BayoLinkS 新バージョンのご紹介

株式会社NTTデータ数理システム© 2022 NTT DATA Mathematical Systems Inc.

ベイジアンネットワークとは?
 確率推論モデルの一つ
 事象間の確率的な関係をネットワークで表現する
 観測された情報をモデルに入力し、確率を計算する
 未知の状況の予測や分析を行う
 ベイジアンネットの具体例 : プレミアムカード会員モデル

役職

年齢40才以上40才未満

はいいいえ

0.03
0.97

プレミアム会員

海外旅行『有機野菜』 の条件付き確率

有機野菜
週一回以上
週一回未満

0.4
0.6

0.3
0.7

有機野菜
(購入頻度)

プレミアム プレミアム= はい= いいえ

週一回以上

0.65

0.3

週一回未満

0.350.7© 2022 NTT DATA Mathematical Systems Inc.

ベイジアンネットの特徴
 自由度が高く柔軟性に優れたモデル
 モデルに観測値を入力して推論すると観測のない全てのノードで確率値を計算する。このことから複数の目的変数について同時に推論を実施することができる。
 推論の方向は 矢印の順方向だけではなく逆向きでも可能。原因から結果を予測するだけではなく、原因を推定するような分析にも対応する。
 １つのモデルを使って、様々な方向で分析や予測ができる

 欠損があっても推論ができる
 因果関係の仮説をモデルの構造で表現できる
 変数間の因果関係を矢印の向きで表現できる 事前知識を取り入れることで、より自然なモデルを表現できる
 推論の構造を直観的に理解できる

 変数間の確率的な依存関係のみでモデルを構築できる
 論文や経験から得られた変数同士の条件付確率があれば、その変数についてデータがなくてもモデルを構築できる。スパースな学習データにも対応。
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BayoLinkS の分析について
 ベイジアンネットワークの構築・分析支援システム
 モデルの構築から検証、分析などの各工程を強力にサポート
学習データからモデルを構築・分析するまでの工程
データの前処理機械学習

検証• 数値データの離散化• カテゴリデータのグループ化• 構造学習• パラメータ学習• 予測精度などの指標値の算出

予測 / 分析• 確率推論• 感度分析

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BayoLinkS 製品概要 (既存リリース版)

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ベイジアンネットワークのモデル構築から確率推論まで• 自動構築・確率推論・モデル検証・モデル編集(開発元：（独）産業技術総合研究所)

データの前処理から、分析の実行まで– 充実のデータ前処理機能・可視化機能– 分析工程を俯瞰できるプロジェクトボード上での分析フロー作成– 統計・機械学習・テキストマイニングをはじめとするNTTデータ数理システム他製品とのシームレス連係

2002年
BAYONET
販売を開始

2017年
BayoLink に名称を変更

2018年
VAPとセット
BayoLinkS
販売開始

2022年
ver.9.0リリース© 2022 NTT DATA Mathematical Systems Inc.

MSIP の強味 ①
ノーコードの分析プラットフォーム
・データの取り込みから前処理、モデル構築、検証、結果の可視化までを簡単なGUI操作で実現します。
・設定済みのアイコンをコピーして、別の分析で再利用できます。
・さらにフローのモジュール化機能で 利用頻度の高い処理フローをまとめることができます。

学習と検証データで同じ加工モジュール化で処理をまとめる

スクリプト言語でプログラミンも可能
・Pythonスクリプト言語で処理を記述することができます。

モジュールをコピーし別のデータに適用© 2022 NTT DATA Mathematical Systems Inc.

MSIP の強味 ②
豊富なデータの前処理メニュー••

マージ、クリーニング・サンプリングなどの基本的な加工機能の他、集計、正規化、クロス集計などの統計処理にも対応
ベイジアンネット分析には欠かせない、数値データの離散化を搭載© 2022 NTT DATA Mathematical Systems Inc.

MSIP の強味 ③
データ可視化
••

基本的なヒストグラムや散布図の他、箱ひげ図など多種多彩なグラフを描画できます
可視化画面でデータのサマリをワンクリックで表示します
データサマリの切り替えボタン

各カテゴリの件数を表示© 2022 NTT DATA Mathematical Systems Inc.

MSIP の BayoLinkS プラグイン

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ベイジアンネットの学習から分析までをMSIPで実現します
BayoLinkS
分析メニュー学習
従来の単体機能にも連係可能
インポート

分析

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ver.9.0.2 新機能のご紹介(1) 各種アイコンの設定画面のリニューアル

10(2) データベース連係機能の強化
ODBC 対応データベース製品からのデータインポートに対応しました。
・対応データベース
Snowflake/MariaDB/Oracle/PosgreSQL/Access など(3)一部の前処理アイコンについて、大規模データへの対応、及び高速化を実現しました。
・大規模データ対応
ソート/クリーニング/グルーピング/離散化/クロス集計 など
・高速化対応グルーピング、クロス集計、マージ、列選択

前処理アイコンやBayoLinkS分析アイコンの設定画面がリニューアルをリニューアル。
一部のアイコンにおいて操作性の改善も行いました。

(4) 操作マニュアルを完全リニューアルしました。

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BayoLinkS 適用事例
 マーケティング分野• アンケート分析を活用し ヒトの評価と行動をモデル化する• 商品の関心が高いヒトの属性やライフスタイル、ターゲット層の絞り込みに活用• 従来のエクセルによるクロス集計分析より短時間での分析が可能
また膨大な質問項目の組合せの中から知見を得る

 製造分野• 製造機器のセンサデータや業務日報を紐付け、さらに現場のノウハウなどを取り込みモデル化する• 異常の発生から、どの部分に原因があるかを推論によって探る• 製造ラインで障害が発生する根本原因を究明 医療/ ヘルスケア分野• 症例データや生活習慣のデータを分析することで、疾病のリスクを推論• 診察結果や周辺データなどを階層構造でモデル化し、疾病の因果関係をわかりやすく表現する• 確率推論により、疾病のリスクを高める原因を探ることができ、リスクを回避するための具体的な行動を示すことが可能• 医療現場における治療効果を確率推論© 2022 NTT DATA Mathematical Systems Inc.

お問い合わせ：
NTTデータ数理システム 営業部
Mail : bayonet-info@ml.msi.co.jp
Tel: 03-3358-6681© 2022 NTT DATA Mathematical Systems Inc.