東芝AI技術カタログ

数値データ分析因果推論

要因解析技術 HMLasso^TM※

虫食いデータからでも複雑に絡み合う要因を紐解きます。

・大量に欠測を含むデータであっても、スパースモデリングで高精度に回帰モデルを構築します。
・抜き取り検査の多い工場やプラントでの歩留・生産性向上に貢献します。

要因解析技術 HMLassoイメージ

※Lasso with High Missing Rate

応用先

・半導体工場における歩留低下要因の抽出
・その他、インフラ機器やオフィス機器の故障や異常の要因解析に応用可能

ベンチマーク・強み・実績

・大学共同利用機関法人情報・システム研究機構統計数理研究所との共同研究成果
・最先端のアルゴリズム「CoCoLasso」と比べ推定誤差を約41％削減

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参考文献：

・M. Takada et al., “HMLasso: Lasso with High Missing Ra te,” IJCAI 2019.
・M. Takada, “hmlasso,” R package, 2019. (The Comprehensive R Archive Network)
・大量の欠損を含むデータからでも不具合の要因を特定する機械学習アルゴリズム（AI）を開発

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