- v2.2.5+1 2026-02-02
- v2.2.5+0 2025-11-27
- v2.2.4+3 2025-10-01
- v2.2.3+2 2025-06-18
- v2.2.3+1 2025-05-19
- v2.2.3 2025-04-04
- v2.2.2 2025-02-28
- v2.2.1 2024-11-15
- v2.2.0 2024-10-18
- v2.1.0 2024-07-31
- v2.0.14 2024-06-13
- v2.0.13 2024-04-08
- v2.0.12 2024-03-11
- v2.0.11 2024-02-21
- v2.0.10 2024-02-02
- v2.0.9 2023-12-15
- v2.0.8 2023-11-14
- v2.0.7 2023-11-08
- v2.0.0 2023-08-22
v2.2.5+1 2026-02-02 #
# 一般機能:
・ユーザー間あるいはユーザー全体に対してタスクを共有することが可能になります。
・実験計画の作成手法に「空間充填法」を追加致します。
・解析結果のグラフ化機能を追加致します。
・ガウス過程回帰を使用して最適化する際のEI, PIの解析に不具合がありましたので、そちらを修正致します。
v2.2.5+0 2025-11-27 #
#一般機能:
・Pythonのバージョンを3.8から3.10にアップデート致します。
・ベイズ最適化のハイパーパラメータのチューニングの性能を向上させます。
・2段階・多要素認証を導入します。
・実験計画作成機能に、ラテン超方格が導入されるとともに、過去の実験データに追加して、実験条件を生成する機能が導入されます。
・少数データの桁落ちに対応するため、数値表記が実数から指数に変更になります。
v2.2.4+3 2025-10-01 #
#一般機能:
・ブラウザのロケールが英語の場合に、ユーザー登録時のメールの文面、プライバシーポリシー、利用規約、ホワイトペーパーを英文で配信するようにいたします。
v2.2.3+2 2025-06-18 #
# 一般機能:
・データ加工に、数値変換(Quantile transformation、Log、Log1p)の機能が追加されます。
・Profileを繰り返し実行することができるようにするとともに、ブラウザをリロードせずにProfileの出力結果をダウンロードできるようになります。
・Multi-Sigmaとスタートアップガイドの文言を、一部修正致します。
v2.2.3+1 2025-05-19 #
# 一般機能:
・データ加工の内容に応じて解析時間を短縮します。
・予測や最適化のプロット図で、全ての説明変数、目的変数の値を確認できるようになります。
・解析画面でプロジェクト名、タスク名、解析手法が表示されるようになります。
・AI予測の検証時に、検証の結果をダウンロード出来るとともに、予測値と実測値のプロット図を作成出来るようになります。
・Multi-Sigmaにログイン後に、スタートアップガイドとヘルプをご確認頂けるようになります。
v2.2.3 2025-04-04 #
# 一般機能:
・前処理後に作成される「正規化CSV」のファイルに、ヘッダー情報が付与されます。
・Safariのブラウザで、学習データをアップロードできない不具合を改修しました。
v2.2.2 2025-02-28 #
# 一般機能:
・モンテカルロシミュレーションの結果をCSVファイルとしてダウンロード頂けるようになります。
・Outputが0か1の場合のVioline plotやROC曲線の図で、しきい値の値が出力されるようになります。
v2.2.1 2024-11-15 #
# 一般機能:
解析手法の選択を、プロジェクト作成時ではなく、タスク作成時に行うようになります。
これにより、一つのプロジェクトの中で、様々な解析手法をご利用頂けます。
v2.2.0 2024-10-18 #
# 一般機能:
・欠損値補間の機能がご利用頂けるようになります。
・テストデータの誤差検証機能において、複数の手法で誤差を評価できるようになります。
v2.1.0 2024-07-31 #
# 一般機能:
・AIを組合せた連鎖解析がご利用いただけるようになります。
・モンテカルロ・シミュレーションの解析が選択可能になります。
・ベイズ解析において、ガウス過程回帰のカーネルとハイパーパラメータの設定が可能になります。
・AI学習における「保存」と「学習」ボタンを統合し、「学習」実行時に設定が保存されるようになります。
v2.0.14 2024-06-13 #
# 一般機能:
– 開発環境のバージョンアップを行いました。
– 最適化の際に、特定のInputが最大値・最小値の間で制御できない場合に、最終的な最適解が変化しうる幅を解析できるようになりました。
– ニューラルネットワークにおけるAI学習時に、Learning/Validationファイルの保存が選択可能になりました。
– 保存するファイルの数字の桁数が過剰でしたので、浮動小数点6桁に変更を行いました。
v2.0.13 2024-04-08 #
# 一般機能:
– 最適化の際に、複数の制約を与えられるようになりました。
