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Multi-Sigmaを活用して研究開発を効率化した事例、DXに成功した事例を紹介します。
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論文集
（国立研究開発法人 産業技術総合研究所 安全科学研究部門 社会とLCA研究グループ）
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東プレ株式会社様との共同開発
開発元・株式会社エイゾスの顧客対談へ
自動車の燃費性能とエンジン出力という相反する性能の最適なバランスを実現するための設計パラメータを探索します。
開発元・株式会社エイゾスのユースケース記事へ
多様な乗員体格を考慮した上で、自動車の安全装置に対する最適設計パラメータを探索します。
モーターとファンのように性能のトレードオフが複雑な製品の性能予測から多目的最適化までを一気通貫で実行します。
NEDO「アルミニウム素材高度資源循環システム構築事業」
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SWCC株式会社様
MEMSセンサの製造において、望ましい性能指標（感度、直線性、S/N比）を得るための最適な製造パラメータを探索します。
複雑なヒートポンプシステムの挙動を高精度に予測するモデルを構築し、高効率な運転条件の探索を行います。
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を探索します。
名古屋大学大学院情報学研究科 松田圭悟様
金属有機構造体（MOF）の開発において、適切な密度と高いCO₂吸着性能を実現する合成条件を求めます。
無機化合物データを基に形成エネルギーとバンドギャップのAI予測モデルを構築し、太陽電池材料として有望な特性を持つ化合物を探索します。
207種の冷媒の分子記述子データから、低GWP特性を有す化合物を迅速かつ効率的にスクリーニングします。
コンクリートの圧縮強度に影響する要因の特定と、圧縮強度を最大化する配合条件の探索を行います。
アルミ合金の組成比と処理条件から機械特性を高精度に予測し、特性のトレードオフを考慮しながら最適な組成比と処理条件を探索します。
計算コストの高いシミュレーションをAI予測で代替することにより、固体電解質の候補材料のスクリーニングを大幅に高速化します。
異なる板厚の組合せを対象に、スポット溶接条件と溶接特性データから予測AIモデルを構築し、板厚の組合せごとに最適な溶接条件を探索します。
アルツハイマー治療薬として期待されるBACE阻害剤について、薬剤活性(pIC50) とその副作用の最適なバランスを探索します。
創薬プロセスにおける重要な物性値である水和自由エネルギーを分子記述子から予測します。 #マテリアルズインフォマティクス #MI
各患者の年齢・性別や症状に合わせて、痛みの改善度を最大化する治療内容（理学療法・運動療法・薬物療法・認知行動療法）を提案します。
翌日の疲労度を最小化、翌日の集中度を最大化するための睡眠条件（運動時間・寝室の温度・照明の明るさなど）を求めます。
臨床データと脳画像データから、アルツハイマー病のリスクを高精度に予測します。さらに重要な予測因子を特定することで、早期の介入を可能にします。
そよかぜ循環器内科・糖尿病内科 中村陽一様
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信州大学医学部 横川吉晴様
トレーニングログデータから、アスリートの主観的負荷と怪我の発生を予測します。選手のコンディション管理や怪我の予防に役立ちます。
テニスプレーヤーの技術レベル（上級者・中級者・初級者）に応じて、最適なラケットの弾性と重さを実現する設計パラメータを求めます。
カゴメ株式会社様、カゴメアグリフレッシュ株式会社様との共同開発
京都大学大学院農学研究科 長岡伸一様
計算コストの高いシミュレーションをAIで代替することにより、波形データの予測分析を大幅に高速化します。
店舗の各部門の20週間先までの売上を予測します。割引キャンペーンなどの施策が売上に与える影響の大きさも分析します。
Multi-Sigmaを利用した研究論文の一覧を公開しております。
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