MTシステムはモノゴトの特徴や状態を判別・予測・認識するために、品質工学の世界から提案された汎用技術です。判別のための『MT法』はビッグデータの解析やIoT技術を実現するために有効な機械学習の一手法ととらえることができ、イプシロンロケットの自律管制制御技術として採用されています。
　ロケットに実装された多数のセンサーやアクチュエーターから集まった情報 (ビッグデータ) をもとに、ロケットの状態・状況を正しく判断できるのがMT法です。また、MT法の活用事例を講師がYouTubeにアップしていますのでご覧ください。
　また、MTシステムのファミリーには多数の項目の情報から、別の“ある特性値”を予測する『T法』も確立しています。こちらもビッグデータの活用やIoT への展開が非常に期待されている汎用技術です。
　本講習では、MT法とT法の考え方や原理から、実際での活用事例、そして、ビッグデータやIoTとのかかわりの解説だけでなく、講師がExcel VBAで制作した解析ツールを実際に使っていただき、その効果を体験していただくことを目的としています。あわせて、MTシステムの原理やこれを正しく使うために必要となる統計学の基礎知識もシミュレーションツールなどを使い、わかりやすく解説いたします。

1. MTシステムの概要
   1. 幸福な家庭と不幸な家庭 (アンナ・カレーニナより)
   2. 2次元平面でのマハラノビス距離とは
   3. 多次元空間でのマハラノビス距離
   4. モーターの品質評価への活用事例
   5. ビッグデータやIoTとのかかわり
2. MTシステムを理解するための統計学の基礎知識
   1. 統計学の意味
   2. 基本統計量
      • 平均
      • 偏差平方和
      • 分散
      • 標準偏差
      • データ数
   3. 正規分布とカイ2乗分布
   4. 統計学上の事実 (分散の加法性と中心極限定理)
3. MT法の実際
   1. 2011年夏の節電活動をMT法で評価すると
   2. ツールを使ってみる (使い道と使い方)
   3. 等確率楕円の相関図
   4. 多変量の情報を認識しやすいように可視化する (チャーノフの顔グラフ)
4. T法の実際
   1. T法の原理
   2. SN比の思想と考え方、特徴
   3. T法 計算式が意味することとは?
   4. 夏の電力需要を予測してみよう (ツールの使い方)
   5. 質的変数 (言語データ) を最適な数値に変換する方法
5. 質疑応答