技術者のためのStatWorks/V5 機械学習編の機能および有効な使い方
株式会社 日本科学技術研修所
数理事業部
犬伏秀生

(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/4

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本発表の説明項目
1. StatWorks/V5機械学習編のご紹介
2. デモンストレーション(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/4

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StatWorks/V5機械学習編のご紹介(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/4

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JUSE-StatWorks/V5 機械学習編
スタンドアロン版
ネットワーク版(c)The Institute of JUSE , 20192019年4月25日発売
2019年6月27日発売

2019/12/4

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StatWorks/V5の製品構成
手法群

製品
総合編プレミアム

機械学習編

SEM因果分析編

機械学習

因果分析

総合編
多変量解析

時系列解析

新規追加

品質工学編
品質工学

信頼性解析
品質管理手法編
実験計画法

回帰分析

QC七つ道具編
QC七つ道具(c)The Institute of JUSE , 2019

新QC七つ道具

工程分析

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開発の背景1. モノづくりの問題解決におけるデータの多様性の増加
 情報システムの整備や工場等でのIoTの導入により，多様性に富んだデータを利用できる環境が整いつつある データによっては，従来のSQC手法ではうまく対処できなかったり，手間がかかる等の問題が生じることがある．その対処の一つが機械学習の活用．

2. 現場の技術者が使い易い機械学習

ツールに対する強いニーズ
 TQMの理念は全員参加であり，現場の技術者が自分でデータ解析を行う

 既存の機械学習ツールは専門家向けが多い
 StatWorks/V5に機械学習手法を搭載する強いニーズ(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/4

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システムコンセプト
1. 現場の技術者のためのツール現場の技術者が手軽に使える機械学習ツール
マウスで全て操作可能
単体PC上で動作（サーバー・クラウド不要）

2. 全て自社開発
計算処理も自社開発

ユーザー要望への対応可

3. StatWorksのコンセプトを引き継ぐ
豊富なグラフ機能

解析ストーリーに沿ったタブ・機能構成(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/4

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機能・操作性の特徴
1. 既存製品と一体で使用可能
総合編等と機械学習編を同じPCにインストールするとメニューが統合される

2. 既存製品と同じ操作性
ワークシートは共通
画面レイアウトも共通

3. 1,000変数(列) ×100,000サンプル(行)以内のデータを解析可能(c)The Institute of JUSE , 2019

機械学習編
メニュー

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搭載手法一覧
No 手法分類
ｸﾞﾙｰﾌﾟ
解析手法
1 データ前 ﾃﾞｰﾀｸﾘｰﾆﾝｸﾞ データクリーニング
2 処理
データ可視化 濃淡散布図，密度プロット，等高線図3 教師なし 情報要約
カーネル主成分分析
4 学習
層別混合ガウス分布
56789(c)The Institute of JUSE , 2019

外れ値検出
因果分析
教師あり 正則化回帰
学習
分類・予測

1クラスSVMglasso
リッジ回帰，lasso回帰，
Elastic Net
ｻﾎﾟｰﾄﾍﾞｸﾀﾏｼﾝ(SVM)

ランダム・フォレスト
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搭載手法の特徴
1. モノづくりの問題解決で有効従来のSQC手法ではうまく対処できなかった状況で特に有効変数の数がサンプル数よりも多い状況（多重共線性が発生している状況）やデータの分布が正規分布から大きく乖離している状況などにも対応

2. 要因の検討でも使用可変数選択が自動的に行われる，重要度が出力されるなど

3. 多変量解析の拡張として理解可能(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/4

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搭載手法と多変量解析手法との対応
No

機械学習手法(A)

対応する多変量解析手法(B)

B→Aの主なメリット

1

ｶｰﾈﾙ主成分分析

主成分分析

複雑な構造のデータに対応

2

混合ガウス分布

非階層的クラスター分析(k-means)

所属確率の取得3

リッジ回帰，
lasso回帰，Elastic Net

重回帰分析・数量化Ⅰ類

変数の数>サンプル数，の場合（多重共線性）に対応

4

ｻﾎﾟｰﾄﾍﾞｸﾀﾏｼﾝ(SVM)

判別分析・数量化Ⅱ類

汎化能力（新たなデータに対する予測能力）の向上

5

ﾗﾝﾀﾞﾑ・ﾌｫﾚｽﾄ

多段層別分析(AID)

