データサイエンスのSOMアプローチに関する解説
データサイエンス統合ソリューション
Kohonenの自己組織化マップ（SOM: Self-Organizing Maps）は、標準的なデータサイエンス手法の1つとしてよく知られております。ただし、ここで述べるSOMテクノロジーの効用を発揮するには、高度なソフトウェアの実装が必要となります。Viscovery Software GmbH（本社・ウィーン）は1990年代から世界に先駆けて、実用的なSOMテクノロジーを開発し、日本では2000年からマインドウエア総研が提供しております。一般的な教科書や解説書に記述されているSOMでは、ここに述べるような実用性は実現できませんので、その点をご了承ください。
SOMをできるだけ手短に説明するとしたら、
| 大規模データの分布のトポロジーを保持しながら、 |
|---|
| コンパクトに圧縮した要約版を作成し、 |
| 素早く類似データを照合するインタフェースとして動作し、 |
| データ分析やモデリング、モデルの実行を拡張・統合・支援する。 |
というもので、これを単体で使用するだけでも強力なツールであるだけでなく、他のデータサインエス（統計解析・機械学習）手法と組み合わせることにより、データサイエンスの統合ツールまたはターボチャージャーとして機能するものです。
貴社のデータサイエンス・プロジェクトを数段上のレベルに引き上げることができます。
注意：Viscovery™はウィーンに本拠地を置くViscovery Software GmbH（1994年～）が国際商標権を有する国際登録商標です。この商標を無断使用している外国（地域）企業がありますが、Viscovery Software GmbHとは無関係ですのでご注意ください。