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投稿者:Kunihiro TADA

ご連絡遅延のお知らせとお詫び

平成30年2月23日15:13頃、弊社が利用しているサーバー業者のメール・サーバーに障害が発生し、18:40現在もまだメールでのご連絡ができない状況です。メールでのお問い合わせはもちろん、ウェブサイト(www.mindware-jp.comおよびwww.xlstat.com/ja)のフォームからのお問い合わせもメールで弊社に転送される仕組みとなっておりますので、それらがすべて受信できておりません。

お客様各位にはたいへんご不便をおかけして誠に申し訳ございません。

サーバーが復旧次第、順次、返信を行って参りますので、今しばらくお待ち頂けますようお願い申し上げる次第です。

 

 

 

 

 

投稿者:Kunihiro TADA

XLSTAT-Rの新機能

XLSTAT-Rに新しい関数が追加されました。

Partitioning Around Medoids (Medoidによる分割)
この教師なし機械学習アルゴリズムは、K-meansクラスタリングのロバストな代替法を提供します。各クラスタの中心が、medoindと呼ぶクラスタ内のオブジェクトの1つによって代表されます(clusterライブラリのpam 関数)。

Dissimilarity matrix for mixed data (混合データの非類似度行列)
量的変数と質的変数で説明されるオブジェクト間のGower 係数を用いた非類似度行列(clusterライブラリのdaisy 関数)。

GARCH modeling(GARCHモデリング)
金融予測でよく使用されるこのモデルは、変動性クラスタリング特性を持つ 時系列に適応します( tseries ライブラリのgarch 関数)。

Kriging
地質学や気象学などのさまざまな分野で使用される時空間補間法の地球統計学的アプローチ (gstat ライブラリの gstat 関数)。

投稿者:Kunihiro TADA

XLSTAT急成長

現在、世界中で30万人以上の人々がXLSTATの使用経験を持ちます。先行する他社製品にはまだまだ及びませんが、少なくとも学術用統計解析ソフトウェア市場の一角を占める存在になりつつあることは間違いありません。日本市場は世界市場の中での比率が相対的に縮小しており、現在では世界市場の5%に届くか届かないかというぐらい希薄な存在感となってしまっているのですが、それでも日本国内でのXLSTATユーザー数も堅調に増加しています。現在、1日に10人程度のペースで日本での新しいユーザーを獲得しております。

マインドウエア総研としては、2000年からViscovery SOMineの取り扱いを始め、長年にわたってSOMアプローチのデータマイニングを事業の中心に据えて参りました。2003年にベイジアンネットワークのHuginと提携を開始して、SOMとベイジアンネットワークにおいて世界的なトップランナーの技術を日本市場に提供する役割を担って参りました。

XLSTATも2003年から提携を開始したのですが、正直なところ、当初はXLSTATにはそれほど重きを置いておりませんでした。それから15年の年月が流れて、気が付けばマインドウエア総研の売上でのXLSTATの占める割合がViscoveryを抜いてトップに躍り出る状況となってきました。

今、世間はディープラーニングをはじめとする機械学習ブームであり、大学や研究機関の人たちがここぞとばかりに予算獲得のために「シンギュラリティ(技術的特異点)」という言葉まで持ち出して、SFめいた未来のAIに関する夢物語を世間に流行らせて、多くの企業や人々がそれに夢中になっている状況です。

ディープラーニングも重要な技術の1つではありますが、それだけではまだまだシンギュラリティとやらに達するほどの技術革新が出揃ったことには絶対になりません。少し頭を冷やす必要があるかと思います。かつて日本は、第五世代コンピュータという壮大な国家プロジェクトに失敗しています。関係者はそれを失敗とは認めていないのでしょうが、客観的には大失敗だったと言わざる得ません。第五世代コンピュータのコンセプトは、if~thenルールを高速に実行することに特化したハードウェアを開発することにあって、その時点ですでに世界の先端的研究からすると周回遅れの発想でしかなかったのです。そして、今脚光を浴びているディープラーニングも、人工ニューラルネットワークの世界では昔からある手法に過ぎません。

SOMやベイジアンネットワークというのは、80年代の当時、日本人がまったく気づいていなかった新しいアプローチをヨーロッパ人が示したものです。この30年間は、これらの技術が実用的な知的情報処理を地道に提供してきたわけです。AIブームに狂奔する人々から見ると、ディープラーニングこそが最先端で、もはやこれらの技術は時代遅れにさえ映っていることでしょう。しかし、SOMやベイジアンネットワークの技術も、この30年間で着実に進歩しております。製品として実現されているものは、初歩的な教科書に載っているレベルよりもはるかに先を行っております。

