ユーザー事例

データ分析プラットフォーム

AlkanoVisual Mining Studio、Visual R Platform、Deep Learner、Big Data ModuleはAlkanoとしてリニューアルしました。

株式会社村田製作所

技術・事業開発本部 共通基盤技術センター 様

コンサルティングによりAIスキルをレベルアップ

技術・事業開発本部
共通基盤技術センター
CAD/CAE技術部 開発3課
内田 満美 様データサイエンティスト教育プログラムを立ち上げ、社内の AI 人材の育成を進めている
株式会社村田製作所 技術・事業開発本部 共通基盤技術センター様。その受講生のアフターフォローに、NTTデータ数理システムのコンサルティングを利用し、若い技術者の知識やスキルのさらなる向上をはかっている。このコンサルティングを利用された目的や効果を、受講者の内田様と、AI 人材育成を担当する同センターの中村様、徳本様に伺った。

Interview
ベイズ最適化を自在に使いこなすために今回の分析に取り組まれた経緯を教えていただけますか。
内 田

私は現在、入社して3 年目です。2 年目のときに、当社の共通基盤技術センターが実施しているデータサイエンティスト教育プログラムで、AI の知識や活用方法を学びました。それをもとに、興味があった材料開発部門の人とMI（ Materials Informatics ）に取り組 んでいます。材 料 開 発ではこれまで、数 多く存 在する材 料 の 中からトライアンドエラーによる総当たりで実験をして高性能な材料を見つけていました。そうではなく、AI であらかじめ材料の情報を学習させ、性能を予測して絞り込み、それをもとに少ない実験で効率的に材料を探索しようという取り組みです。材料のデータ数が少なく予測が難しいことが一番のネックでしたが、ベイズ最適化という少ないデータでも推論可能な AI の手法があることを知りました。そこで、データサイエンティスト教育プログラムで教材として利用したVisual Mining Studio（以下、VMS）やVisual RPlatform（以下、VRP）を使って取り組もうとしました。しかし独学では習得に限界があり、課題に取り組む際に、どうしていいか分からずつまずいてしまいました。また私自身プログラミング初心者であるため、自分でプログラムを書くのが難しいという問題もありました。そこで教育プログラムを実施している徳本や中村に相談して、NTTデータ数

技術・事業開発本部
共通基盤技術センター
企画管理課 チームリーダー
中村 武治 様（右）企画管理課徳本 直樹 様（左）Profile株式会社村田製作所 様
1944年創業、コンデンサやセンサなど電子部品の製 造からそ のアプリケーション開発・提供まで展開している総合電子部品メーカー。最 先 端 材料 の 研 究開発、広範囲な製品ラインナップ、グローバルな製品・販売ネットワークを強みに成長。チップ積層コンデン
サでは40％、ショックセン
サでは95 ％の 世 界シェアを獲得している。

理システムからベイズ最適化の分析方法に関してコンサルティングを受けることにしました。

コンサルティングはどのような内容でしたか。
内 田

ベイズ最適化の理論に始まり、作業手順の習得までNTTデータ数理システムの担当者と個別にやり取りしながらレクチャーしてもらいました。解析方法をより深く理解するために、テーマを設定してテスト解析も行っています。テーマに合わせてどんなデータをどう揃えて設定するか、その際にVMSやVRPでどのようにデータを流すか、そして出てきた推定結果をどう評価しそのサイクルを回していくかといった実践的な手法などです。また、Visual Analytics Platform（以下、VAP）上で使えるベイズ最適化のスクリプトを作ってもらって、プログラミングなしに作業できるようにしてもらいました。
［裏面に続く］テスト解析で、AI の効果を他部門の技術者にも浸透テスト解析では「メイクの好みの推定」を行ったそうですね。

