​ビッグデータ解析エンジン「toorPIA」(トピア)の研究開発とライセンシングをしています。​高次元を活かす独自のアルゴリズム従来のAIや統計解析モデルでは扱えない数百次元を超える高次元データ。toorPIAは独自アルゴリズムにより1億を超える高次元データをバイアス無しでスクリーニングし(米国特許5件出願中)、データの0次仕分けや未知の相関の発見に威力を発揮します。高次元のデータに対応できないので、最初に有効次元を抽出して次元数を制限する。この過程は人為的で、非常に手間がかかる上に、有効な次元を削減してしまうことがある。「意外な」事実が発見されにくい理由でもある。次元数の削減を行わず、可能性のある次元は逆に追加する。任意のクラスタ構造の「特徴的な相関要素」を発見的に抽出できる。有効次元が削減されることはなく、短時間に結果が得られ、「意外な」事実も発見できる。故障の教師データはオペレーションの現場では殆ど存在しない。殆どの機器は正常に動作しており、故障時のデータは非常に少ない。未知の故障の情報は事前に得ることは不可能。製造分野では数百次元のデータ解析が必要だが、従来手法は、こうした高次元データをそのまま扱うことができないため、業務に精通している人が経験知でデータの選別を行う必要があった。学習モデルの場合、機器毎やセンサー毎、季節や環境変化の度にモデル構築のための学習を要し、実運用コストがかかる。DL/ML系のソリューションでは故障原因がBlackBox化されるため、対策を示すことができない。​toorPIAによる故障予測toorPIAは教師データを必要としない。数百〜1億次元のデータをそのまま解析し、結果からクラスタ毎に寄与度の高い次元を発見。検出だけでなく、どう対処すべきかを提示できる(オペレーションの現場ではこの点が極めて重要)。最適化されたデータ並列処理により、高次元で多量のデータでも高速に処理します。​解析エンジンをライセンス提供マーケットをよく知るパートナー企業様と共にさまざまな分野の課題解決への適用を目指し、toorPIA解析エンジンをライセンス販売しています。柔軟なアプリ開発を可能とするAPIを提供します。