　simMachinesは、世界的に注目されているXAI（説明可能AI）の1つで、「予測」と「予測に至る解釈の提示」が可能だ。simMachinesのアルゴリズムは、独自の計算手法を使って数千項目の変数を持つデータにも対応し、さまざまなデータ分析に使用できる。また、予測アルゴリズムがデータ間の類似性を指標として持つため、データレコード単位、かつ値の範囲で予測の根拠を把握する。

　さらに、投入データを基に、ノンプログラミングで予測モデルを生成する機能を備えた。予測モデルを生成と同時にAPI化し、すぐに業務システムやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）などに組み込むことができる。

　ISIDは、製造業の生産工程において特定事象が発生した際の要因分析や、金融機関での与信結果分析など、幅広い分野でのPoC（概念実証）に着手している。simMachinesの提供開始により、AIの実務適用を進めて、顧客や社会の問題解決につなげていく。

AIソリューション「simMachines」のロゴ出典：電通国際情報サービス

AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
機械学習はどうやって使うのか――意外と地道な積み重ね
前編では、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。
芽吹くか「組み込みAI」
第3次ブームを迎えたAI（人工知能）。製造業にとっても重要な要素技術になっていくことは確実だ。2017年からは、このAIを製品にいかにして組み込むかが大きな課題になりそうだ。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
人工知能は製造現場でどう役に立つのか
人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。ただ、製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。
「分析したら何でも分かる」は妄想？　第4次産業革命の前提となるデータの考え方
製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。本連載では、第4次産業革命で起きていることや、必要となることについて、話題になったトピックなどに応じて解説していきます。第24回となる今回、は第4次産業革命において価値の源泉になる「データ」をテーマに、その考え方やポイントなどを解説します。