株式会社エイゾスは、同社が展開しているAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma」において、複数のAIモデルを組み合わせて解析ができる連鎖解析機能の提供を開始した。
「Multi-Sigma」は、複数のアウトプットを同時に解析し、さらにそれら複数のアウトプットに対して逆解析(目標とするアウトプットを得るために最適なインプットの探索・最適化)を行うことを目的とした、AI解析プラットフォームだ。インプットパラメータは200個まで、アウトプットパラメータは100個まで解析できる。
その他にも、逆解析を行う際にインプットに対して複数の制約を加えることも可能だ。
今回発表された「Multi-Sigma」の連鎖解析機能では、複数⼯程を個々のプロセスに分割し、それぞれに対して実験を実施してAIモデルを作成する。
そして、それらAIモデルをつなぎ合わせて1つのシステムとして解析できる連鎖解析システムを構築する。AIモデルをつなぎ合わせたシステムを活用することで、予測・要因分析・多⽬的最適化を実⾏するというものだ。
こうしてプロセスごとにAIモデルを作成することで、例えば仮にProcess1のみがアップデートされたとしても、Process1のAIモデルのみをアップデートし、過去のProcess2、Process3のモデルと接続できるため、「Multi-Sigma」の連鎖解析機能を用いれば、システム全体の実験をやり直す必要はない。
また、システム全体を動かして⼀度で全てのプロセスのデータを取得することも可能だが、プロセスごとに実験を⾏うこともできるため、システム全体を動かして実験データを取得する必要もない。
さらに、プロセスごとに要因分析を⾏うことができるため、システム内部のメカニズムを理解しやすくなる。
このようにプロセスごとにAIモデルを分割しておくことで、個々のAIモデルを、他の事例にも流⽤しやすくなる。
「Multi-Sigma」の連鎖解析機能を用いることで、それぞれの部署で個別にAIモデルを構築し分析できるだけでなく、それらのAIモデルを連結し一連の流れを含む全体のシステムとして予測や要因分析、最適化といった分析が可能となるとのことだ。
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