マインドウエア総研としては、これまで長年、SOMとベイジアンネットワークの最優良技術を提供してきたプライドを持ちつつ、現在の浮薄なAIブームとは距離を置く方針です。私のこれまでの経験(狭い経験かも知れませんが)から言えることは、ブームに巻き込まれている人々の大部分は見当はずれなことに熱中しており、そうした人々と仕事をしてもよい結果は得られないからです。したがって、AI関連の展示会等のお誘いにも乗りません。ブームに便乗して一儲けしようなどとは考えません。坦々と我が道を行くのみです。

現在の機械学習技術で話題になっていることのほとんどは、我々が十数年前から地道に提供し続けております。

幸いにしてXLSTATがマインドウエア総研の経営安定化に貢献してくれているので、当面はこれに頼りながら、次の新しい技術を発見することに力を注いで参りたいと考えます。

 

 

 

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垂直統合と水平分散

情報化社会論と人工知能社会論について、もう少し書きます。
80年代の日本のニューメディア開発のほとんどすべてが、最終的に本格的な普及に至らなかったという点では、はっきりと失敗を認めなければなりません。当時、「デルファイ法によって技術予測はかなりの精度でできる」と豪語されていたものですが、実際には当時の中央官庁や大企業が行っていた技術予測はデタラメだったのです。
たぶん、「半導体の集積度が何年後にはどうなる?」というような量的な予測はそこそこできていたのだと思いますが、技術の質的な面の予測は、天才ではない普通の専門家が何10人何100人寄ってたかってもできないのだろうと思います。
80年代の日本で考えられていたニューメディアと今日普及しているインターネットとの決定的な違いは、前者が垂直統合型のネットワークを想定していたのに対して、後者は水平分散型であるという点です。
垂直統合ネットと水平分散ネットの技術的な観点での説明はいろいろあるでしょうが、それはそれとして、「権力」という観点から見れば、物事の本質がより鮮明に見えてくるように思います。
つまり、旧郵政省は、ニューメディアも従来の放送局と似たようなスキームで捉えていたのだと思います。実際に免許制にするかどうかは別として、情報の発信者と一般の受信者をはっきりと分けていたのです。発信者は、絶対的に優位な立場で、つまり、「上」にいて、受信者は、上から降りてくる情報を有難く受け取るべきだという前提が、暗黙のうちに出来上がったいたわけです。
80年代の日本では、キャプテン・システムというニューメディアが開発されていました。当時、まだコンピュータの性能が今ほど高くなかったので、キャプテン・システムで送られてくる画像は、単純な図形と文字の組み合わせのようなものでした。わかりやすく言えば、現在我々が使っているPowerPointの画面のようなものが通信回線を通って送られてくるわけです。そして、画面のどこかを押す(クリックする)と画面が変わるわけです。
そう、初期のWorld Wide Web(WWW)が登場するよりも10年以上早く、表面的には同じようなことがすでに実現されていました。さらに単純な図形の組み合わせではなく、自然画が伝送できる技術の開発にも取り組まれていました。しかし、決定的な違いは、WWWが水平分散型ネットで、誰でもがWebサーバーを立ち上げて情報発信できるのに対して、キャプテン・システムはセンターのコンピュータだけからしか情報発信することができなかったわけです。
キャプテン・システムの推進者たちは、実際に動作するシステムをほぼ完成させて、たとえば私が主催したセミナーでもデモンストレーションをして見せたのですが、「いったいどうやってコンテンツ作成のコストを負担するのかがわからない」というところでつまづいていました。つまり、システムはできたけれど、ビジネス・モデルが構築できなかったわけです。
我々は、今、WWWの経験を通して、そんな心配はする必要がなかったということがわかるのですが、当時は、そんなつまらないことで真剣につまづいていたのです。何がそうさせたのかは、今となっては明白です。情報の発信者と受信者を上下の関係で捉えていて、一般民衆が情報発信をするというようなことには、まったく思い至らなかったからです。
インターネットは、もともとは冷戦時代に米国の国防のために開発された技術なのですが、この水平分散型のネットワーク技術は、幸いなことに民主的な社会を構築することに大きく役立ちました。
しかし、垂直統合と水平分散は、綱引きの関係です。コンピュータ技術の潮流は、この間を行ったり来たりを繰り返しているように見られます。今日、我々が向かおうとしている「クラウド・コンピューティング」は、まさに水平分散から垂直統合への揺り戻しです。
クラウド・コンピューティングの本質は、インターネット産業における勝者が、インターネットでの権力の座を獲得したという勝利宣言でもあります。IBMのWatsonのような人工知能は、データセンターに置かれて運用されることが暗黙の前提となっております。これからしばらくは、このような時代に突入していくものと思われます。
しかし、たぶん、10年か15年すると、また水平分散への揺り戻しが起きるはずです。そのときに、我々がより良い民主的な人工知能技術に出会えることを切に願います。

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Viscovery SOMine 7のサンプル・プロジェクト

