最新記事一覧
PyMCはベイズ統計に欠かせないMCMCサンプリングのためのライブラリ。これまではさまざまな推定や検定を行うために、使い方を中心に見てきました。今回はPyMCそのものの仕組みについて見ていきます。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編、番外編（第10回）です。
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その人が行事に参加すると高い確率で雨が降る、そんな「雨男・雨女」が身近にいるという人は少なくないと思います。冷静に考えれば、そういう印象が強いだけかもしれません。そこで、本当に雨男・雨女がいるのかをベイズ検定してみましょう。いわゆる独立性の検定に当たります。『社会人1年生から学ぶやさしいデータ分析』ベイズ統計編の第9回です。
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2026年9月9日に公開されたMONOistの新着記事をピックアップしてお届けします。
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マテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説する本連載。第6回は、ベイズ最適化やLLM（大規模言語モデル）、自律実験系を例に、AIが候補予測から問いの提案へ踏み込む過程について考察します。
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バイクに乗る若い人の運転はどうも危なっかしく感じられることがあります。そこで、手軽に乗れる原付一種（かつての排気量50ccまでのバイク）を対象に、年齢と交通事故死傷者数との間に関係があるかどうかを調べてみたいと思います。つまり、相関のベイズ検定に取り組もうというわけです。『社会人1年生から学ぶやさしいデータ分析』ベイズ統計編の第8回です。
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AIが導き出した最適解は、なぜ最適なのか？ NTTが開発した「AI駆動型ラボ」は、ロボットとAIを組み合わせ、これまでブラックボックスだった実験結果を人間が理解できる「ルール」に変換する。同技術は、次世代半導体の開発サイクルを3倍に高速化し、世界初の成果を生み出した新技術に迫る。
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NTTは、AIとロボットを組み合わせた自律実験によって半導体材料の成膜条件を最適化するとともに、その過程で得られたデータから、人が理解／転用できる「成膜ルール」を抽出する技術を実証した。次世代パワー半導体材料として期待されるβ型酸化ガリウム（β-Ga2O3）を用いた実験では、「スパッタ法として世界で初めて」（NTT）の単結晶薄膜の作製にも成功した。
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手に汗握るホラー映画を観た後では、観る前よりも握力が強くなったような気がしませんか？ 同じ人の2回の測定値の差を求め、ベイズ統計により検定します。事前分布のパラメーターを変えても結果が安定するかどうかを調べる「感度分析」にも触れます。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第7回です。
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運動部と非運動部の生徒の体力テストを例に、母平均に差があるかどうかをベイズ統計により検定します。古典的なt検定のp値に代わるものとしてベイズ因子を利用します。『社会人1年生から学ぶやさしいデータ分析』ベイズ統計編の第6回です。
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生成AIはIT運用の切り札として期待を集める一方、使い方を誤れば“劇薬”にもなる。成果を引き出すために、IT運用担当者は生成AIをどう生かすべきか。専門家が実践的な活用法を解説する。
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プログラミングなしでベイズ統計はできる? 無料ツール「JASP」を使えば、マウス操作だけでベイズ推定やベイズ検定が行えます。これまでPythonで書いてきた二項検定やt検定を、JASPで手軽に試す方法を紹介。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編、番外編（第5回）です。
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「不良品で幾ら損する？」をベイズ統計で見積もってみましょう。製品のサイズを測ったデータから、平均やばらつきを推定し、さらに「これから作る製品が規格外になる確率」までをPythonを使って予測します。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第4回です。
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本連載では“品質”と“コスト”を両立したモノづくりを実現するDX戦略を解説する。第7回は、プロダクト損益を導入する際の課題やルール設計の考え方、さらにE-BOMやM-BOM、Cost-BOMとの関係について紹介する。
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ある喫茶店のシュークリームの重さを例に、ベイズ統計で「平均」や「ばらつき」をどう推定するのか、さらに基準値と違いがあるかどうかをどう確かめるのかを解説します。『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第3回です。
