AI 解析入門

実験現場では、センサーのエラーや測定ミスにより、データに空欄 (NaN) が発生することは日常茶飯事です。貴重なデータを捨てずに活用するため、Multi-Sigma は欠損値を適切に埋めるための複数の手法を提供しています。

AI は数値の「大きさ」に影響を受けます。例えば、「温度 (200℃)」と「添加量 (0.01g)」をそのまま学習させると、数値の大きい「温度」ばかりを重視してしまう可能性があります。これを防ぎ、すべての変数を公平に評価させるために、数値を一定の範囲に変換する「スケーリング」が行われます。

Multi-Sigma は標準では時系列解析を直接サポートしていませんが、簡単な前処理でセンサーデータのような時間の概念を持つデータを解析できます。これは、時系列データ (縦持ち) を AI が学習しやすいテーブルデータ (横持ち) に変換するテクニックです。

主な手法は「ラグ特徴量」の作成です。これは、過去のデータを現在のデータと同じ行に含める手法で、例えば時刻 t のデータに対して、1 つ前の時刻 t-1 の値や 2 つ前の時刻 t-2 の値も入力変数として加えます。これにより、AI は「過去の値がどう変化してきたか」という時間の流れやトレンドを学習することができます。

AI は、データセットを何度も繰り返し見ることで賢くなります。この学習プロセスに関する基本的な用語を解説します。

AI が学習データを「丸暗記」しすぎて、未知のデータに対応できなくなる「過学習」は、AI モデルの信頼性を損なう大きな問題です。Multi-Sigma は、これを防ぐための様々な技術 (正則化) を搭載しています。

活性化関数は、AI の最終的な出力の「形式」を決定する重要な設定です。何を予測したいかに応じて適切なものを選択します。

AI モデルは、学習の開始条件 (初期値) がランダムであるため、同じデータで学習させても、実行するたびに結果がわずかに異なることがあります。単一のモデルの偶然の「癖」に頼るのはリスクが伴います。

そこで用いられるのが「アンサンブル学習」です。これは、複数の異なるモデル (Multi-Sigma の場合はイテレーション) の予測結果を組み合わせることで、より安定的で信頼性の高い予測を得る手法です。「三人寄れば文殊の知恵」ということわざのように、個々のモデルの弱点を互いに補い合い、全体としてより賢いモデルを構築します。

時系列データを扱う際、未来のデータを使って過去を予測するモデルを誤って作成してしまう「情報のリーク」は、モデルの性能を過大評価させる深刻な問題です。

Multi-Sigma は、これを防ぐための「Future Data Validation」機能を備えています。この機能により、学習データと検証データを時系列に沿って厳密に分割し、常に「過去のデータのみで未来を予測する」という、現実に即した正しい検証環境を構築することができます。

GPR は、少ないデータ点からでも全体の傾向を滑らかに予測することに長けた手法です。ニューラルネットワークが大量のデータから複雑なパターンを学ぶのに対し、GPR は各データ点がどの程度影響しあうかを考慮して、未知の領域を「確率的に」予測します。

最大の特徴は、予測値と同時にその予測の「不確実性 (予測分散)」を出力できる点です。モデルが自信を持って予測している領域と、自信がない (データが不足している) 領域を可視化できます。

カーネル関数は、データ同士の「似ている度合い」を測るための物差しです。予測したい物理現象の特性に合わせて適切なカーネルを選択することで、GPR の予測精度は飛躍的に向上します。

ベイズ最適化は、GPR が出力する「不確実性」を利用して、次にどの実験を行えば最も効率的に最適解に近づけるかを提案する技術です。闇雲に実験するのではなく、「情報の価値が高い点」を狙って探索するため、実験回数を劇的に削減できます。その探索方針を決めるのが「獲得関数」です。

EI (期待改善量) や PI (改善確率) といった獲得関数を指標にすることで、AI は「現在の最良値よりも大幅な性能向上が見込める領域」や「まだデータがなく不確実だが、試す価値のある領域」を賢く見つけ出します。

AI が学習したモデルを基に、仮想的な実験データを大量に生成する機能です。Multi-Sigma では、設計空間全体にわたって一様に 1 万点もの仮想的なデータポイントをサンプリングし、それぞれの結果を予測します。

これにより、実際には実験していない未知の領域も含めて、システム全体の挙動や、出力同士のトレードオフ関係 (Output x Output プロット) を視覚的に把握することができます。これは、広大な設計空間の全体像を掴む上で非常に強力な手法です。

研究開発の現場では、「強度を最大化しつつ、コストは最小化したい」といった、複数の相反する目標 (トレードオフ) を同時に達成することが求められます。このような課題を解決するのが、多目的遺伝的アルゴリズム (Multi-Objective Genetic Algorithm - MOGA) です。

MOGA は、生物の進化の仕組みを模倣したアルゴリズムで、仮想的な世代交代を繰り返しながら、より優れた設計条件の組み合わせを探し出します。

その結果として得られるのが「パレート解 (Pareto Solution)」です。これは、一方の目標を改善しようとすると、もう一方の目標が悪化してしまうような、トレードオフの関係にある最適解の「集合」です。唯一の絶対的な正解ではなく、複数のバランスの取れた選択肢の中から、エンジニアが最終的な意思決定を下すことができます。

AI が提案する解は、現実世界で実行可能でなければ意味がありません。例えば、材料の配合設計において、各成分の合計が 100% を超えることはありえません。このような物理的な制約を AI に教えるのが「制約条件」機能です。

連鎖解析では、複数の AI モデル (タスク) を GUI 上でブロックのようにつなぎ合わせ、プロセス全体のワークフローを構築します。これにより、上流工程の出力 (予測値) を、下流工程の入力として利用することが可能になります。

構築例:

1. 混合工程モデル: [原料 A, 原料 B] → (AI モデル 1) → [中間体の粘度]
2. 加熱工程モデル: [中間体の粘度, 加熱温度] → (AI モデル 2) → [中間体の硬度]
3. 成形工程モデル: [中間体の硬度, プレス圧力] → (AI モデル 3) → [最終製品の寸法]

Multi-Sigma は、各入力変数が結果に対してどの程度影響を与えているか (寄与度) を、感度分析 (Partial Derivative 法がベース) を用いて定量化します。単なる影響の大きさだけでなく、その影響が「ポジティブ (正の寄与)」か「ネガティブ (負の寄与)」かを分離して表示できるのが大きな特長です。

このように、AI の「思考プロセス」を物理的・化学的な現象と結びつけて解釈できるため、エンジニアは結果に納得感を持ち、自信を持って次のアクションを決定することができます。