Viscovery SOMine 7(日本語版)のトライアル・バージョンをダウンロードして、インストールすると、サンプル・プロジェクトも一緒にインストールされます。プロジェクト・ワークフローの各ステップにコメント(ただし英語)が付いていて、SOMineのプロジェクトの取り扱い方がわかるようになっております。
日本語のコメントつきプロジェクト・ファイルもダウンロードできるようにしましたのでご利用ください。

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Hugin 8.2 日本語GUIファイル

先日リリースされたHugin 8.2の日本語GUI用ファイルをこちらにアップしております。
使用方法は、Hugin 8.2がインストールされたフォルダに「i18n」というフォルダを作成して、上記からダウンロードしたzipファイルを解凍して、中身のjp_JP.xmlファイルを置くだけです。
Huginソフトウェアを起動して、オプション/プリファレンスから、プリファレンス・ウィンドウを開いて、言語フィールドで「jp_JP」を選択します。変更の結果は、次回Huginソフトウェアを起動したときに反映されます。
ご不明な点はマインドウエア総研にお問い合わせください。

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Hugin Expert社がFDCとのコラボレーションを開始

HUGIN EXPERT A/S は、スカンジナビアの保険・年金分野のITソリューションの最大級のサプライヤーである FDC と保険詐欺に対抗するために、HUGIN FDM を FDCのSaaS(Software as a Service)ITプラットフォームに統合することで同意しました。
コラボレーションの目的は、保険会社が不正検出のための効率的なソリューションを実装することを可能にするHUGUINソフトウェアの機能 FDCのソリューションに統合することです。保険詐欺は、すべての保険会社において重要な課題です。最近の調査によれば、損害保険の請求の10から12%が不正に関わっているとのことです。 潜在的な不正請求を識別する効率的な方法が求められております。
共通ITプラットフォーム F2100にHUGIN FDM を統合することにより、FDCは不正の水準を下げるための効率的なツールを、既存顧客や見込み顧客に提供することができます。 この契約は、FDC の顧客企業がFDCから直接購入できるということを意味します。
この契約での最初の導入は、9月にNorwegian insurance company で開始されます。
FDC および F2100 の詳細は: www.fdc.dk
日本の金融・保険向けITソリューション企業様におかれましても、これと同様な枠組みで、HUGIN FDM を販売して頂くことが可能です。マインドウエア総研が、契約の取次ぎ、ソフトウェアのローカライズ、事業実施のサポートを致しますので、ご遠慮なくお問い合わせください。

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PLS 2012のお知らせ

PLS 2012: 7th International Conference on Partial Least Squares and Related Methods(第7回:偏最小2乗法および関連手法に関する国際会議)のお知らせです。
2012年5月19日から22日まで、米国・テキサス州・ヒューストンで、
The 7th International Conference on Partial Least Squares and Related Methods (PLS 2012) が開催されます。今回は米国での初めての開催となります。この会議のテーマは、「理論と応用フロンティアの進歩」で、理論とビジネス、工学、ライフサイエンスなどのさまざまな領域での実践的な事例を取り扱います。この会議は、世界中のPLS法の著名な専門家や実践家と会って、お互いの関心を議論する特別な機会です。4日間の会期中に、さまざまな応用領域を熟考する世界中の参加者が、PLS法の利用における彼らの最先端の理解と進歩を共有します。
主なスケジュール
大学院生のためのPLSおよび相関成分回帰に関する1日無料チュートリアル(5月19日 9:00から17:00)
オープニング・ナイト・レセプション – 5月19日 – 18:00から20:00
(Svante Woldの招待講演つき)
NASAヒューストン宇宙センターの半日見学 – 5月21日(月)(移動および入場を含む追加料金$10)
招待講演者は、George Marcoulides, Harald Martens, Jay Magidson, Michel Tenenhausら
5月20日(日)から22日(火)まで – 並行セッション
主な締切日
2ページのアブストラクト、2011年11月27日まで
アブストラクトの受領通知 – 2011年12月23日
8ページの最終論文 – 2011年2月20日
参加費用
$150 学生 (定額)
$400 教員
$700 一般
教員および一般は、2月20日までに参加申し込みをすると10%割引となります。
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詳細および参加申し込みは: http://www.plsconference.com/

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XLSTAT日本語マニュアル

XLSTATの日本語マニュアルが,「データ準備」,「データ記述」,「データ解析」の機能に関する部分に加えて,「データモデリング」の機能に関するところまで翻訳できました.
データモデリングについては,以下の機能の説明があります:
分布の適合
線形回帰
ANOVA
ANCOVA
反復測定ANOVA
混合モデル
ロジスティック回帰
ノンパラメトリック回帰
非線形回帰
クラス分類木および回帰木
PLS/PCR/OLS回帰
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