株式会社エイゾスのAI解析プラットフォームMulti-Sigma®を用いて、3つのAIモデルを組み合わせることで、翌日の疲労度を最小化・集中度を最大化するような睡眠条件を求めます。
１．Multi-Sigma を用いた複数AIモデルの構築とAI連鎖解析
Multi-Sigma のAI連鎖解析機能を利用すると、複数プロセスのそれぞれにAIモデルを構築し、それらのAIモデルを連結させて予測や最適化、要因分析ができます。
2. Multi-Sigma®を用いたAI連鎖解析の予測
３つのAIモデルをMulti-Sigma®の連鎖解析機能で連結することにより、入力データ（「過去の平均睡眠時間」、「コーヒーの量」、「運動時間」、「寝室の温度」、「照明の明るさ」）から、出力データ（「翌日の疲労度」、「翌日の集中度」）を予測することができます。
3. Multi-Sigma®のAI連鎖解析を用いた要因分析と最適化
３つのAIモデルを連結し、最終的な出力（翌日 の疲労度・集中度）に対する、最初の入力 データの寄与度を求めることができます。
３つのAIモデルを連結し、「翌日の疲労度」を最小化し、「翌日の集中度」を最大化する条件を求めることができます。
