様

こちらの事例は、日東分析センター様よりご提供いただいたデータに基き作成しております。
　技術分野によらず、皆様に広くご理解いただける内容と思います。ぜひご一読ください。

<登場人物>

Ａ：若手研究者（材料開発２年目）

Ｂ：ベテラン研究者 （材料開発歴20年、データサイエンス知識も豊富）

Ｃ：マネージャー

<材料の分析データ>

Ａ：最近DXとか、MIとかよく聞くけど、結局何が出来るのか、よくわからないなぁ。
　　　そういえば、Bさん、「WAVEなんちゃら」とか使ってましたよね？あれって、何が分かるんですか？

Ｂ：「WAVEBASE」ね。材料分析データを入れると、人が気が付かない特徴量も抽出してくれたり、
　　　材料組成や配合データ、プロセスデータと性能との相関を解析したり、色々つかえるよ。

Ａ：材料分析データって、例えばどんなのですか？

Ｂ：XRDやIR、SEM/ TEMの顕微鏡画像とかかな。
　　　試しに、そこのチョコレート、IRで測定して、WAVEBASEに入れてみたら？
　　　何かみえてくるかもしれないよ？

A ：Ｃさんのお土産ですけど。。。いただきます！
　　　どれで試してみようかなー。
　　　カカオの割合違いで４種類あるんですねー。(´～｀)ﾓｸﾞﾓｸﾞ

Ｂ：n=3で夫々３サンプルずつ 4種類、計１２のサンプルでやってみたら？
　　　種類間の違いやサンプル間の違いが見えたら面白いね。

Ａ：同じ種類なら同じ結果が出るんじゃないんですか？

Ｂ：どうだろうね～？

<FT-IR測定～WAVEBASEへ>

Ａ：n=3／種類で、４種類、計１２個のサンプルのFT－IR測定しました。
　　　csvファイルのまま WAVEBASEに入れられるんですか？

Ｂ：入れられるよ。ファイルごといれてもOKだよ。

Ａ：はいりました。
　　　データ入れると自動で分析開始されるんですね。

<WAVEBASE解析>

Ａ：次は入れたデータを使って解析ですか？

Ｂ：そうそう。さっき入れたデータを選択して、解析してごらん。

Ｂ：どんな結果が得られた？

Ａ：主成分分析の結果で、こんな結果が出てきました。カカオの割合で色を塗り分けてみました♪
　　　試しに PC1とPC2の軸を見てみると、同じ種類のサンプルは比較的近くにプロットされてるような・・・
　　　ＰＣ２の軸（縦軸）で、４種類がきれいに分かれている気がします。

Ｂ：そうだね。ＰＣ２の軸（縦軸）は、カカオの割合と相関がありそうだね。
　　　ＰＣ２は何を表してるの？

Ａ：え？

Ｂ：ＰＣ２の影響を解釈ツールで見てみた？

Ａ：解釈ツール？それは何ですか？

<PCA解釈ツール>

Ｂ：PCA解釈ツールは、WAVEBASEが抽出した各特徴量（PC1-PC10）を正負方向に変化させたときに、
　　　スペクトルがどう変化するかを視覚的に確認することができるツールなんだよ。メカニズムの理解に役立つよ。

Ａ：へぇ～。そんなのがあるんですか。やってみます！
　　　・・・・

Ａ：Bさん。
　　　PC2が一番小さいサンプルを選んでPCA解釈ツール で見てみました。

Ａ：PC2のスライドバーを変化させてみると、800~1150cm-1において元のスペクトルが
　　　変化することが分かりました。PC2を正の方へ変化させると800~1150cm-1のピークが大きくなって、
　　　PC2を負の方へ変化させると800~1150cm-1のピークが小さくなります。

Ｂ：うん。そうだね。で？

<解釈>

Ａ：・・・800~1150cm-1って何由来のピークでしたっけ？

Ｂ：聞く前にまずは自分で調べなさいよ。
　　　・・・スクロース（ショ糖）だね。

Ａ：すみません ＆ ありがとうございます。スクロースですか！！
　　　なるほど。だからカカオ割合と相関があったんですね！
　　　「スクロース濃度が高ければ甘味が強く、カカオ割合は低い。
　　　スクロース濃度が低ければ甘味は弱く、カカオ割合は高い。」
　　　ということがデータから見えるんですね。

Ｂ：そうだね。チョコレートの重要な成分を、ＩＲデータから特徴量抽出して、解釈できるということだね。
　　　そういえば、最初のプロットを見ると、同じ種類のサンプルでも少しバラツキがあったね。
　　　カカオ割合が同じチョコレートでも、我々人には分からない違いが何かがあるのかな？
　　　興味深いね。時間あったらちょっと調べといてくれる？

Ａ：は・・・はい！