データの前処理

構造学習

データのマージ・クリーニングなどの基本的な加工機能の他に層別サンプリングなどデータマイニングの手法を取り入れた加工を搭載。さらに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も実行可能です。

様々な事例データから条件付確率を生成し、変数間の依存関係を自動的に抽出します。モデルの自動構築にはスコアベースのアルゴリズム（Greedy Search等）を採用しています。スコアはAIC、MDL、MLから選択可能です。

数値データは離散化アイコンでカテゴリ変数に変換

簡単操作でモデルを自動構築し変数間の依存関係を抽出

確率推論

グラフの可視化と編集

任意のノードに観測情報（エビデンス）を入力し、その他のノードの事後確率を計算します。観測情報はハードエビデンスの他、ソフトエビデンスが指定可能です。確率推論アルゴリズムはLoopy BPとMSSMを実装しています。

可視化：ノードの自動配置は階層配置とバネモデル配置が選べます。
ネットワーク構造を画像ファイルとして保存可能です。
編 集：ノード間の矢印は反転・削除・追加など自由に編集が可能です。

対話的な操作で観測情報の入力と事後確率の確認が可能ノードの自動配置でモデルの特徴を把握

検証

感度分析

構築したモデルについて検証データで推論を行い、予測対象となる変数について適合率や再現率を算出します。これらの指標を参考にモデル選択を行います。

設定した分析シナリオで、様々な入力値を与えて推論を行います。目的
変数の確率値が、入力前と比べてどれだけ変動するか（確率の差分）、また相互情報量などを算出します。

ベイジアンネットワーク構築支援ソフトウェア

BayoLinkS
不確実な現実をベイジアンネットワークで表現し確率推論で予測する状況

データ前処理機能

適用分野

集計

項目別カウント、統計量（合計／平均／分散／最大／最小など）を求める

クロス集計

指定した列の項目同士をかけあわせた集計を行う

クリーニング

欠損値・外れ値の検出／補完を行う

グルーピング

データの値に応じていくつかのグループに分割する

重複削除

データから重複を削除する

サンプリング

データの一部を一定間隔／ランダムで抽出する

ソート

キー列ごとに昇順／降順で並べ替える

カテゴリ並替カテゴリ列のカテゴリ順を並び変える

データ分割

データを学習用データと検証用データに分割する

2つのテーブルを指定したキー列の値が同じ行同士で結合する

列属性変更

列名と列の属性変更／数量化を行う

正規化

規格化／標準化（標準偏差／平均偏差）／対数変換を行う

転置

行と列を入れ替える

マトリックス化

リスト形式※1からマトリックス形式※2へデータを変換する

リスト化

マトリックス形式 からリスト形式 へデータを変換する

日時情報

対象列から、日時に関する情報を抽出する

列追加

指定した計算式の計算結果を値に持つ、新しい列を追加する

行選択

設定した条件に該当する行を抽出する 複数のテーブルを一度に抽出できる

列選択

指定した列のみのデータを抽出する

行結合

複数のテーブルを行方向へ結合する

列結合

複数のテーブルを列方向へ結合する

離散化

広告戦略・商品設計／商品レコメンデーション／顧客の絞り込み／DM送付先最適化／
医療的意思決定支援／故障診断／危険・事故予測／気象予測／アンケート分析／
人間行動のモデル化

CPU

2GHz以上、4コア以上（8コア以上推奨）

メモリ

利用可能量 4GB以上（12GB以上推奨）
・BayoLinkS のインストールおよび起動の直前に、メモリに 4GB以上の利用可能量があることが必要です。特に、メモリ搭載量が8GBのコンピュータをご利用の方は、この要件を満たしていない可能性がございます。
・仮想マシンをご利用の場合、メモリを静的に割り当てて、要件に記載した以上のメモリが利用可能になるように設定をお願いいたします。

ストレージ

空き容量 50GB 以上（処理データ量によって異なります）

OSMicrosoft ®Windows ®Server 2016（UTF-8のデータインポートのみ非対応）/ Server 2019 1809以降 / Server 2022 / 10 64bit
20H02以降 / 11 64bit 21H2以降※日本語OSに限ります。日本語OS以外をご利用の場合はお問い合わせください。ARMは対応していません。

ブラウザ

ChromeTM最新バージョン / Microsoft ®Edge最新バージョン

連携データベース

PostgreSQL ®12.0 / Oracle ®Database 18c（18.4）/ ODBC

※1

数値データを様々な手法で分割しカテゴリ化する

商品
サービス

情報発信

消費者行動のモデル（イメージ図）

BayoLinkS 試用版

無料セミナー開催中！

※BayoLinkSは国立研究開発法人産業技術総合研究所で開発したソフトウェアです。
※Microsoft、Windowsロゴは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。
※会社名、商品名は各社の商標または登録商標です。

Cover image : Indigo dye (by Yamaguchi, BayoLinkS developer)〒160-0016 東京都新宿区信濃町35番地 信濃町煉瓦館１階

嗜好

30日間製品をお手元でご評価いただけます。機能に制限はございません。
ご試用をご希望の方は、bayolink-info@ml.msi.co.jp までお問い合わせください。

