機能

新バージョンリリース　Multi-Sigma V2(2023/8)

ニューラルネットワーク解析

1. AIモデル作成時間の大幅短縮

ニューラルネットワークモデルのハイパーパラメータを自動探索し、高精度なモデルを作成する「オートチューニング」機能の所要時間が大幅に短縮されました。

例）説明変数3つ、目的変数2つ、データ数30の場合
　V1での所要時間：約8時間
　V2での所要時間：約1時間

2. プロファイリングの自動作成

学習データをMulti-Sigmaにアップロードした後、各変数の記述統計量やヒストグラム、変数間の相関係数等を確認できる「プロファイリング」が自動作成されるようになりました。プロファイリング結果はHTMLファイルとしてダウンロードできます。

3. アンサンブルモデルの操作性向上

AI予測、要因分析、最適化の際に複数のAIモデルを用いて解析する「アンサンブルモデル」において、AIモデルが予測誤差の小さい順に表示されるようになりました。

ベイズ最適化

1. 解析の解像度が大幅に向上

サーバの増強・高速化により、大規模なデータも扱えるようになりました。

V1での制約：説明変数の上限数10、目的変数の上限数2、データ数上限50、データ数+提案させる候補数上限55
V2での制約：説明変数の上限数200、目的変数の上限数100、データ容量3MBまで

2. 最適化の詳細設定

ニューラルネットワーク解析と同様に、詳細な多目的最適化の設定（最大化・最小化・非制御・目標値設定、説明変数間の制約条件の設定）が実行可能になりました。

3. 予測・要因分析

ニューラルネットワーク解析と同様に、AIモデル作成後の予測および要因分析を行えるようになりました。

その他

1. インターフェースのデザインを刷新しました。ライトモード/ダークモードの切り替えも可能です。

2. スタートアップガイドを更新しました。
3. ヘルプを更新しました。ヘルプ内にFAQを新規追加しました。

機能一覧

1. AI学習

ニューラルネットワークをチューニングし、30 程度のデータから、精度の高い予測が出来ます。ビッグデータは必要ありません。


2. ハイパーパラメータのオートチューニング

難解なニューラルネットワークの構造（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。Multi-Sigma独自のオートチューニング機能（特許出願中）により、少ない実験データでも最適なハイパーパラメータを自動で探索し、高精度な予測が可能です。

3. AI予測

AI学習によって作成したAIモデルを用いて、未知のインプットデータに対するアウトプットデータの予測を行います。

4. AI予測の結果のグラフ作成

AI予測で生成された結果のデータをグラフ化できます。

5. 要因分析

作成したAIモデルにおいて説明変数がどの程度目的変数に影響を与えているかを貢献度として確認できます。

6. 最適化(多目的遺伝的アルゴリズム)

AI学習によって作成したAIモデルと、多目的遺伝的アルゴリズムを用いて最適なアウトプットの条件となるインプットの探索を行います。


7. アンサンブル解析

AI予測、要因分析、最適化では、複数のAIを組合せて、複数のAIの解析結果の平均値を用いて解析することができます。

8. ベイズ最適化

実験コストの高いシステムに対して、ニューラルネットワークモデルよりも更に少ない実験回数で最適な解を探索可能です。
ニューラルネットワークモデルとベイズ最適化を使い分けることで幅広い解析が可能です。


9. 実験データ作成

データ数と説明変数の数を入力し、各説明変数の値の範囲を指定することで簡易的な実験データを作成することができます。

10. 学習データの統計解析（プロファイリング）

アップロードしたデータの統計解析を行うことができます。pandas-profilingの機能を用いています。