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測定

「使い物にならないデータを見ていた!」、 「測定の再現性がすごく悪い。」、 「見たいものを、測れていなかった!」、なんて事は、工場で良くある失敗です。

統計学データマイニング の分野では、データが正しいことを前提にしていて、 「そもそも、そのデータは、どうやって測ったものなのか?」、と言ったことには、あまり触れません。。。

測定の技

測定をする時には、 無意識のうちに、その人の世界観とか知識が関わっています。 無意識でやっていたことを、意識的にするようになると、広くて深いデータ解析ができるようになると思います。

尺度の分類

測定方法のさらに前に、そもそも「何を測るか?」は、 データサイエンス では、基本中の基本とも言えるような問題です。 ここで間違うと、測定が無意味になってしまいます。

世の中には、いろいろな尺度があります。 筆者は、物理尺度・感覚尺度・心理尺度・計算尺度の4種類に分類できると思います。 これらは筆者の造語ですが、 適当な専門用語がなさそうなので、 ここでは仮にこう呼んでおきます。

ここでは、4種類に分けてありますが、 実際には、「明るさ」のように複数の種類に当てはまるものもあります。 このような場合は、その時その時で定義を把握しておかないと、誤解の原因になると思います。

下表には、誤差を入れてみましたが、あくまで目安です。 「個人差の問題だから、そんなに違わないだろう。」、 という理由で、感覚尺度の誤差を”中”にしました。 また、 「言葉は、人によって意味が違ったり、その言葉に対する印象が違うし、 聞かれた時のタイミングや、その人の持っている関連した情報量も違うだろう。」 という理由で、心理尺度の誤差を”大”にしました。

尺度の種類(その1)
名前 測定方法 誤差
物理尺度 測定器(単位が明確) m・g・pH・秒
感覚尺度 視覚・聴覚・触覚 等 味(辛い・甘い 等)・におい
心理尺度 アンケート 怖さ・不安さ・期待度
計算尺度 各種の集計 中・大 環境影響の尺度経済性の尺度(GDP等)経営指標リスク

IoT

IoTは、「Internet of Things」の略で、いろいろなモノが通信ネットワークにつながっていることを指します。

IoTから得られるものはいろいろですが、工場などでは、「見える化」が多いです。 モノの状態がグラフなどで視覚的に分かることは、それだけでも価値があります。

その外には遠隔操作があります。 この場合は、自分が遠隔操作できるということは、他人もできることになるので、セキュリティが問題視されることもあります。

IoTでは、通信の技術はもちろん重要ですが、その前に、データを取る技術も大事です。 センサーデータ が代表的です。

IoTは、 デジタルトランスフォーメーション(DX) に不可欠のツールとしても、期待されています。



尺度の独り歩き

尺度としての「お金」



参考文献

「測る」への基本的な考え方

測れるもの 測れないもの」 高田誠二 著 裳華房 1998
「測る」について、歴史と著者の考察がまとまっています。
・天びんは、測り方がとてもわかりやすい。たくさんの人に見られながら測定される事で、データの正しさを確保できる。
・測れるようにしたいものは、「予兆」。ここでいう予兆とは、「バタフライ効果」のバタフライのようなもの。 空間的、時間的に細分化して測定する方法には限界がある。 それよりも、無視しがたい予兆たちを抽出して、重大な作用とのつながりを突き止めることが重要。 これをするには、細部を切り捨て、特徴的なパタンを強調するような測り方をする。 着目すべきパラメーターは、エントロピー(熱、物質、情報の)と、それらの空間的流れと、時間的変化
・測ってはいけないものは、風土、孝養、など。これらのものは、測ることよりも、これらに対しての人のあり方が大事


<はかる>科学」 阪上孝・後藤武 編著 中央公論新社 2007
キログラムのように計測器を使う「はかる」だけでなく、意味や概念を把握することも「はかる」の一種としています。
測るものとしては、キログラム、環境、アフォーダンス、土地、穀物、国土(風水で測る)、考古学(人工衛星画像で測る)、都・世界(メタファーで測る)市、音、美(音で測る)、罪の重さ


心を測る」 菱谷晋介、田山忠行 編著 八千代出版 2005
「パーソナリティ」や「不安」を測る時は、下位の測定項目(因子)を作り、総合的に評価する測り方が提案されていました。
この本自体は、測り方、というよりも、 認知心理学ヒューリスティクス に関連した、心の仕組みの研究の話が多いです。


現象をさぐる データの科学」  林知己夫 著 林知己夫著作集編集委員会 編 勉誠出版 2004
現象の解明を目的とした時の統計学のあり方や、データの集め方を解説しています。


物理的な量

はじめての計測工学」 南茂夫 他 著 講談社 2012
まえがきに「 企業の中では、単純で古い方法で測定している事があるが、 なぜその方法が採用されているかがわからなかったり、遅れている、と言う学生がいる。 著者は、高校の理科の教科書に、アイディアの源があると考えている。」 、という話があり、印象的でした。
この本は、さまざまな物を測る方法の原理についての解説が中心ですが、 誤差の伝播 などの考え方も解説されています。
物体を測る(距離、動き、振動、力、トルク、動力、強さ、硬さ、流速、流量)
状態量を測る(流体圧力、温度)
物質を測る(元素、気体、複雑な化合物、放射線)