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慶應義塾大学と物質・材料研究機構（NIMS）は、1nmノード以降の次世代半導体に向けた配線材料に関連する4件の研究成果を発表した。研究成果を活用することで、半導体集積回路における配線抵抗を大幅に低減することが可能となる。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾はベイズ統計編。今回は、二項分布の確率についてベイズ的な手法で母数の推定や検定を行います。
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かわさきからは「Google Antigravity 2.0と戯れながら感じたこと」というタイトルで生成AI時代における教科書的コンテンツの存在意義と、AIにコードを書かせる時代の学び方について、一色からは「LLM Wikiを実践して『ロケスマペディア』を作ってみた」というタイトルで、自身で執筆した記事のコンセプトを実務に落とし込んだ社内知識ベースの実践と運用課題について書きました。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第5弾がスタート。ベイズ統計を学ぶに当たって、知っておくべきキーワード、連載の予定を紹介します。データ分析を実践的に役立てるための基礎をしっかり学んでみませんか？
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日本材料技研は、負熱膨張材料BNFOの広温度域グレード「BNFO-WT」を開発し、販売を開始した。負熱膨張を示す動作温度域は40〜150℃程度で、電子部品で求められる幅広い使用温度域をカバーする。
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2023年にメルカリが発表した「男女賃金格差」の実態は当時、大きな話題となった。当時の7％の賃金格差は現在1.4％に縮小。その裏にどのような歩みがあったのか。
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三菱電機と産業技術総合研究所が、共同で開発したFA向けサーボシステムのパラメーター調整回数を大幅に削減するAI技術について説明。AIと物理モデルの融合により、実験では熟練者が1週間かかるような調整作業を1時間まで短縮したという。熟練技術者不足が深刻化するSMTラインなどの製造現場の生産準備を効率化する。
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マテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説する本連載。第4回は、現場にMIを導入する上で課題の1つとなる「パラメータ設計」をこれまでの文脈にのせて紹介する。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第14回。これまで、13回にわたって、主に2群の差や分散などについて検定の考え方やその手順を見てきました。今回は、3群以上の場合にも対応するために、分散分析の考え方や手順を解説します。
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圧倒的なスピードが今後の設計／解析の在り方を大きく変えてくれそうです。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第10回。今回は、重回帰分析における回帰式の係数の有効性を検定する方法について解説します。
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NTNは、第3世代ハブベアリングの設計に利用している自動計算システム「ABICS」にAI技術を導入した。性能評価に伴う解析時間を従来の10分の1以下に短縮するとともに、要求仕様を満たす設計寸法の自動提案を可能にした。
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トヨタ自動車は、「ケミカルマテリアルJapan2025」で、マテリアルズインフォマティクス（MI）の導入を支援するクラウドサービス「WAVEBASE」や、2026年に実装を予定している同サービスの新機能を紹介した。
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本連載ではマテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説。第2回は、AI時代の研究開発におけるノウハウの価値とインフォマティクスの役割を、比喩表現などを用いて紹介する。
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本連載ではマテリアルズインフォマティクス（MI）の基礎知識について解説。第1回は、R&Dでイノベーションを起こすために必要な技術とマネジメントの考え方やMIの位置付けについて紹介する。
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2つの確率分布間の“距離”を測る指標で、値は0（一致）〜1（不一致）の範囲に収まる。ユークリッド距離に似た計算式で定義されており、確率分布の違いを直感的に扱えるのが特徴である。主に統計学や機械学習の分野で、確率分布間の比較や類似度評価に利用されている。
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初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第4弾がスタート。第1回は仮説検定の考え方や知っておくべきキーワード、今後の連載予定を紹介します。データ分析を実践的に役立てるための基礎をしっかり学んでみませんか？
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NTT 物性科学基礎研究所は、放射光による光電子分光測定を用いてストロンチウムルテニウム酸化物「SrRuO3」の電子状態を調べ、酸素原子の電子軌道が強い電子相関により、陽イオンルテニウム（Ru）の電子軌道と異なった電子状態を持っていることを世界で初めて明らかにした。