コンサルティングのご感想をお聞かせください。

内 田

内 田

ベイズ最適化を本格的にMI へ当てはめる前に、手法を理解するため、また材料開発部門の女性陣にもAIに対らえたので、この AIに対する理解が深まるとともに作する興味を持ってもらうために、徳本と相談し、メイク業の進め方も身につきました。現実のデータを数学的という彼女たちも興味が持てるテーマでテスト解析ににどのように翻訳してAIに落とし込むか、NTTデータ参加してもらいました。12 色のチークと、38 色のリッ数理システムの担当者に実際のデータを見てもらいなプを組み合わせた456 枚のサンプル画像を用意し、そがら作業できたことが習得にとても役立っています。の中から10 枚を参加者に見せて、好みかどうか参加者作業はVAP上でGUIにより簡単に行え、私のようなAIに点数で評価してもらうものです。その結果をもとに初心者にはこのツールなしにできなかったと思います。

好きなメイク・嫌いなメイク、つまり、好みの度合いが最大／最小となる色の組み合わせをベイズ最適化で

中 村

少ないデータから結果を推定できる、ベイズ最適化の機能や特長を体験するいい機会になったと思います。

推定しました。ベイズ最適化は、組み合わせによってそれを内田だけでなく、この AIを活用してほしい材料導き出される値（今回は好みの度合い）を最大化また

開 発 部 門 のスタッフと共 有できたことも有 意 義でしは最小化する組み合わせを見つける手法です。

た。実際「ベイズ最適化を使ってみたい」という声が参参加者 18 人のうち 9 人が当初の条件で最大化に到達。

加者から上がっており、材料開発部門の AI 活用のよいその後できるだけ全員が最大化に到達するように評きっかけになったと思います。

価の方法を変えたり、データ数を増やしたり、画像の徳 本

ベイズ最適化を理論と実践の両面から細かく教えてもNTTデ ー タ 数 理 シ ステ ム の 分 析・技 法 の コン サ ル

RGB 値を変 更するなどして作 業を繰り返し行 いました。最終的に、最大化に到達できた人を13 名まで増やすことができましたが、残り5 名は到達できませんでしティングは、常に的を射たアドバイスでとても助かりまた。最小化については全員到達しています。

います。理論のレクチャーからテスト解析で結果を出す。数理科学の豊富な知識やプログラム開発による知見をもとにした、同社にしかできないサービスだと思解析結果が期待通りにならないことは、このテーマをすまでにかかった期間は約 1カ月ほどでした。新型コロ選んだときから予想していました。メイクの好みは絶ナウイルス感染拡大防止の観点から、主にリモート環対評価ではなく、サンプル画像を見る順番やその日の境で行いましたが、特に問題なく習得できました。

気分で判断が揺らぐような変動因子があることを想定していました。そういったデータでは読み取れないことについても肌感覚でつかんでもらい、どのように現象を捉えて解析していけばよいのか学んでほしかった

AI の意義をどのようにお考えですか。
徳 本

従来のような人海戦術によるトライアンドエラーの開発は、労働人口が減少するいま、もはや限界にきていからです。また、教育の段階では、失敗の経験（期待通ます。これは当社の材料開発だけでなく全部門に関係りの結果が得られない）も必要だと思っています。期することです。そういった環境変化に対応して、共通待通りにならなかった場合は、次からどうすれば成功

基盤技術センターでは開発効率 2 倍を目標としてAIをするか考えるようになりますので、今回のテスト解析は全社共通の技術基盤とする取り組みを行っています。

MIやCADなどの実務でもきっと役立つはずです。

すでにNTTデ ータ数 理システムの 協 力 のもと、デ ータサイエンティスト教育プ
ログラムを実施しています

チーク・リップ組み合わせ 好みの推定方法①①

1：全く好みではない
2：あまり好みではない
3：普通
4：好みである
5：とても好みである

目的変数（5段階評価）②③

VAP

説明変数6個（チークとリップそれぞれのRGB値）② 探索範囲を設定（①のサンプル内の最小値〜最大値を範囲とした）③ 最小／最大となるチーク＆リップの色の組み合わせを推定

初期
データ10個（ランダム）

が、今回のようなコンサルティングも適宜活用しながら、AI 人材の育成とその技術向上を進めていきたいと考えています。

最適化された点を足していく

推定と評価を繰り返す（ガウス過程）営業担当〒160-0016 東京都新宿区信濃町 35 番地 信濃町煉瓦館 1 階

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