　従来のクラスタリング技術では、データ間の距離や類似度などの基準から、データをクラスタというグループに分類する。少量のクラスタではクラスタ中心からデータまでの距離が短いため、クラスタの外にあるデータもクラスタ中心に近いと判断する。そのため、良品に比べて不良品の数が少ない場合、少量のデータ群（不良品）に他のデータ（良品）が混入するケースが発生していた。

　同社が開発した深層クラスタリング技術は、クラスタの中心にデータ群が集まる従来の学習基準に加えて、独自の学習基準を導入している。これは類似度の高いデータ同士が離れないようにするもので、少量のデータ群が他のデータに混入することを抑制し、少量のデータ群を独立したクラスタとして分類できるようになった。

　同技術を手書き数字の公開データに適用したところ、教師なし学習での分類精度が従来の93.8％から、98.4％に向上した。

　同社は今後、社内外の半導体および他分野の製造現場へ向けて、同技術を広く適用していく。

手書き数字の少量の「0」と多量の「6」を分類する例（クリックで拡大）出典：東芝

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