４月に入り２０１８年の新年度を迎えることが出来ました。 改めまして皆様に御礼申し上げます。
◆情報時代への変化
ここ数年、ＩＴ系の技術的な進歩は極めて速く、特に情報処理系の進歩が顕著となっています。 現在は、大量データを扱うという事で一昔前とは大きく異なる情報処理時代を迎えています。 このような流れをうけて、「データサイエンティスト」が注目されています。 ＩＣＴ、IoT、ビッグデータということでデータの収束速度が急速に早くなり、またデータの収束密度も急速に高まっております。 コンピュータのハード技術の高まりにより、ＣＰＵ速度の高速化、特にメモリー容量の劇的な拡大が、現在の情報社会を支え、この傾向はさらに高まってゆくでしょう。
◆データ解析
しかし、このようなデータを取り巻く環境の急速、かつ大きな変化に対してデータ解析手法という観点でみると、現在のデータ解析手法の多変量解析／パターン認識は、一昔前の技術そのままで、大きな変化が見られません。 つまり、現在展開されているデータ解析手法の殆どがデータ量の少ない時代に開発された手法であり、現在のようなデータ量が急激に増大した環境に対応出来る手法ではありません。 この結果、従来のデータ解析手法は、現在はなんとかコンピュータのＣＰＵの高速化に助けられてデータ解析をこなしていますが、限界が急速に近づいています。
◆ビッグデータ、ＩＣＴ、ＩｏＴ時代を意識したデータ解析手法の展開
ビッグデータ時代に対応した全く新規のデータ解析手法の展開が求められ、この傾向は今後さらに強くなるでしょう。 この意味でＫＹ法は本質的にビッグデータ時代に対応した新規のデータ解析手法であり、しかもクラス分類、重回帰（フィッティング）手法と様々な目的でのデータ解析に対応する手法です。 さらに、現在のデータ解析手法をビッグデータに適用すると、殆どが「トレンド解析」のようなデータ解析的にはルーズな解析や、分類率や予測率、さらに相関係数や絶対係数の急激な低下が起きてしまいます。 これに対してＫＹ法は、強力なデータ解析能力を保持でき、分類率も予測率も相関係数や決定係数も劇的に高めることが可能です。
データ量は増大する事はあっても、減少する事はありません。 新時代のデータ解析手法は、このような大量のデータを扱いつつ、データ解析を信頼性高く実施できる手法が必要です。
◆新たなＫＹ法の展開
ＫＹ法は既に６種類の手法として展開されております。 今後、新たにＫＹ法を展開してまいります。 現在二クラス分類ＫＹ法として２種類。 さらに、重回帰（フィッティング）ＫＹ法として１種類の新規開発を予定しております。 ご期待ください。
