予測ツール - メーカー・企業と製品の一覧

予測ツールの製品一覧

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機械学習モデルの構築/予測ツール『Trainer Engine』

学習~モデルの共有のライフサイクルをシンプルに!生物活性や物理化学的特性の予測を組織に展開し、効率的にルーチン化!

「Trainer Engine」は、高精度の予測モデルを構築・展開し、隠された化学構造と活性値などとの関係性を見出すことができます。 また、各種機械学習アルゴリズムに対応しており、化学データを自動的に正規化して高性能な記述子を生成します。最も重要な統計パラメータは回帰と分類の両方のケースで計算されます。 再現性と可視化にも優れており、モデルをリポジトリに一元管理することで、再現性が確保されパラメータの比較を容易にします。分析ビューの表示形式も各種用意があるので、目的に応じて設定が可能です。 【特長】 ■データの取り込み~検証済みモデルの組織内展開までカバーする網羅性 ■構造式の標準化と高品質でカスタマイズ可能な記述子を利用する聡明さ ■モデル最適化のための豊富なフィードバックと可視化可能な利便性 ■セントラルリポジトリで採用モデルの選定を支援する再現性 ■内臓のグラフィカルインターフェース、その他デザインプラットフォームから予測機能にアクセス可能な統合性 ■生物活性、ADMET、物理化学的性質の予測が可能

  • その他ソフトウェア

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【RPA事例】シフト人員数予測業務

作成者の経験値をルール化、作業を自動化することで担当者の作業負担を軽減!

シフト人員数予測業務をRPA化した事例をご紹介します。 作成者の経験に頼った作業であったため、作業者が限られており、 手作業での処理のため、作業ミス・作業コストがかかっていました。 そこで、Excelデータをもとに複数のExcelファイルを更新。 過去実績の蓄積・分析を行い、シフト人員数の予測を立てました。 結果、作成者の経験値をルール化できたため誰でもミスなく対応可能になり、 工数削減率80%以上を実現しました。 【RPA化の概要】 ■Excelデータをもとに複数のExcelファイルを更新 ■過去実績の蓄積・分析を行い、シフト人員数の予測を立てる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • RPA

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危険予測AIツール「Logging Analysis」

現場の危ないをデータで可視化! NETIS番号:QS-210019-A

★2021年8月10日 NETIS 登録完了しました。番号:QS-210019-A★ ICライダーZ(ロギングモジュール内蔵モデル)で作業員に装着されたICタグの接近データを収集し、 そのデータから各作業員の接触事故の危険を予測します。 現場のさまざまな危険を予測し可視化します。 ●SDカードに簡単にデータ収集 ICライダーZ(ロギングモジュール内蔵モデル)により、 簡単にデータの取得が可能! SDカードに作業員に装着したICタグの接近データを記録します。 ●AI予測アルゴリズムによる事故の危険度指数算出 AI予測ツールにより事故の危険を予測することが可能! 独自開発のアルゴリズムにより、各作業員の危険度指数を算出します。 ●グラフの作成機能で危険を可視化 アプリケーションの機能によりグラフが簡単に作成される! 日付別に積算RSSI値と検知回数の2種のグラフが作成されます。 当システムは「ICライダーZ」(ロギングモジュール内蔵モデル)と組み合わせて使用します。 「ICライダーZ」はNETIS A(QS-190009-A)登録製品です。

  • 安全保護・消耗品
  • 備品リース・レンタル
  • 建設機械リース・レンタル

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故障率計算・信頼度予測ツール『Prediction』

故障率計算からレポート作成まで一気通貫で支援。

Reliability Workbenchは、機能安全に対応した信頼性、安全性の評価や分析する際に用いられる、信頼性工学に基づいたツールです。 Prediction(信頼度予測)モジュールは各種ハンドブックに基づく電子部品故障率計算を支援します。

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hERG阻害予測ツール『hERG Predictor』

信頼性の高いhERG阻害予測ツールで、心毒性リスクを創薬の早期に排除します!

創薬プロジェクト全般にわたって、薬物動態と毒性パラメータの最適化は 重要な目標となります。 『ADMETグループ』は、機械学習の手法をキュレーションされた データセットに適用し、信頼性の高い予測モデルを作成。 トレーニング済みモデルを用いてhERG阻害を予測することにより、 候補化合物に対する心毒性リスクを評価できます。 【特長】 ■機械学習の手法をキュレーションされたデータセットに適用 ■信頼性の高い予測モデルを作成 ■トレーニング済みモデルを用いてhERG阻害を予測 ■候補化合物に対する心毒性リスクを評価できる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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