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NeuralSight

最終更新日:2023年12月21日

SETソフトウェア株式会社 データ分析・活用ソリューション担当
SETソフトウェア株式会社 データ分析・活用ソリューション担当
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業務に適用可能なベストモデルの探索を完全自動化 集団学習に基づくロバスト推定システムの開発を強力に支援

NeuralSightは、ニューラルワークスPredict の上位製品に位置づけられ、弊社がご提案する分析モデルに基づく課題解決ソリューションの成果を最大化します。 NeuralSightは、モデル構築作業の条件設定をGUIで設定することで、従来試行錯誤してきたパラメータ・チューニング作業を完全自動化し、その過程で得られたモデル群(数百~数千モデルを生成)から、運用に適用可能なモデルを、現場の感覚と照らしあわせながら、ビジュアルに選択可能にする最強ツールです。従って、開発生産性を極限まで高め、開発コストを大幅に抑えることができます。 また、ベイズ統計のような確率モデルと比較してニューラルネットワークモデルの短所と考えられる点推定から、集団学習、すなわち生成された高性能な多数のモデル出力分布に基づく推定モデルの開発を強力に支援します。 本パッケージには、予測モデルに基づく業務アプリケーション開発及びテスト用のランタイムエンジンが付属しています。

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NeuralSight

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  • 関連リンク - https://www.setsw.co.jp/business/neuralworks.html

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基本情報

NeuralSightは、研究者やアナリストが予測・分類・層別アプリケーションのための、頑健なニューラルネットワーク・モデルを構築するニューラルワークス Predictの能力を、最大限活用するためのツールです。 Microsoft Excel(2003以前)が取り扱うことのできるデータ量以上(256変数、65,000レコード)の大量データを扱うためのGUIを提供し、ユーザーがモデル構築の最適評価基準を指示できるようにすることで、ニューラルワークス Predictを一層強化しました。これにより、NeuralSightは人手をかけないで自動的にモデル構築を行い、多くのニューラルネットワーク・モデルから、最適なモデルを取捨選択できます。 具体的には、大規模アプリケーションや分析・診断機器用に、多種の入力パラメータを持つ大量データの分析モデル構築と評価は、膨大な時間と労力を必要とし、さらに評価値を計算し検討するための時間も必要となります。 NeuralSightは、このような工程を自動化し、数百あるいは数千のモデルを人手を介することなく構築することができ、生産性が高く開発コストを大幅に抑えることができます。

価格情報

商用ライセンス 4,980,000円 年間保守料 880,000円 アカデミックライセンス 2,580,000円 年間保守料 260,000円 以上の価格は全て税別価格です。

価格帯

100万円 ~ 500万円

納期

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※最短2週間以内で納品可能

用途/実績例

【アプリケーション】 中小ビルにおける電力需要予測システム、学習型ロボットカメラ、木材の乾燥工程における含水量予測、自動車エンジンの燃焼制御モデル、車体制御モデル(F1)、プラントの腐食発生予測、プラント制御モデル開発とデジタルツイン化、プラスチックの判別モデルに基づくリサイクル支援、半導体生産ラインの歩留まり要因判別、漢方処方箋支援、証券会社向けポートフォリオ分析支援、日経225先物取引支援、ATM資金需要量予測、企業の格付け予測モデル、コールセンターの入電数予測、販売予測に基づく生産計画支援、新商品の販売数量予測、コンビニエンスストアPB商品需要予測、湖のアオコ発生予測システム、植物工場の作物成長予測、酵母菌の培養条件の最適化、遺伝子発現に基づく開花日予測、遺伝子発現時系列データの可視化分析、鋳造工場における製品不良率予測、キュポラ溶解エキスパートシステム、分析モデルの共有による組織的意思決定支援システム

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ニューラルワークス分析モデルに基づく業務課題解決&ビジネスソリューション開発支援サービス

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ニューラルワークス分析モデルによるデータ活用支援ソリューション~分析モデルから業務支援システムまで提供

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この製品に関するニュース(7)

経営・業務課題解決への分析モデル作成・活用セミナー ~Excel線形分析からニューラルネットワーク分析の基礎、分析モデルに基づく課題解決へのステップ全体をつかむ~

