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分析支援サービス
お客さまのデータの分析を日立のデータ分析の専門家が代行し、
分析結果をレポートします。
このようなお悩みはありませんか?
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研究開発に役立ちそうなデータはあるが、MIの進め方が分からず、自社での実現が難しい。
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日立のご提案
数多くのMI導入の支援を行ってきた経験や知見をもとに、データ分析を代行します。
さまざまな分野でデータ解析を行ってきた経験や、当社が研究を重ねたデータ分析技術を使い、日立のデータサイエンティストが検証をご支援します。
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MIを始めるにあたり、社内に有識者がいないため、専門家の知見を取り入れて、自社の研究開発の手法を確立したい。
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日立のご提案
社内教育やコンサルティングより、MI普及をご支援します。
MIに関する教育のご支援やコンサルティング・講演を行い、組織的なMIの普及や社内データサイエンティストのレベルアップをご支援します。
分析支援サービスとは
マテリアルズ・インフォマティクス(MI)のパーソナルトレーナーとして、研究開発の効率化やMIの組織的な活用を支援するサービスです。
お客さまのデータの分析を、日立のデータサイエンティストが代行し、分析結果をレポートします。
また、MIに関する教育やコンサルティングを通じて、組織全体でのMI普及や社内データサイエンティストのレベルアップをご支援します。
特長
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多様な分野・業界での支援実績
- 日立は、化学・産業分野を中心とした数多くのお客さまとの協創を通じ、MI推進の支援を行ってきました。これまでの経験や、日立が研究を重ねたデータ分析技術を使い検証をサポートします。
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国内外でのMIコンペで受賞歴があるデータサイエンティストが在籍
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世界的なAIデータ分析コンペ「Kaggle」におけるKaggle Master*の称号をもつデータサイエンティストが在籍をしています。材料開発やMIに関する幅広い知見をもとに、お客さまのMI推進に伴走します。
*Kaggle Master : メダルの獲得枚数に応じてランクが決定し、Kaggle Masterになるためには、金メダル1枚と銀メダル2枚を獲得する必要がある。2023年7月現在でKaggleの登録者数は全世界で1,400万人以上であり、Kaggle Masterはそのうちの約2,000人と到達の難しい称号である。
機能
「分析支援サービス」の主な機能です。
材料特性予測支援
蓄積された実験データを統計確率モデルに当てはめ、予測モデルを導きます
ベテラン研究者の知見・経験をモデル化し、ノウハウを共有化。MIによるデータ分析の経験が不足していても、最初から効率よく実験が可能です。
材料実験計画策定支援
データマイニングやシミュレーションとAIを連携
材料特性の目標値に最も近い実験条件や、実現値を改善しうる未探索条件を探査し、実験候補を提示します
目標の材料を開発するための実験条件を効率よく発見。分析データを拡張することで、専門家の知見を超えた候補の提示も可能です。
テキストマイニング支援
特許・論文などの技術文書やWeb記事に対し、テキストマイニング技術を適用することで、重要な情報を抽出・構造化します
構造化したデータを分析することで、新たな知見を得ることが可能です。
材料画像解析支援
データベースに蓄積された実験結果やシミュレーション結果の画像データにDeep Learningを適用し、その結果を用いて予測モデルを構築します
画像データから抽出した特徴量を分析要素に加えることで、予測精度を向上します。
導入事例
- 日東電工 マテリアルズ・インフォマティクス(MI)事例【技術編】
- MIの活用や「分析支援サービス」におけるMIコンサルティングの効果についてご紹介します。
2024年4月12日 日立のデジタル情報Webメディア「Digital Evolution Headline」掲載
実績紹介
材料開発ソリューション紹介映像
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