Multi-Sigma

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。

新機能「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な「ベイズ最適化」機能が追加されました。
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、Multi-Sigmaでこれまで以上に幅広い解析が可能となっております。