大事な特徴を捉えて流れるデータを把握する

多次元（多くの特徴量を持つ）時系列データから時間的なパターンを高精度かつ自動的に抽出する技術を考案しました．時系列データの連続性の制約のもとで，各次元の特徴の有効性を推定して，時系列データに内在する特徴の共起パターンを確率モデルで推定します．本技術の特長は，時系列データからパターンを見つけるだけでなく，「パターンを特徴づける特徴量」も自動的に抜き出すことができる点です．これにより，大量のノイズが混ざった時系列データからもパターンを発見できる上に，解析後のパターンの解釈などの人手の工数を減らすことに貢献できます．