開発チームにおけるデータ整理プロセスを効率化し、MI解析用データセットへのスムーズな変換を実現します。データの蓄積・登録から解析設定、実験点の選択、結果の考察に至るまで、実験計画における各ステップを、直感的にワークフロー形式で管理できるようになっています。

データ整理そのものが目的化することを防ぎ、研究者やチームが、解析や考察など開発のクリエイティブな部分に注力できる環境を整えます。

ベイズ最適化や機械学習を活用し、開発テーマへの理解を深めながら実験点を高速に検討可能に。情報価値の高いデータを戦略的に獲得することで、考察の深さとデータの活用価値を飛躍的に高めます。新任研究者には、探索の指針作成から振り返りまでを支援し、科学的考察の習慣づけをサポート。熟練研究者にとっては、自身のドメイン知識を活かした自由度の高い解析設計が可能であり、ニーズにあわせた使い方で、より高い成果創出を実現します。

開発テーマと解析プロジェクトを統合的に管理し、検証項目との紐づけによって、実験データや関連情報を開発テーマ全体で俯瞰的に把握できます。また、因子間の関係性を視覚的に示すことで、研究者が解析や検証すべき対象を直感的に見極めることが可能に。

さらに、複雑なデータの背後にある構造や因果関係が明らかになることで、重要な因子や影響度の高い要素に迅速にフォーカスできます。

解析、 実験、考察を結びつけてデータを蓄積、さらにツール上でアクティビティを共有できるため、研究者同士や上長との連携がスムーズに。プロジェクトの背景や進捗を直感的に把握できるため、コミュニケーションの質が向上します。

また、解析プロセスの軌跡を辿りやすくすることで、ノウハウをチーム全体で共有し、MI活用の広がりを促進。データの価値を個人に留めることなく、組織全体での共有資産として活用できます。

専任のデータサイエンティストが、研究開発テーマごとに活用をサポート。研究者や解析者が納得感をもってmiHub®を使いこなせるよう、状況に応じて研修やセミナー実施を組み合わせることで着実なスキル育成を支援します。

また、累計100社以上を支援してきた実績を基に、組織体制やフェーズに応じたMI推進と定着のベストプラクティスを提供。企業様個別に最適化したサポート体制で継続的な成長と成果創出を後押しします。