汎化能力の向上

6

1クラスSVM

MT法

正規分布に従わないデータに対応

7glassoｸﾞﾗﾌｨｶﾙﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞ(GM)

多重共線性に対応(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/4

11有効な活用場面
1. 中規模データの分析
 R，Pythonなどに比べ，手軽に分析を実行可能
 1,000変数×100,000サンプル以内のデータを分析でき，モノづくりの問題解決で使用される数値デー
タの多くをカバー

2. 機械学習手法の教育
 教育を行うための環境構築が容易 マウスで操作できるので演習を自由に実施可能
 トヨタグループ様の機械学習セミナー，日科技連の機械学習セミナー（2020年度開講）でも使用

3. ビッグデータの分析モデルの検討
 ビッグデータから抽出したデータを分析
 分析の試行錯誤を行い易い(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/4

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稼働環境
【スタンドアロン版・ネットワーク版クライアント】
製品
OS
機械学習編 【64bit版】
Windows 10

ハードウェア【CPU】Intel Core i5-4xxx以上【メモリ】8GB以上【HDD】1GB以上の空き容量【ディスプレイ】1024×768(XGA)以上【ディスク装置】DVD-ROMドライブ【ネットワーク版サーバー】
製品

OS

ハードウェア

機械学習編
含む全製品

【64bit版】
Windows Server 2016
Windows Server 2012 R2【32bit版，64bit版】
Windows Server 2008 R2【CPU】1GHz以上(x86)，1.4GHz以上(x64)【メモリ】2GB以上(x86，x64)【HDD】約130MB以上の空き容量(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/413製品価格
【スタンドアロン版】
製品標準価格(税別)
240,000円

機械学習編
総合編＋機械学習編セット
総合編

367,000円
168,000円【ネットワーク版】※同時起動数・インストール台数は5単位で増減

製品
機械学習編
総合編＋機械学習編
セット
総合編

同時起動数 ｲﾝｽﾄｰﾙ台数 標準価格(税別)5252,100,000円
5253,200,000円

525

1,450,000円

製品価格は弊社ホームページ上でご確認いただけます(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/414

基本的な分析手順(lasso回帰)
ｺﾋﾟｰ&ﾍﾟｰｽﾄ

データ
ファイル

読み込み
ハイパーパラメータの調整「モデル選択」グループ
モデルの評価「残差の検討」グループ(c)The Institute of JUSE , 2019

解析対象の変数の指定

メニュー
選択

ワークシート
初期分析結
果の出力

「モデル」
グループ

変数指定
分析に関する
各種設定

解析対象データの確認

設定ダイアログ採択されたモデルの確認「データ」グループ

予測「予測」タブ2019/12/4

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StatWorks/V5機械学習編
デモンストレーション
自動車のカタログスペックデータに対し，lasso回帰を用いて，目的変数「燃費」を他のスペック（17項目）から予測する式を構築する例をご紹介します．
(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/4

16機械学習に関する主催セミナー
今年度開講の機械学習セミナー
分類セミナー名

開催期間

受講料(税別)

操作入門
コース
(半日間)

①正則化回帰（lasso回
2019/7/24,9,000円
帰，ElasticNet）
2019/10/29②ﾗﾝﾀﾞﾑ・ﾌｫﾚｽﾄ，ｻﾎﾟｰﾄ
2019/8/22,9,000円
ﾍﾞｸﾀｰﾏｼﾝ（SVM）
2019/11/21③混合ガウス分布，
2019/9/27,9,000円
glasso2019/12/13
手法マス
問題解決のための機械 2020/1/15-16
70,000円
ターコース 学習入門
(2日間)

来年度も同様のセミナーを開講予定(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/4

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おわりに
本発表では，StatWorks/V5機械学習編の特徴や機能をご紹介をしました．
この後弊社 山田から、機械学習編の分類手法（サポートベクターマシン(SVM)，ランダムフォレスト）を用いて、画像データを分析した例を紹介します．
StatWorks/V5機械学習編が，皆様の機械学習の活用の一助となれば幸いです．

ご清聴どうもありがとうございました．
(c)The Institute of JUSE , 20192019/12/418本著作物は原著作者の許可を得て，株式会社⽇本科学技術研修所（以下弊社）が掲載し弊社）が掲載しています．本著作物の著作権については，制作した原著
ます 本著作物 著作権は 制作した 著作者に帰属します．
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