JUSE-StatWorks の新しい製品・機能・サービスの紹介およびデモ〜機械学習手法編(仮称)，V5 英語版，両側 T 法，手法選択ナビ〜（株）日本科学技術研修所
数理事業部 犬伏秀生

本発表では，JUSE-StatWorks/V5 に関連する製品・サービスの最新動向をご紹介します．

１．はじめにJUSE-StatWorks/V5 に関する現在提供中，および，今後提供予定の製品・サービスは下図のようになります．

JUSE-StatWorks/V5 製品・サービス
セミナー

サポート

主催セミナー

有償保守契約

StatWorks/V5 英語版
2017 年 12 月発売予定

企業出張セミナー

手法選択ナビ2017 年 10 月ｻｰﾋﾞｽ開始

両側 T 法2017 年度中に搭載予定

カスタマイズ

データ解析

傾向判定システム
管理図とのパラメータ設計

連携との連携

受託解析サービス

機械学習手法編(仮称)2019 年 4 月発売予定

他社製品

弊社製品
品質情報管理システム

ニュートンワークス(株) 様

JUSE-QIMS/V5.0
QEmaster(株)日科技連出版社 様
StatWorks 関連書籍

連携CAE ソフトウェア
SimulationX
有限要素プログラム
ADINA※本発表の内容は予告なく変更される場合がございます．ご了承下さい．
株式会社 日本科学技術研修所 数理事業部〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷 5-10-11

TEL 03-5379-1465

本発表では，今年度提供開始，もしくは，今後提供予定の下記の製品・サービスをご紹介します．
No製品・サービス

ご提供時期

1

手法選択ナビ2017 年 10 月 1 日正式版公開

2

JUSE-StatWorks/V5 英語版

2017 年 12 月発売開始予定

3

両側 T 法4

JUSE-StatWorks/V5 機械学習手法編(仮称)2017 年度中に StatWorks/V5 に搭載予定
2019 年 4 月発売予定

２．今年度提供開始・今後提供予定の製品・サービスのご紹介
２．１．手法選択ナビ「手法選択ナビ」は，Web 上で提供される，統計手法の選択を目的としたシステムです．
手法選択ナビは，パナソニック株式会社様が作成した「手法選択ナビゲーションシステム」（©パナソニック株式会社 2015）をベースに，弊社の方で Web システム化したものとなります．
手法選択ナビは，2016 年 12 月にモニター評価版を公開し，2017 年 10 月 1 日に正式版を公開しました．正式版は，JUSE-StatWorks の有償保守契約者様のみが使用できます．
２．２．JUSE-StatWorks/V5 英語版
JUSE-StatWorks/V5 英語版は，2017 年 12 月に販売が開始される予定です．
JUSE-StatWorks/V5 英語版に搭載されている解析機能は，JUSE-StatWorks/V5 日本語版と同じである
ため，今回の英語版の発売により，JUSE-StatWorks/V5 を海外拠点や海外の関連会社なども含めた社内の標準解析ツールとしてご使用いただけるようになります．
なお，JUSE-StatWorks/V5 英語版は，まずはスタンドアロン版のみのご提供となります．
≪JUSE-StatWorks/V5 英語版の主な特徴≫
・JUSE-StatWorks/V5 日本語版の機能をそのまま英語化しているため，JUSE-StatWorks/V5 英語版に搭載された解析手法については日本語版と英語版は完全に機能が同じとなります．

・ドキュメント類（インストールガイド，活用ガイドブック，ヘルプ）も英語で提供されます．

・

最新の OS（Windows10）上での稼働が保証されます．

・

製品はダウンロードでのご提供となります．インストールガイド，活用ガイドブックは，PDF ファ
イルでのご提供となります．

MA chart

Multiple regression/Quantification method I

２．３．解析手法「両側 T 法」
解析手法「両側 T 法」は，JUSE-StatWorks/V5 に 2017 年度中に搭載予定の解析機能です．
「両側 T 法」は，田口玄一先生が提唱された MT システムの中の 1 手法であり，複数の説明変数の値から目的変数の値を予測することを目的とした解析手法となります．両側 T 法は，適用場面は重回帰分析と同じですが，サンプル数が説明変数の数よりも少ない場合にも適用でき（重回帰分析では分析不可），稲生・永田他(2012)ではサンプル数が説明変数の数の 2 倍程度以内の場合や背後に想定されるモデルによっては両側 T 法は重回帰分析よりも予測精度が高いことが示唆されるとしています
JUSE-StatWorks/V5 に搭載される解析手法「両側 T 法」は，次の特徴を持ちます．
≪解析手法「両側 T 法」の主な特徴≫
・