– AI予測で結果を検証する際に、検証データが0か1の場合、ROC曲線やVioline plotなどの図が表示されるようになりました。
v2.0.12 2024-03-11 #
# 一般機能:
– 解析画面を表示する際の時間を短縮いたします。
– 過去に実験データを作成した時の設定内容を、データとして保持・閲覧できるようになりました。
– 要因分析を実行すると、モンテカルロ・シミュレーションも併せて実行され、結果のグラフを表示できるようになりました。
– AI学習時の学習データとValidationデータを、モデルとともにダウンロードし、確認できるようになりました。
– グラフの表示において、Y軸に複数の項目を表示したり、マウスで選択した領域を拡大できるようになりました。
(ただし、モンテカルロ・シミュレーションのグラフのみ、以前の仕様のままになります)
v2.0.11 2024-02-21 #
翻訳内容の差し替えなど、軽微な改修を行いました。
v2.0.10 2024-02-02 #
# 一般機能:
– ニューラルネットワーク(NN)とベイズ解析の画面を統合することで、下記の点が改修されます。
- NNとベイズ解析の画面が同じ仕様(ベイズ解析に近い画面構成)になります。
- タスク一覧画面にあった「タスクの一覧を更新」ボタンは廃止され、各タスクの最終実行したジョブとステータスがリアルタイムで一覧に表示されるようになります。
- NN解析は、ベイズ解析と同様に、タスクの解析画面で学習データのファイルをアップロードするように変更されるとともに、タスク画面内で学習データをアップデートできるようになります。
– NNのAI学習時において、下記の前処理機能が実装されます。
- 不均衡データを自動で調整する機能が実装されます。
- 検証データ抽出(Balanced)により、データの分布に応じてバランスよくValidationデータを抽出する機能が実装されます。
– ユーザーIDが変更可能になります。
– ボタンを集約化し、成功時にメッセージを出さないようになります。
– 最適化の結果に対して、フィルター機能を実行できる機能を実装します。
– NNのAI学習結果をダウンロードする際に、ヘッダー名が文字化けしないようになります。
# 管理機能:
– グループ機能において、全体共有が可能になります。
– グループ機能において、子アカウントから親アカウントにデータをコピーする機能を実装します。
– グループ機能において、処理のログを記録する機能を実装します。
v2.0.9 2023-12-15 #
一般機能
・マニュアルでAI学習を実行する際、並列実行数の上限を増加しました。
・会員登録時に販売代理店を選択したあと、未選択に変更できるよう修正
・会員情報編集画面で「アカデミック」、「一般」の会員区分が閲覧できるよう修正
・要因分析においてアウトプットが複数ある際、選択したアウトプットが保存されるようになりました
・利用規約、プライバシーポリシーをいつでも確認できるよう、サイトのフッター部分に追加
・予測結果の散布図で値が負の数場合に起こる不具合修正
# 管理機能
・会員情報の編集時に「アカデミック」、「一般」の会員区分が編集できるように修正
v2.0.8 2023-11-14 #
1.2023/11/8の改修で実装された要因分析の結果表示の機能において、Inputのパラメータ数が10以上のときに、「Top10のみ」がチェックされていると、影響量の大きなInputの結果が表示されない。
2.AI学習の画面で、出力層の活性化関数に「Sigmoid」を選択して「オートチューニング」を実行されると、ごくまれに、作成されたモデルの中に、出力層の活性化関数が「Linear」のモデルが混入する。
v2.0.7 2023-11-08 #
1.ベイス解析でも、Profiling機能をご利用頂けるようになります。
2.ベイズ解析の「学習データ」欄で、入力ファイルと出力ファイルのファイル名をクリック頂くと、アップロード頂いたCSVファイルがダウンロードできるようになります。
3.全ての解析処理において、強制終了が可能になります。処理が途中で止まってしまった際などに、ご利用ください。
4.ニューラルネットワーク解析において、Number of training dataのデフォルト値が、アップロードされたデータの数の80%から90%に変更されます。
ただし、アップロードされたデータ数が少ない場合は、Validationデータの数が最低でも5個確保されるよう、補正されます。
(例:アップロードされたデータ数が20の場合、通常のデフォルト値ではNumber of training data が 20 * 0.9 = 18になるが、Validationデータを5個確保するため、Number of training data を15に補正)
(追加)5.要因分析の結果にBar Chartが追加されました
(追加)6.お知らせの未読ボタン押下、またはダイアログの外側でカーソルをクリックするとポップアップが解除されるようになりました
v2.0.0 2023-08-22 #
Multi-Sigmaアプリのバージョン2リリース