計測工学」 宮崎孔友 著 朝倉書店 1982
様々な物の計測方法の原理の他に、それを扱う電気信号の処理についても触れています。
直線変位、角変位、圧力、トルク、応力、温度、時間、角測度、流速、体積流量、質量流量、振動


絵ときでわかる計測工学」 門田和雄 著 オーム社 2018
単位や測り方について、シンプルな説明をしています。
長さ、質量、力、圧力、時間、回転速度、温度、湿度、流体、材料強さ、形状、機械要素(ねじ・歯車)


製造業の中での計量

トコトンやさしい計量の本」 今井秀孝 監修 日刊工業新聞社 2007
製造業の中での計量の管理について、測定法や制度などの様々な話題を、読み物のようにして解説しています。


センサー

センシングの基礎」 山崎弘郎 著 岩波書店 2005
センサーそのものの原理の話もありますが、センサーのデータがどのようなもので、どのように扱うのかの話も多いです。
人工知能サンプリング異常値の予測 に関連する話もありました。


化学センサシステムとソフトコンピューティング」 大薮多可志・勝部昭明・木村春彦 著 海文堂 2001
化学センサとして、ガスセンサ、ニオイセンサ、イオンセンサ等を原理から解説しています。 エージェントファジィ理論カオスニューラルネットワーク遺伝的アルゴリズム などの、 ソフトコンピューティング と、センサーを組み合わせて、人間に近い認識のできるシステムが作れることを解説しています。
この本は、実際のシステムの事例集ではなく、そうしたシステムが作れる可能性を示す内容になっています。


電子工作が上達するセンサーのきほん」 伊藤尚未 誠文堂新光社 2010
前半が、どのようなセンサーがあるのかの解説で、後半が、センサーを電子工作に使う方法の解説になっています。


よくわかる最新センサーの基本と仕組み 幅広く利用されるセンサーの機能を紹介 事象検出の常識」 高橋隆雄 著 秀和システム 南茂夫
日常生活で使われている物をスタートにして、それらにどのようなセンサーが使わているのかを解説。


センサー技術」 多田邦雄 丸善 1991
さまざまなセンサーの原理を解説。 センサーシステムとして、エアコンや自動車がどのようにセンサーを組み合わせているのかを解説。


IoT

Pythonデータエンジニアリング入門 高速化とデバイスデータアクセスの基本と応用」 橋本洋志 他 著 オーム社 2020
センサーとパソコンなどの機器をつないで、データを収集するためにPythonでプログラムを作る時のノウハウがまとまっています。


戦略的IoTマネジメント」 内平直志 著 ミネルヴァ書房 2019
モノビス:著者の造語で、モノとサービスの提供を一体的に進めるビジネス。
6次産業:1次、2次、3次の掛け算で「6」になっている。これらを一体的に進めること。
IoTは、モノビスや6次産業で、見える化を実現するのに必要な技術。
IoTは、手段。目的と、それを実現する筋道が大事。 データの流れなど、実現したいことを具体的に描く。


IoTの基本・仕組み・重要事項が全部わかる教科書」 八子知礼 監修 SBクリエイティブ 2017
オムロンの「OKAO Vision(HVC-C2W)」は、顔、人体、手、顔向き、視線、目つむり、年齢、性別、表情、ペット、といった項目の認識ができるカメラセンサー。
オムロンの環境センサー(2JCIE-BL01)は、手の平サイズで、温度、湿度、照度、気圧、騒音、UV、加速度のデータが取れる。
ファナックは、ZDT(Zero Down Time)を実現するためのエッジコンピューティングのために、 Cisco Systems、Rockwell Automation、Preferred Networksと提携している。
ドイツでは、AXOOMというプラットフォームで、産業界向けのアプリ開発の環境を作っている。 プラットフォームビジネスは、APIの経由回数で課金する。


中小企業が始める! 生産現場のIoT」 「工場管理」編集部 編 日刊工業新聞社 2018
IoTの基本的な進め方は、 「既存のデータを自動で集める仕組みを作る」、「データから意味を見つける」、「できたルールは自動化する」


中小企業がIoTをやってみた 試行錯誤で獲得したIoTの導入ノウハウ」 岩本晃一・井上雄介 編著 日刊工業新聞社 2017
IoTでできることは見える化。この本には、生産工程の見える化の事例がある。


絵で見てわかるIoT/センサの仕組みと活用」 河村雅人 他 著 翔泳社 2015
センサーの技術そのものや、センサーを使ったシステムやサービスに使われる技術の話が具体的です。
6章がセンサーデータのデータ分析の話になっています。 可視化、発見、予測と分けて手順を紹介しています。 回帰分析 がセンサーのキャリブレーション(校正)に使われている話は、この本ならではです


サポートベクターマシン」 小野田崇 著 オーム社 2007
サポートベクターマシン を使った事例として、家庭の電気消費量の予測や、水力発電所の異常予知の話があります。



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