2026.07/22 機械学習

機械学習の手法が普及し、開発手法にイノベーションが起きつつある。ゴム会社の研究所は、科学こそ命という伝統的組織なので、これだけAIが騒がれていても研究者は化石のような手法で今でも研究開発をしているのだろう。

昔からゴム会社の研究所は、成果が期待されていなかったので、世の中のＡＩブームさえ無関係かもしれない。しかし、これだけAIの社会実装が進んでくると、研究開発速度の点で差をつけられてしまうから大変である。

もっとも、６年研究しモノにならなかった電気粘性流体を一晩で実用レベルに引き上げたときに、その手法に敬意を示さず、せっせと仕事の妨害を始めるぐらいなので、世間と研究開発速度の差がついても平気なのかもしれない。

ところが今起きている変化は、２０００年頃に話題になったディープスマーツをうまく伝承するためにも好ましいどころか、手法そのものが技術の伝承になる可能性があるから無視できない。

そもそも機械学習に深層学習も含まれるが、いずれもデータ駆動で動作している。実験データは、大抵科学の方法で集められているのだが、メタデータには実験者の癖のようなものが含まれている。

すなわち、技術開発においてどのような実験を行うかは、実験者に依存するので、組まれた実験のシステムにおいて同じ仮説を確認するためであっても因子やその水準の決め方がデータに癖として残る。

ゆえに、データ駆動で動作する学習機械には、その癖が取り込まれた形で回帰や分類が可能なマシーンとなる。これ以上はお問い合わせいただきたい。勘のいい人は気がついたかもしれないが、データベースを構築する時にもＥｘｃｅｌでデータ管理していては、ダメだということである。

AI時代に適応した弊社特許出願中のデータベースが必須となる。このデータベースソフトでは、エクセル入力感覚でデータ入力でき、入力後必要ならばメタデータを理想の形で実装したエクセルファイルを出力可能である。

今協業を希望される企業を募集しています。１０月頃まで募集し、協業先を決める予定ですのでお問い合わせください。協業先には、希望されれば条件により基本特許を共同出願とすることも可能です。

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