ブレインズテクノロジー（株）は、異常検知ソリューションの新バーション「Impulse 2.0」の提供を開始する。

近年、企業変革力を強化しようとするデジタルトランスメーション（以降、DX）の潮流により、中核を担うAI分析も、限定された課題に対する取組みから、社内のあらゆる課題を解決しようとする取組みへと広がりを見せている。
ブレインズテクノロジーも「Impulse」を介して組織横断のAI分析や運用の支援が増える中で、「数多くの分析テーマを解決するため、AI分析プロセスを更に高速化・高精度化したい」、「属人化したAI分析ナレッジを組織で共有し次の分析へ活かしたい」という相談を受けていた。
このような利用者の声を解決し、データサイエンティストがPoCを含めて何百というデータ分析案件を経て、習得したノウハウを搭載した製品が「Impulse 2.0」となる。

■「Impulse 2.0」の新機能
AutoML機能の強化により、AI分析の全フローが自動化され、ユーザはAIと対話しながらデータ加工・整理からモデル運用まで進めることができる。また、AI分析のノウハウを組織で共有し、次の分析をより高速化・高精度化することができるようになった。
・データ加工・整理の高度化
データのバラツキをユーザが直感的に把握したり、バラツキに応じたデータ整理方針をシステムが自動推薦することで、良質な学習データ作成が可能。また、少量データやデータパターンが充足してないケースでも、データ生成機能を活用し、短期間で高精度な判定モデル構築が可能となる。
・データ特徴量・パイプラインの自動選択
センサ、静止画の特性を分析し、最適なAIの処理パイプラインを自動選定する。正常データからの”いつもと違う”を検知する教師なし学習のアプローチに加えて、教師なしを軸に異常を分類するハイブリッドや教師あり学習など、データフォーマット及びテーマによって適切な分析手法を選択可能。
・モデルチューニング方法の推薦
モデルをチューニングにする上でデータや精度情報から適切なチューニング方法をAIが推薦し改善できる。
・モデルの解釈性向上
機械学習モデルが判断した理由を直感的に解釈することが可能。静止画の場合は、いつもと違う部分がヒートマップで可視化され、センサデータは、異常・不良に寄与している因子を寄与率とともに確認することが可能。
・学習モデルとパイプラインのノウハウ蓄積と最適化
学習履歴を活用することで「学習の仕方を学習し」、高速に高精度なモデル管理・展開を実現。データの特性に応じた、ハイパーパラメータの最適化、パイプラインの最適化など再学習時や類似分析案件での学習を効率的に実施・実行することが可能。
・SDK/APIによる柔軟な実装
「Impulse」が標準で提供するUIを通して、プログラミングレスで利用するだけでなく、SDKやAPIを介して「Impulse」が提供するAI機能を利用することができる。また、クラウド・オンプレのいずれにも対応しているため、既設システムとのインテグレーションがし易く、より業務にあった画面の開発を行うことができる。

ニュースリリースサイト(brains-tech)：https://www.brains-tech.co.jp/news/20200914/