機械学習ソリューションに学習モデルを直感的に理解するための機能を追加：製造ITニュース

ブレインズテクノロジーは、業務特化型機械学習ソリューション「Impulse」の主要機能「要因分析モジュール」に、ユーザーがより直感的に学習モデルを理解するための新機能を追加した。

[MONOist]

　ブレインズテクノロジーは2019年8月23日、業務特化型機械学習ソリューション「Impulse」の主要機能「要因分析モジュール」に、ユーザーがより直感的に学習モデルを理解するための新機能を追加し、提供を開始した。新機能は「Impulse Cloud」にて機能限定で無償体験できる。

　Impulseの要因分析モジュールは、検査工程や生産工程、インフラ設備運用で得たデータに検査結果を加えたCSVデータを入力、分析することで、不良や障害に寄与していそうな因子をランキング形式で取得できる。

　今回新たに、「異常サンプルの類似度の可視化機能」「高次元データの特徴量の可視化機能」「不良要因分析機能」「良品、不良品ルールの書き下し機能」「データ可視化機能」の5つの機能を追加した。

異常サンプルの類似度の可視化機能（クリックで拡大） 出典：ブレインズテクノロジー

不良要因分析機能（クリックで拡大） 出典：ブレインズテクノロジー

良品、不良品ルールの書き下し機能 出典：ブレインズテクノロジー

　異常サンプルの類似度の可視化機能を利用すると、不良発生パターンの候補をクラスターマップとして可視化し、発生原因別に対策を講じられる。また、良品、不良品ルールの書き下し機能では、良品を得るための制御パラメータの範囲などをIF-THEN-ELSEの形式で出力し、改善業務への活用が期待できる。