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「2025年大阪・関西万博」と連携した国際見本市／展示会として、「未来モノづくり国際EXPO」（2025年7月16〜19日、インテックス大阪）が開催され、会期中に「この国の『いのちかがやく未来』はどうしたら見えるのか」をテーマにした「ロボットSIerセミナー〜いのちかがやく未来にSIerができること〜」が行われた。セミナーの模様をレポートする。
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本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第6回は、MIやロボティクス技術などを応用したサービスとソフトウェアの研究、開発、提供を行うMI-6の取り組みを紹介する。
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エンソートのマイケル・ハイバー氏が「研究開発におけるAI活用事例：マテリアルズインフォマティクスによる材料探索と製品開発」と題した講演を行い、日本のモノづくり力を超える原動力となりつつあるAIを活用した先進的な材料設計について説明した。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第7回。今回は正規分布する母集団同士の相関係数を区間推定する方法と考え方を解説します。
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MONOistの記事からクイズを出題！ モノづくり業界の知識を楽しく増やしていきましょう。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第5回。今回は正規分布する母集団の平均の差を区間推定する方法と考え方を解説します。
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NTTは、光通信用デバイスに用いる半導体薄膜の成膜条件を自動導出する手法を開発した。AIを用いた分析に半導体物性の知識を組み合わせることで精度を高めたものだ。これによって、デバイス製造業務の効率化が実現する。
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NTTは半導体物性の知識を用いたベイズ最適化手法を活用し目的とする組成の結晶を成膜するための原料ガス量を自動提案するエンジンを開発したと発表した。
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世界最大級のフラッシュメモリ工場であるキオクシア四日市工場。ここは、1日30億件も生成されるデータとAI技術を駆使して先端のモノづくりを行う巨大なスマートファクトリーでもある。あらゆる業界でAIの導入が始まる中、四日市工場の生産現場ではAI活用が既に「当たり前」になっている。多くの技術者がAIを身近に使いこなし、高品質なフラッシュメモリ製造へとつなげている四日市工場の取り組みに迫る。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第4回。今回は本編のお話から少し離れ、ベイズ統計の確信区間について、その考え方と求め方を解説します。
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早稲田大学の研究グループは、分子設計と実験条件の最適化に2種類の機械学習を活用し、極めて効率よく光駆動有機結晶の発生力を高めることに成功した。従来方法に比べ、条件検索は73倍速く、発生力は最大3.7倍も大きいという。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第3回。今回は正規分布する母集団の分散（＝母分散）を区間推定する方法と考え方を解説します。
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国立精神・神経医療研究センターは、霊長類の脳活動をリアルタイムでシミュレーションし、覚醒状態をモニタリングする「デジタルツイン脳シミュレーター」を開発したと発表した。
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静岡大学は、発声などの補足動作を利用することで、複数の球種の効果的な打ち分けなど、運動タイミングの正確さを向上できることを明らかにした。
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初歩からステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ第3弾。「記述統計と回帰分析編」「確率分布編」に続き、「推測統計（区間推定編）」がスタート。第1回は出発点として、推測統計の「点推定」と「区間推定」の意義や考え方を学びます。この機会に、データ分析の基礎をしっかり学んでみませんか？
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産業技術総合研究所は、データを秘匿しながらベイズ最適化の計算ができる技術を開発し、アプリに実装した。取得したデータを分割、分散させて保管し、データを復元することなく計算に利用できる。
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データ分析の初歩から学んでいく連載（確率分布編）の第13回。ワイブル分布は機械の寿命や故障率の分析に使われる分布です。今回も具体例を基に、ワイブル分布の利用例や、確率密度関数と累積分布関数の形を見ていきます。母数（パラメーター）として指定するαやβの適切な値の決め方も解説します。
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データ分析の初歩から学んでいく連載（確率分布編）の第12回。ベータ分布は「確率の確率」とも呼ばれる分布です。ある事象の成功数と失敗数が分かっているときに、成功率が一定の範囲に入っている確率を求めるのに使われます。今回も具体例を基に、ベータ分布の利用例や、確率密度関数と累積分布関数の形を見ていきます。
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