Multi-Sigma

研究開発の現場にAIの力を!

従来の実験計画法にAIを組み合わせ「革新的実験計画法Multi-Sigma」が誕生しました。

革新的実験計画法で研究開発を効率化

研究開発の現場で直面する課題の多くは、複数の入力(材料投入量、温度、時間など)と複数の出力(品質、コスト、環境負荷など)がある「多入力多目的システム」ではないでしょうか。
Multi-Sigma は試行錯誤や経験に頼って行われてきた研究開発にAI の力でブレイクスルーをもたらしたいというAI 研究者の強い想いから生まれました。
従来のPDCA サイクルにAI の手法を取り入れたオリジナルの「革新的実験計画法」により、多入力多目的システムの最適解を効率よく導きます。

Multi-Sigmaの特徴
Multi-Sigmaの特徴

Multi-Sigmaの活用例

 
製品設計

製品設計

  • デザインパラメータの最適化
 
 
工程改善

工程改善

  • 製造条件の最適化
  • 環境負荷の低減
 
材料開発・創薬

材料開発・創薬

  • 物質特性+製造条件の最適化
 
治療行為の最適化

治療行為の最適化

  • 重症化リスク評価
  • 患者の状態に合わせた最適な治療方針の提案
 
マーケティング

マーケティング

  • 顧客層に対する最適な製品仕様の探索
  • 最も有望な顧客の属性の探索
 
経営管理

経営管理

  • 売上予測
  • 在庫管理の最適化
  • 対処方針の最適化

革新的実験計画法Multi-Sigmaのお役立ちポイント

開発を行っている研究者の方が、様々な実験にトライして、目的の結果を得ようとしています。 しかし、様々な開発の要因となる項目を総当たりで多くの実験が必要です。(例えば、入力条件4つの場合組み合わせ(16x18x5x5=7200回)の実験が必要)

何とか実験の回数を減らし膨大な時間と労力を減らしたい!

実験にかかるコスト

「Multi-Sigma」ならAIを使った実験データの予測・多目的変数の最適化が可能です。

試してみよう

操作は、実験結果を入力してモデルを作成し、後は、ガイドに従って選択しながら、求めたいボタンを押していくだけ・・・簡単!

Multi-Sigmaの画面

少ない回数で心配でしたが、各要因を様々に組み合わせて約60回の実験を行い、Multi-Sigmaで解析を試みました。

Multi-Sigmaはニューラルネットワークを使用してAIモデルを作成しますが、自動でチューニング(特許出願中)を行うことで、少ないデータから精度の高い予測を行うことができます。AIやプログラミングの知識は不要です。

さらに、このモデルを使って、最適化を行い、求めたい結果に必要な要因値を得ることが出来ました。

Multi-Sigmaのこのプロセスは、製造業、金融、医療、小売り、不動産、電力、航空などあらゆる業界での研究開発に利用可能です。

様々な業界で利用できます

実績

「人工知能で体外設置型人工心臓を最適設計
-機能向上と副作用低下を両立させた人工心臓をデザイン-

2020/10/13掲載の産総研研究成果記事をご参照ください

実績

カタログ

Multi-Sigmaカタログ

PDF, 2.45MB

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