEMS製造の“モグラ叩き”に終止符を7つの条件×3つの性能をAIで同時攻略する
「感度は上がった。でも、直線性が崩れた。」 MEMSセンサの条件出しで、この一言から始まる“やり直し”は珍しくありません。成膜を調整すれば感度は伸びる。しかし直線性が揺れる。エッチングを動かせば、今度はS/N比が落ちる。 扱う製造パラメータは7つ。 エッチング時間 エッチング温度 成膜圧力 成膜温度 成膜時間 露光量 現像時間 満たすべき...
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実験条件、まだ「勘」で決めていませんか？AI解析の成果を最大化する、スマートなデータ準備術
金曜の夕方、あなたはエクセルとにらめっこしていませんか？ 新しい材料の配合比率。製造プロセスにおける温度と圧力。反応時間と触媒の量—。来週の実験条件を決めるため、エクセルのセルに数字を並べながら、こんなことを考えていませんか？「これまでの経験則で、だいたいこの辺りを試せばいいか…」「とりあえず、最小値と最大値の間を等間隔で振ってみよう」「...
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AIが導いたテニスラケットの「黄金比」Multi-Sigma®が暴く、勝利の設計方程式
はじめに：「最高のラケット」は、あなたの敵かもしれない 突然ですが、フェデラーが愛用するラケットをあなたが手にしたら、彼のようなスーパーショットが打てるでしょうか？残念ながら、答えは「No」である可能性が高いです。むしろ、重すぎて振り遅れたり、硬すぎて手首を痛めたりするかもしれません。テニスにおいて、道具は単なるモノではありません。プレー...
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AIが部門間の壁を壊す。「連鎖解析」で実現する”本当の”全体最適とは
世界最高のシェフが作った完璧なパスタと、別の世界最高のシェフが作った完璧なソース。この2つを組み合わせれば、史上最高の一皿ができあがる──はずでした。 ところが現実は残酷です。パスタの塩加減とソースの塩味が重なりすぎて、食べられたものではない…。 実は、製品開発の世界でも、このような現象が日々発生しています。 「1+1=2」が成り立たない...
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なぜ今、Multi-Sigma®が選ばれるのか？ AI解析の新時代
「長年の経験と勘だけが頼りだ」「データ分析専門の部署に依頼するのは時間がかかる」「AIツールを導入したが、結局プログラミング知識が必要で使いこなせない」 研究開発、製品設計、製造条件の最適化…。あらゆるビジネスシーンで、私たちは日々「最適解」を探し求めています。しかし、複雑に絡み合う要因と、時に相反する複数の目標の前で、多くの技術者や経営...
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スポット溶接×AI：板厚別ベスト条件をロバストに自動探索
1. はじめに 燃費と安全を両立するため、近年の自動車開発では高張力鋼（Advanced High Strength Steel ; AHSS）等の高機能鋼板の採用が拡大しております。自動車の製造で多く用いられているスポット溶接の最適条件は溶接電流・通電時間・電極加圧力・電極角度・板厚組合せなど多次元パラメータの相互作用で決まり、近年は高...
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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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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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【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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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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