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KnowledgeMiner Softwareは、IntelおよびMicrosoftと提携し、Mac向けの新しいデータマイニングアプリケーション「KnowledgeMiner (yX) for Excel」をリリースしました。KnowledgeMiner (yX) for Excelは、並列化技術を用いてマルチコアプロセッサの性能を最大限に引き出し、従来比600倍以上の高速化を実現します。

(yX)の開発者であるフランク・レムケ氏は、「データマイニングにおいて、スピードは常に重要な要素です。以前の製品であるKnowledgeMinerは非常に優れた製品でしたが、Excel版(yX)はそのスピードに私たち自身も驚かされました。この製品の開発にご協力いただいたMicrosoftとIntelに感謝申し上げます。」と述べています。(yX)は現在、Macのマルチコアを活用する数少ないアプリケーションの1つであり、唯一のMac用データマイニングアプリケーションです。

KnowledgeMiner (yX) for Excel を使用する目的は、膨大なデータから有用な知識を獲得することです。発見される知識には、データの特性を記述する方程式、頻繁に発生するパターン、情報のクラスタリングなどがあります。データ収集技術の進歩により、膨大なデータを容易に蓄積できるようになり、その量は急速に増加しています。一方、データ分析技術は大きく遅れており、時間とコストがかかる傾向があります。KnowledgeMiner (yX) for Excel は、このプロセスをより迅速かつ容易にすることを目的としています。

スプレッドシートはデータの集約、表示、操作に優れていますが、標準的なスプレッドシート関数では新しい情報は得られません。(yX)はさらに一歩進んで、ユーザーがこれまで知らなかった情報をスプレッドシートデータから抽出します。(yX)は、これまで知られていなかった関係性を示します。(yX)は、データを説明する数式を作成できます。(yX)は予測分析のためのツールです。(yX)の予測分析は、統計学やデータマイニングの様々な手法やアルゴリズムを用いて、現在および過去のデータを分析し、将来の出来事を予測します。(yX)は生データから情報に変換します。そして、この情報は過去のパターンや将来の傾向に関する知識へと変換されます。

KnowledgeMiner (yX) は、Excel スプレッドシート内の数十ものフィールド間の相関関係やパターンを検出します。これらのデータ間の関係性、相関関係、パターンは、研究者に新たな洞察をもたらします。例えば、地球の気温と大気中の二酸化炭素濃度の分析は、強い相関関係を示しています。これは、将来予測につながる可能性があります。もし私たちがその将来に満足していないのであれば、別の未来への道筋を提案し、その新しい知識を活用して、習慣、購入、技術、投資、政府などを変え、より良い将来へと向かうことができます。KnowledgeMiner ユーザーは、地球温暖化に関する見出しを読む代わりに、環境データを自ら調べてパターンを見つけ、予測を立てることができます。

KnowledgeMinerの最近のもう一つの成功分野は、化合物（特に農薬）の毒性残留物の環境への影響予測です。これは化合物の化学構造のみに基づいて行われました。退屈で技術的な話に聞こえるかもしれませんが、KnowledgeMinerのこのたった一度の活用によって、以前はこれらの化合物の毒性試験の最前線にいたヨーロッパで、年間数千頭もの動物の命が救われたのです。

KnowledgeMinerは、NASA、ボーイング、MIT、コロンビア大学、ノートルダム大学、ハンブルク大学、モービル石油、ファイザー、ディーン・アンド・カンパニー、デメトラなど、世界中の多くの企業、大学、研究機関、プロジェクト、個人に利用されています。データマイニングによる知識発見を活用するため、人間の探求のあらゆる分野において、データ内の新たな、あるいはこれまで知られていなかった関係性を明らかにすることができます。

最近の金融危機は、既存のデータに対する予測的な洞察の欠如に起因しています。政府や多くの企業は、この大きな損失につながる洞察の欠如を痛切に感じています。KnowledgeMiner (yX for Excel) があれば、これらの組織は予測分析を通じて意思決定と投資の結果をより明確に把握し、数十億ドルもの費用を節約できたはずです。

データマイニングは、新たなビジネスチャンスを創出する優れた方法です。Excel版KnowledgeMiner (yX) は、スプレッドシートを使える人なら誰でも、これまで政府機関や大企業しか利用できなかった予測分析を可能にします。このデータマイニングにおける革命により、個人は過去のデータから未来を予測し、より良いビジネス成果を達成できるようになります。

KnowledgeMinerは、独自の帰納学習および自己組織化モデリング技術を基盤としています。GMDHニューラルネットワーク、ファジールール誘導、アナログ複合化パターン認識といった技術は、時系列予測、分類、モデリング、クラスタリング、そして複雑で定義の曖昧なシステムの診断に活用されます。多層的な自己組織化と検証アプローチにより、信頼性の高い個別モデルやハイブリッドモデルを客観的に生成できるだけでなく、代数方程式や差分方程式、ファジールール、あるいは類似パターンの集合といった形で、説明コンポーネントを即座に提供できます。抽出された知識は、モデル結果の改善、システムへの新たな洞察の獲得、そして意思決定の支援に直接活用できます。

KnowledgeMinerは、株式、通貨、金融取引の分野で最も多く購入・利用されています。しかし、KnowledgeMinerはあらゆる研究分野で有用であり、近年の癌研究、廃水の事前沈殿と再利用の予測、義足装着者の歩行異常の特定、健康な子どもと読字障害のある子どもの眼球運動観察から得られた医療データの分析、地域経済と関連する経済問題のモデリングと予測、問題のある医薬品製造プロセス、言語教育と学習のさまざまな側面の研究、政府のための中国マクロ経済モデリング、多発性硬化症患者の尾状核におけるMR強度変化と障害の関係の解明など、様々なプロジェクトで大きな成功を収めています。これらはすべて、KnowledgeMinerがほぼあらゆる研究分野に適用できることを示しています。

KnowledgeMiner には、さまざまなアプリケーション領域からの多数の事前モデル化された例、プログラム間通信用のいくつかのサンプル スクリプト、サンプル KDD ワークフロー アップル スクリプト、TransformModel、およびビジネス インテリジェンス ワークフロー ケース スタディが含まれています。

KnowledgeMiner (yX) for Excelには、J.-A. Mueller教授とFrank Lemke著「Self-Organising Data Mining. Extracting Knowledge From Data. 」のPDF版も含まれています。この本は、データマイニング、自己組織化モデリング、そしてKnowledgeMinerの基本的な考え方を学ぶ最も簡単な方法です。

特徴
* 高速。特にコア数が多くメモリも豊富なIntel Macで使用可能
* ユニバーサルバイナリ。IntelおよびPowerPCネイティブで、Leopard (10.5)以降に最適
* CocoaとObjective Cで記述されており、最新のMac OS X機能にアクセスして、迅速かつ堅牢な開発とアップグレードを実現
* ユーザーの声に耳を傾け、最も要望の多かった機能を実装
* 信頼性、互換性、強力さ、低価格、便利さ、実用性を備え、常に改善とアップデートを続けています
* 金融、データ配信、分析の世界で間違いなく共通言語であるMicrosoft Excelで直接操作できます

KnowledgeMiner Softwareは、ドイツと米国に拠点を置く非上場ソフトウェア企業です。1996年以来、予測分析、データマイニング、データモデリングのソフトウェアおよびソリューションを世界規模で提供しています。KnowledgeMinerはKnowledgeMiner Softwareの商標です。詳細については、ウェブサイトをご覧ください。Microsoft WordはMicrosoft Inc.の登録商標です。

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