深層学習（Deep Learning）とは？

深層学習は人工知能（AI）の一分野で、機械学習手法の一つです。多層のニューラルネットワークを使用して、データからコンピュータに高度な特徴や表現を自動的に学習させることができます。2010年代に画像認識や音声認識で成功を収め、近年はジェネレーティブAIをはじめとした様々な用途で利用されるようになりました。

エンジニアリング分野において深層学習を活用する一例として、サロゲートモデルが挙げられます。従来は、機械学習が主にサロゲートモデルとして使用されてきましたが、最近では深層学習も利用されるようになっています。深層学習をサロゲートモデルとして利用する利点は、多様なデータ形式を入力・出力データとして使用できるところにあります。機械学習では表形式のデータに限定されていましたが、深層学習では画像や波形データなど、さまざまなデータ形式を処理することができるため、ユーザーの要件に合わせた入出力データを持つサロゲートモデルの作成が可能です。

説明可能なAI（eXplainable AI ：XAI）とは？

説明可能なAI (以下XAI) は、AIの予測結果を人間が解釈できるようにする手法の総称です。実社会においてAIの活用が進むにつれて、ブラックボックスとされるAIの予測や判断の理由を理解する重要性が高まっています。
エンジニアリング分野においても、AIを活用するには予測結果のみを得るだけでは不十分で、AIがその判断に至った経緯を理解することが必要とされるようになってきました。XAIによって、予測結果の判断根拠を理解したり、予測に寄与している入力変数を見つけるなど、新たな知見を得ることが可能です。

ノーコードAIツール

エンジニアリング分野でのAI活用には大きな期待が寄せられていますが、AIを導入するには、日々の業務の合間を縫ってAI技術の知識を習得し、プログラムでの実装を行うという2つのハードルがエンジニアの皆様の前に立ちはだかります。そこでより効率の良い設計開発を支援するために、従来のmodeFRONTIERの機械学習による予測・分析機能を強化したツールが「Deep RSM Add-on for pyCONSOLE（以下 Deep RSMアドオン）」、「XAI Add-on for pyCONSOLE（以下 XAIアドオン）」です。

Deep RSM アドオン

Deep RSMアドオンは、画像や波形データを処理する深層学習モデルをノーコードで作成できるツールで、作成した深層学習モデルは、exeファイルへエクスポートすることが可能です。エクスポートしたモデルはライセンスフリーで使用でき、サロゲートモデルによる最適化やエクセルマクロを作成して設計者展開するなどの二次利用も可能です。

• Image to Value：画像入力、ベクトル出力の深層学習モデルを作成する機能
• Param to Wave：ベクトル入力、波形出力の深層学習モデルを作成する機能

XAI アドオン

XAIアドオンは、modeFRONTIERにはないデザイン毎の感度解析や非線形写像による次元削減などのデータ分析ができるツールです。

• LIME：各デザインにおける感度解析
• SHAP：ゲーム理論に基づいた、データ全体もしくは各デザインにおける感度解析
• MMD-critic：テーブルデータに含まれる一般的・特異的なデータの可視化
• Autoencoder：深層学習モデルによる特徴量の次元削減

AIツールのより詳細な説明は、IDAJブログに掲載していますので合わせてご高覧ください。

AIの基礎知識やツールの操作方法の習得を目的とした講習会

ツールを利用するにあたって必要なAIの基礎知識や、ツールの操作方法を習得していただくために、講習会を開催しています。講習会のご受講者様には、AIツールを3か月間無料で試用するためのライセンスをご提供しますので、AIツールを導入する前に試してみたい方、深層学習やXAIの基礎を学びたい方は、ぜひ本講習会へのご参加をご検討ください。