JUSE-StatWorks/V5
機械学習編R2のご紹介
株式会社 日本科学技術研修所
統計ソリューション事業部
データサイエンス部
犬伏秀生(c)The Institute of JUSE , 2020

2020/08/24

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本資料の説明項目
1. StatWorks/V5機械学習編R2の概要
2. 搭載手法の概要(c)The Institute of JUSE , 2020

2020/08/24

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StatWorks/V5機械学習編R2の概要(c)The Institute of JUSE , 2020

2020/08/24

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JUSE-StatWorks/V5 機械学習編
スタンドアロン版 2019年4月25日発売
ネットワーク版
2019年6月27日発売

JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2
スタンドアロン版・ネットワーク版
2020年6月18日発売予定(c)The Institute of JUSE , 2020

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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R2

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

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 , 2020

新QC七つ道具

工程分析

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5機械学習編R2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 , 2020

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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 , 2020

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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R2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 , 2020

機械学習編R2
メニュー

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8機械学習編R2 搭載手法一覧
No

手法分類

ｸﾞﾙｰﾌﾟ

1

データ前処理データ前処理2

解析手法
データクリーニング
データ分割

3

データ可視化4

5

赤文字がR2での新規搭載手法

モニタリング，濃淡散布図，密度プロット，等高線図
時系列グラフ

情報要約

カーネル主成分分析

6

層別混合ガウス分布7

外れ値検出

1クラスSVM

8

因果分析

glasso

正則化回帰

リッジ回帰，lasso回帰，ElasticNet

9

教師なし学習教師あり学習10

正則化ロジスティック回帰

11

分類・予測

k-近傍法

12

ｻﾎﾟｰﾄﾍﾞｸﾀﾏｼﾝ(SVM)

13

ランダム・フォレスト

14(c)The Institute of JUSE , 2020

その他

モデル評価

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9
予測判定グラフ，誤判別表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 , 2020

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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

2

混合ガウス分布

非階層的クラスター 所属確率の取得
分析(k-means)3

リッジ回帰，lasso
回帰，Elastic Net

重回帰分析・数量化 変数の数>サンプル数，のⅠ類場合（多重共線性）に対応

4

正則化ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ回帰

ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ回帰分析

5

ｻﾎﾟｰﾄﾍﾞｸﾀﾏｼﾝ(SVM)

判別分析・数量化Ⅱ 汎化能力（新たなデータに類対する予測能力）の向上

6

ﾗﾝﾀﾞﾑ・ﾌｫﾚｽﾄ

多段層別分析(AID)

7

1クラスSVM

MT法

正規分布に従わないデータに対応

8glassoｸﾞﾗﾌｨｶﾙﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞ
(GM)

変数の数>サンプル数，の場合（多重共線性）に対応(c)The Institute of JUSE , 2020

複雑な構造のデータに対応

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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 , 2020

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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R2 【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
機械学習編R2を含む全製品(c)The Institute of JUSE , 2020OS

ハードウェア【64bit版】【CPU】1GHz以上(x86)，
Windows Server 2016
1.4GHz以上(x64)
Windows Server 2012 R2 【メモリ】2GB以上(x86，x64)【32bit版，64bit版】【HDD】Windows Server 2008 R2
約130MB以上の空き容量
2020/08/2413製品価格
【スタンドアロン版】
製品標準価格(税別)
機械学習編R2270,000円
総合編＋機械学習編R2セット394,000円
総合編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
同時起動数 ｲﾝｽﾄｰﾙ台数 標準価格(税別)
総合編＋機械学習編
525
3,380,000円
R2セット
総合編
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る予定です．
(c)The Institute of JUSE , 2020

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14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 , 2020

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
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搭載手法の概要(c)The Institute of JUSE , 2020