操作性や機能コンセプトは解析手法「MT 法」と同じになります．

・

単位空間の設定を視覚的に行うことができます．

・

単位空間を設定せずに全サンプルの平均値を使用して分析することができます（デフォルト）・

直交表を用いた項目選択により，項目の取捨選択を行うことができます．

・

項目選択で使用できる直交表は Paley 型直交表となります．

・全項目で算出した総合推定値と項目選択後の項目で算出した総合推定値とを比較できます．

・

項目毎の SN 比，総合推定値の SN 比として，エネルギー比型 SN 比を選択できます（デフォルトは田口の SN 比）．
なお，解析手法「両側 T 法」は，解析手法「MT 法」が使用可能な製品（品質工学編，総合編 with

MT，総合編プレミアム）をお持ちのユーザー様であれば，無償でご使用いただけます．
≪出力画面例≫① [データ入力]-[全データ]画面② [データ入力]-[単位空間設定]画面③ [予測]-[散布図行列]画面④ [予測]-[総合推定値]画面⑤ [予測]-[総合推定散布図]画面⑥ [項目選択]-[要因効果図]画面

⑦ [項目選択]-[項目選択]画面⑧ [検証・予測]-[予測結果]画面

２．４．JUSE-StatWorks/V5 機械学習手法編（仮称）
近年，“ビッグデータ”や“IoT”といったキーワードがよく聞かれるようになっている通り，製造業の品質管理分野でもサンプル数や変数の数が多いデータを利活用できる環境が整いつつあります．
そして，サンプル数や変数の数が多いデータには，サンプリングや単純な分布を仮定した分析では適切な結果を得られないデータ（いわゆるビッグデータ）も少なくありません．このようなビッグデー
タの解析では，現在 SQC で使用されている多変量解析手法（重回帰分析，主成分分析など）だけではな
く，比較的新しい方法論である機械学習手法（lasso 回帰やサポートベクターマシン（SVM）など）も利用され始めています．StatWorks のユーザーからもサンプル数や変数の数が多いデータを機械学習手法で解析したいとの要望が寄せられています．
また，（一財）日本科学技術連盟では，機械学習手法の習得が主な目的の一つであるセミナー「モノづくりにおける問題解決のためのデータサイエンス入門コース」が 2 年前から開講されています．
このような状況を踏まえ，弊社では，ビッグデータを分析することを念頭においた，機械学習手法を搭載したパッケージ「JUSE-StatWorks/V5 機械学習手法編（仮称）」を開発・販売することに致しました．
2019 年 4 月の発売に向け，現在開発作業を行っています．また，製品版発売に先立ち，2018 年 4 月には JUSE-StatWorks の有償保守契約者様向けにモニター評価版をご提供する予定です．

≪機械学習手法編（仮称）の主な特徴≫
・現場の技術者が使用することを想定し，操作性や画面構成は StatWorks と共通とします．

・

機械学習手法の教育でも使用されることを想定し，機械学習手法の理解に有用な出力はデフォルトで出力します．

・（一財）日本科学技術連盟の「モノづくりにおける問題解決のためのデータサイエンス入門コース」で取り上げられた機械学習手法を中心に搭載します．

・

機械学習手法の分析は，StatWorks/V5 の本体とは別の，専用のモジュール上で実行されます．機械学習手法のための専用モジュールは 64bit 版もご用意し，StatWorks/V5 の本体よりもサイズが大きいデータをより快適に分析できるようにします．

≪搭載手法（予定）≫
現時点では，JUSE-StatWorks/V5 機械学習手法編（仮称）には，次の解析手法を搭載する予定です．
No

分類

1

ﾃﾞｰﾀｸﾘｰﾆﾝｸﾞ

解析手法・機能
マハラノビスの汎距離による外れ値の検出

2

欠測値の補完

3

スプリット（裂け）チェック4

量子化誤差チェック5

データ可視化

濃淡散布図，密度プロット，等高線図

6

情報要約

カーネル主成分分析

7

層別混合ガウス分布

8正則化回帰リッジ回帰

9lasso 回帰

10

Elastic Net

11

2 群の判別

12

SVM
ランダムフォレスト

13

外れ値検出

1 クラス SVM

14

因果分析

glasso※搭載手法や手法名称は今後変更される可能性があります．ご了承下さい．

≪出力画面例≫〇解析手法「カーネル主成分分析」の出力画面例
ガウスカーネルのパラメータβの検討

主成分得点散布図〇解析手法「リッジ回帰」の出力画面例
偏回帰係数の推定値

クロスバリデーション

３．おわりに
本発表では，JUSE-StatWorks/V5 に関連する今年度提供開始，および，今後提供予定の製品・サービスをご紹介しました．
弊社では，引き続き，お客様にとって有益な機能・サービスの提供ができるよう努めてまいる所存です．今後ともなにとぞ変わらぬご愛顧のほど，宜しくお願い申し上げます．

４．参考文献稲生・永田他(2012)：“タグチの T 法およびその改良手法と重回帰分析の性能比較”，
稲生淳紀・永田靖・堀田慶介・森有紗，Jornal of the Japanese Society
for Quality Control 42(2)，pp.103-115，2012

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■公開資料ページ
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