MTシステム
（マハラノビス・タグチ システム）
MTシステムの特徴
解釈可能性（透明性）
MTシステムの主要な利点の1つは、解釈可能性（透明性）です。これは解釈が容易な統計的手法に依存しているためであり、ブラックボックスである深層学習と比較して対照的な利点です。解釈可能性とは、結果を得るまでの処理の流れの理解しやすさのことであり、監視や検査など即時対処を行うことが重要な分野では特に価値があります。
小規模な学習データ
MTシステムは、学習（教師）データが小規模な場合に特に有利です。深層学習は通常、効果的に学習するために大量のデータを必要とします。しかし多くの課題では、必ずしもそのような大量の学習データを利用できるわけではありません。
MTシステムが小規模な学習データで効率的な処理ができるのは、相関と標準偏差というシンプルな統計量を用いるためです。限られたデータからでも意味のある知見を引き出すことができるのです。そのため、データ収集のためのコストや時間を最小化することができます。
異常検出感度が高くノイズに強い
MTシステムは、データのばらつきやノイズに対して堅牢な性質を持ちます。このロバスト性は、品質工学特有のS/N比の適用やマハラノビス距離の使用などによって実現しています。ノイズへの耐性がありながら、異常検出感度は高いという性質を持ちます。ノイズに強く、検出すべき異常に感度を持つということは、すなわちSN比が高いということになります。深層学習は、規模が大きいほどノイズ対して敏感であり、オーバーフィッティングや汎化性能の低下につながる可能性があります。
アングルトライのソフトウェアとコンサルティング
アングルトライは導入用から現場用まで、豊富なソフトウェアラインナップをご提供しており、専門家によるコンサルティングも実施しております。
ソフトウェアは、マハラノビス距離の課題であった多重共線性問題を独自技術により解決しており、どのようなデータについても高精度な計算を実行します。入門ソフトMTRT-AddInsはExcel上で動作し、最も利用頻度の高い5種類の計算方法をご利用いただけます。まず、どの計算手法が適切かを初期段階で確認することができます。さらに、ATMTSなどの超高速計算ソフトで効率的な検証をすることができます。波形からの特徴抽出ソフト（WaveTool）も準備しております。また、REMシリーズはすぐに現場導入が可能なシステムです。ソフトウェアライブラリ（MT-SDK）は、100種類以上の関数群で、MTシステムや特徴抽出をお客様の任意のシステムに組み込むことができます。
最短期間、最小コストで現場導入までのプロセスを、一貫して進めることができます。これまで、振動問題からロケット自律診断まで数多く活用されております。
特徴抽出
MTシステムでは、画像や波形から特徴量を抽出する方法もセットで提案されました。微分特性（変化量）、積分特性（存在量）という特徴量です。
汎用性が高く、振動波形や時系列データ、さらに画像データから効果的な特徴を取り出します。田口博士は画像特徴に関するアイディアを米国で特許出願し、権利化されています（US Patent 5,684,892：下図）。ただし、田口博士は米国の特許権利化までの期間を確認したいとの興味から出願したそうです。
波形からの特徴抽出は、WaveToolで実現することができます。
田口博士が1997年に米国で取得した特許。文字パターンから微積分特性を取り出す方法に関する内容で、例とした文字は「上海（シャンハイ）」を意味します。
MTシステムと品質工学
MTシステムは品質工学（タグチメソッド）の創設者である、田口玄一博士により提案されました。以下に、MTシステムと品質工学についてご紹介します。
田口博士には、20年来の親交を持ち1972年にこの世を去ったインドの統計学者P.C.Mahalanobis博士の理論を品質工学に活用したいとの思いがありました(田口玄一著：タグチメソッド わが発想法，経済界，1999)。
「幸福な家庭は一様に幸福だが、不幸な家庭はそれぞれに不幸である」という、ロシアの文豪トルストイの小説アンナ・カレーニナの一節はよく知られています。これにヒントを得て、田口博士はMTシステム（MTS）をパターン認識技術として体系化しました。幸福な家庭が良品や正常状態に該当し、不幸な家庭が不具合に該当するということです。「それぞれに不幸」の言葉のとおり、ものづくりで起こる不具合はさまざまで、中には未知の不具合もあります。正常だけに着目することで、そこを基準点としてマハラノビス距離が離れていれば異常を見いだせるというわけです。
品質工学は頑健性（ロバスト）や安定性を追求する手法体系です。言い換えるなら、幸福なものづくりを実現する体系と言えます。
