マインドウエア総研
概念構造分析とAIを融合するデータ分析・技術開発企業独自の概念構造分析エンジンConceptMinerと対話型ツールThinkNaviを開発。データマイニング、AIシステム構築、調査・意思決定支援を提供
#自己組織化マップ2社
自己組織化マップ（SOM：Self-Organizing Map）とは、多次元データの特徴や類似関係を、通常は二次元の格子状マップに配置して可視化する教師なし学習の手法。ニューラルネットワークの一種であり、入力データに近い特徴を持つユニットとその周辺を繰り返し更新することで、似た性質のデータが近くに配置されるように学習する。正解ラベルをあらかじめ用意せずに、複雑なデータの分布やグループ構造を把握できる点が特徴である。顧客分析、設備状態の監視、異常検知、医療・生命科学データの探索などに応用されてきた。近年は深層学習による特徴抽出と組み合わせる研究もある一方、高次元データの可視化には別の手法も広く利用されている。自己組織化マップは比較的直感的に結果を理解できる利点があるが、マップの大きさや学習条件によって配置が変わるため、結果の解釈には注意が必要
概念構造分析とAIを融合するデータ分析・技術開発企業Viscovery Software
自己組織化マップを中核とするデータ分析ソフトウェア企業自己組織化マップと多変量統計を組み合わせた分析ソフト「Viscovery SOMine」を開発。データの可視化、クラスタリング、予測分析、導入支援を提供