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大量データと豊富な計算機資源を活用した機械学習に基づくAI開発は、現役最強棋士を破るほどの棋力を持つ囲碁AIが実現可能であることを証明し、それを契機として様々な未解決問題解決への活用の期待が大きく膨らんでいます。さらに、昨今の大規模言語モデルに基づく対話型AIは、知的生産のスピードと質を大きく変えてようとしています。一方、ビジネスの現場では消費者の多様なニーズに対応するために、経営・業務プロセスのデジタルトランスフォーメーション(DX)が進められていますが、圧倒的に多くの企業では、業務プロセスにデジタルツールを一部導入するに留まるか、データ活用を前提としたシステム基盤への投資判断の難しさやデータ分析技術、成果に繋げるための組織的運用に精通した人材の不在から、業務変革の機会を活かせていない現状があります。 本セミナーでは ・分析モデルに基づく問題解決プロセス ・分析モデルの活用において、課題となる少量データの取り扱い方と多様な事例 ・組織的なノウハウの共有に有効なExcelベースの分析モデル開発環境 ・経営課題解決に直結する、組織的分析モデルの活用事例 について、デモを交え実践的な知識を習得します。

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経営・業務課題解決への分析モデル作成・活用セミナー

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ビッグデータと豊富な計算機資源を活用した機械学習に基づくAI開発、とくに昨今の大規模言語モデルに基づく対話型AIは、知的生産のスピードと質を大きく変えてようとしています。一方で、ビジネス現場ではグローバル市場を前提とした消費者の多様なニーズに対応するための、業務プロセスのデジタルトランスフォーメーション(DX)の必要性が叫ばれており、不可欠の要素であるデータ活用を目的として、独自の分析モデルに基づくAIシステムの開発を行い成果に繋げている企業が生まれつつありますが、圧倒的に多くの企業では、データ活用を前提としたシステム基盤への投資判断の難しさやデータ分析技術、成果に繋げるための組織的運用に精通した人材の不在により、大きな機会損失に繋がっている現状があります。  本セミナーでは、製造業における事例をご紹介しながら ・分析モデルに基づく問題解決プロセスにおいて、  大きな問題となるスモールデータの取り扱い方と多様な活用事例 ・組織的な分析モデルの活用において有益なExcelをベースとする  プログラミング不要な分析モデル開発環境の利用方法 について、デモを交えて実践的な知識と理解を深めていただきます。

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業務課題解決への分析モデル作成・活用セミナー ~Excel線形分析からニューラルネットワーク分析へ、 分析モデルに基づく課題解決へのステップの全体像をつかむ~

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AIの活用が日常となる社会を支える、分析モデルの基礎と業務意思決定への活用セミナー 最近話題のChatGPTの業務への活用で相談を受ける機会が多くなってきました。 ChatGPTはその統計モデルとしての特性から、一般的な回答を得るためのコスト削減に効果を発揮する一方で、希少な情報(=外れ値)への問いかけに対しては間違った文章を生成する傾向が高いです。 業務活用においては、今までの業務範囲を超えた範囲の基本知識を得るために要していた、あるいは諦めていた行動に対して、今後はフル活用されることでしょう。 本セミナーでは、そのような統計モデルを業務に活用するために必要なデータの取り扱いやモデルの信頼性を高めるための方法をExcelをベースに学んでいきます。

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エンジニアのための実験計画法と Excel上で構築可能な 人工知能を併用する非線形実験計画法入門 ~《製造業における実験計画法》と《実験計画法が上手くいかない複雑な現象に対応する、人工知能を使った非線形実験計画法》の基礎・実施手順~

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1.典型的な既存の開発方法の問題点 2.実験計画法とは 3.実験計画法の問題点 4.実験計画法の問題点解消方法 ニューラルネットワークモデル(超回帰式)の活用 5.ニューラルネットワークモデル(超回帰式)を使った最適条件の見つけ方 6.その他、製造業特有の実験計画法の問題点 7.学習用 参考文献 紹介 8.全体に対する質疑応答 https://www.tech-d.jp/chemical/seminar/show/5635

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1973年創業以来、ホスト系、オープン系、制御系と多岐に渡るシステム構築、IT人材派遣、ソフトウェア・パッケージの販売、コンサルティングを積み重ねてきました。さらに製造業を中心に、業務課題を解決するビジネスソリューションの提供を幅広く展開しています。

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