X2、Gini係数などを用いて、データに応じた適切な分割点を計算※1 データを縦に長い形で保持する形式です。
※2 通常の表と同じ形式です。

人動作環境マージ※2

品質

注目している事象と関連が強い要因の組み合わせを計算

検証データによる推論でモデルの正解率を計算

購買行動

TEL 03-3358-6681（お問い合わせ：平日10:00-16:00）〈e-mail〉bayolink-info@ml.msi.co.jp 〈URL〉https://www.msi.co.jp/solution/bayolinks/top.html

202308

詳しくはこちらhttps://www.msi.co.jp/solution/bayolinks/top.html

ベイジアンネットワークは変数間の因果関係をグラフ構造で 可視化するモデリング手法です。
BayoLinkSを使うことで大量のデータから依存関係を抽出し、分かりやすいインターフェースでベイジアンネットワークを構築 できます。
構築したベイジアンネットワークは、確率推論機能により、予測や診断に利用することができます。
結果が確率分布で得られるため、不確実な現象を数値として扱うことに適しています。

データ加工から分析まで、思い通りの分析を実現●

ノーコードかつ直感的な GUI 操作で分析

データ取り込みから前処理、可視化、モデリング、運用まで一連の分析プロセスを直感的な GUI 操作で実行します。ベイジア01

ベイジアンネットワークの特徴
自由度の高いモデル

02

因果関係の仮説をモデルで表現

ンネットワークによる確率推論結果など、分析の随所に現れる各種データを様々な角度から可視化するための機能も揃って

03

直感的に理解できるモデル

ベイジアンネットワークでは、値が欠損

変 数 間 の 因 果 関 係 を 矢 印 の 向 きで 表

誰にでも分かりやすいモデルで、複雑なの事後確率を予測することが可能です。

原 因を予 測することもできる非 常に柔です。

している変 数 が あっても、全 ての 変 数

現。原因から結果だけでなく、結果からいます。
●

理解しやすい視覚的な分析フロー

アイコンを活用した直感的なビジュアル表現で処理全体を俯瞰できるため、見通しの良い分析が可能です。

推論過程も一目で理解することが可能

軟なモデルです。

他の数理システム製品との連係で、幅広いテーマに適用
テキストマイニングと組み合わせて、アンケート・口コミ分析

マーケティングで活用（アンケート分析）
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●

職業

商品に関するアンケートを活用し｛ ヒト、モノ、行動、評価 ｝構造のモデル

年代を構築。
●

商品へ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。
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ホームパーティ●

カテゴリデータから構造学習によりモデルを構築し、構造を解析することで依存する項目を分析する。

●

感度分析により、『評価』に影響する話題を探る。

インテリア

旅行

分析例 『パン焼き器』購入者へのアンケート分析

感度分析では分析シナリオを指定し、どの属性が関心度に影響を及ぼしているかをランキングで表示。

●

年収

要因間の関係の可視化だけでなく、ヒトが買いたいモノを予測することや、商品への興味オンラインショップなどの口コミサイトの製品に対する評価値やコメントなどをテキストマイニングし、頻度の多い単語を抽出。カテゴリデータを作成する※。 ※テキストマイニングソフトウェア「 Text Mninig Studio 」にて操作。BayoLinkSと連係可能なアイコンもご用意しています。

価格を許容するかテキストマイニングにより頻出単語や属性を抽出しデータ化

逆に、モノを買いたいと思っているヒトを予測することができます。

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エンジンがかからないのは、セルモータかバッテリーの異常が原因か？

●自動車の故障診断において蓄積されたノウハウをモデル化。

●

推論の過程をネットワークで表現。

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明快、わかりやすいモデル。

●

異常が発生したノードに観測を入力し、故障原因を推論する。

価格

エアコン
セルモータ

エンジン使い勝手B社｜3万円台｜★★★★★

評価

マフラー

バッテリーポイント

パンメニュー

A社｜1万円台｜★★★

サイズが大きく使い勝手は最高！
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自動車の故障分析で活用

メーカー名

値段

少し振動音が気になるが焼くだけならこの機能で十分。

35価格

1万3万

メーカー

A社
B社

振動

サイズ

使い勝手

100101振動

パン以外メニュー

サイズ

デザイン

構造学習でモデルを構築し、各要因の依存関係を抽出

排気系

統計解析や深層学習を組み合わせ、センサーデータから異常検知
Alkanoと連係

医療診断システムで活用●●

症例データや生活習慣のデータを分析することにより、疾病のリスクを推論。

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診察結果と周辺データを階層構造のモデルとし、あらゆる角度、少量の情連係しセンサーデータから外れ値を検出。

報からの推論を可能にする。
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汎 用 分 析プラットフォームAlkanoと●BayoLinkS で異常発生のメカニズムを分析し、可視化する。

専門医の推論にならい、人間の経験や知識を加えたモデル作成ができる。

医療診断データからベイジアンネットワークを生成し、推論を行う

Alkanoによる異常検知

BayoLinkSによる要因分析