2020/08/24

16機械学習編R2 搭載手法一覧（再掲）

赤文字がR2での新規搭載手法

No

手法分類

ｸﾞﾙｰﾌﾟ

1

データ前処理データ前処理2

データクリーニング
データ分割

3

データ可視化

4

5

解析手法

モニタリング，濃淡散布図，密度プロット，等高線図
時系列グラフ

情報要約

カーネル主成分分析

6

層別

混合ガウス分布7

外れ値検出

1クラスSVM

8

因果分析

glasso

正則化回帰

リッジ回帰，lasso回帰，ElasticNet

9

教師なし学習教師あり学習10

正則化ロジスティック回帰

11

分類・予測

k-近傍法

12

ｻﾎﾟｰﾄﾍﾞｸﾀﾏｼﾝ(SVM)

13

ランダム・フォレスト

14(c)The Institute of JUSE , 2020

その他

モデル評価

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予測判定グラフ，誤判別表混合ガウス分布
 解析手法「混合ガウス分布」では，データの分布を複数の正規分布の重ね合わせで近似し，重ね合わせた正規分布に基づいてクラスタリングを行うことができます．
混合ガウス分布の当てはめと層別分析データ(c)The Institute of JUSE , 2020

2020/08/2418

正則化回帰 手法群「正則化回帰」では，目的変数（量的変数）を複数の説明変数（量的変数・質的変数）から予測するための式を得ることができます．
予測式
lasso回帰による予測式(c)The Institute of JUSE , 2020

予測結果
実測値vs予測値の散布図（学習データの予測精度）

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19正則化ロジスティック回帰
 解析手法「正則化ロジスティック回帰」では，目的変数（質的変数）を複数の説明変数（量的変数・質的変数）から予測するための式を得ることができます．
予測式

誤判別表

誤分類率推移・ROC曲線(c)The Institute of JUSE , 2020

2020/08/2420

k-近傍法 解析手法「k-近傍法」では，各サンプルの質的な目的変数をそのサンプルの近傍の情報から予測することができます．
 k-近傍法は最もシンプルな分類手法であり，他の分類手法のベンチマークとしても利用できます．
分析データ

分析設定・予測結果

誤判別表(c)The Institute of JUSE , 2020

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ｻﾎﾟｰﾄﾍﾞｸﾀｰﾏｼﾝ(SVM) 解析手法「ｻﾎﾟｰﾄﾍﾞｸﾀｰﾏｼﾝ(SVM)」では，目的変数(質的変数)を複数の説明変数（量的変数）から予測することができます．
分析データ

中略

識別境界

誤判別表

※グラフで確認できるのは説明変数が2個の場合のみ(c)The Institute of JUSE , 2020

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ランダム・フォレスト
 解析手法「ランダム・フォレスト」では，目的変数（量的変数・質的変数）を複数の説明変数（量的変数・質的変数）から予測することができます．
また，手法群「ランダム・フォレスト」では決定木の分析結果も確認することができます．
決定木※本出力例の目的変数（質的変数）
は「塗装たれ不良（あり/なし）」(c)The Institute of JUSE , 2020

ランダムフォレストに対する正誤表

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1クラスSVM
 解析手法「1クラスSVM」では分析対象データ（学習データ）と異なる傾向を持つサンプルを検出することができます．
解析手法「1クラスSVM」の分析対象データには，目的変数（教師）は含みません．
識別境界

予測結果

※グラフで確認できるのは説明変数が2個の場合のみ

新たなデータに対する予測結果(c)The Institute of JUSE , 2020

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glasso 解析手法「glasso」では，変数間の関連(モデル)を視覚的に確認することができます．また，分析対象データ（学習データ）に対して得られた変数間の関連(モデル)を基に，新たなデータに対する「サンプル異常度」や「変数異常度」を確認することもできます．
偏相関グラフサンプル異常度※乗用車(ガソリン車)のモデルを基に算出された乗用車(ハイブリッド車)のサンプル異常度の例

変数異常度※乗用車(ガソリン車)のモデルを基に算出された軽乗用車の変数異常度の例(c)The Institute of JUSE , 2020

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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）が掲載しています．本著作物の著作権については，制作した原著作者に帰属します．
原著作者および弊社の許可なく営利・非営利・イントラネットを問わず，本著作物の複製・転用・販売等を禁止します．
所属および役職等は，公開当時のものです．
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