以下の参考文によると、本発明（T法学習型ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ、TTTNN:Training with T method Two for Neural Network)とは何ですか？
本発明は多変量回帰による予測作業において、予測の安定性、柔軟性、予測精度を向上するために使用されます。
1980年代に提案されたニューラルネット(NN)は、2010年代からディープラーニング(DL) 技術に発展して科学技術の多くの分野に普及してきました。ディープラーニングは従来の統計的手法では不可能であった「（応答変数）多次元（説明変数）多変数」、さらに高次関数の当てはめが可能となる画期的な技術です。
ディープラーニングの当てはめの考え方は、従来の統計的手法(例えば重回帰分析)のやりかたとは全く異なります。重回帰分析にはデータ数（データ数は説明変数の数より多いこと、できれば3倍以上）の制約がゆるくなっています。これはディープラーニングが逆行列を使っていないためです。
しかしながら、ディープラーニングはモデルを前提としない当てはめ手法であるため、いくつかの欠点があります。その最大の問題の一つは「変数を選択」するための仕組みがないことです。逆に、そうであるからこそ「ディープラーニングの見た目の当てはめ力が良い」とも言えます。（※ディープラーニングについても、「クロスバリデーション」のような再現性を確保するためのオプション手法はあります。ここでの問題はその手法の「根本」には発想がないことです。）
ディープラーニングは優秀な予測手法ではありますが状況によっては予期せぬ誤差が発生する可能性があり、その原因の一つは説明変数の相関です。項目間相関は、図4に示すように説明変数の間に強い相関がある場合です。説明変数に相関がある場合には、前処理なしで学習すると予測が不安定になりやすくなります。
相関が現実問題に表れる事例として素材産業があります（図5は製鉄業のケースです）。原材料には原料の使用目的としての主成分元素以外にも、意図しない不純物（多くの場合は悪影響を与える）が存在します。原材料の生産地が違うと不純物の種類や含有量がことなります。このようなプロセスでは原材料の主成分元素がもたらす特性と、不純物がもたらす特性の間に強い相関が発生します。
このような状況でプロセス制御のためにディープラーニングをそのまま使うと問題が発生しやすくなる可能性があります。例えば、本来使っている原料生産地の供給にトラブルが起きたので別の産地の原料に切り替えた場合、そのプロセスにトラブルが発生するかもしれません。その原因の一つは、制御コンピュータをチューニングする時にプロセスが本来の原産地の原料で最適化されており、ほかの原料が来た時に予期せぬ偏差が生じたことが考えられます。
「相関のある変数は特に重要なモノのみを残し、あとは捨てる」という予測ノウハウは広く普及されています。今までの重回帰分析による当てはめでは、この考え方が一般的でした。重回帰分析の当てはめ力はもともと弱いので、単純な変数選択で精度を確保することができました。しかし、ディープラーニングによる学習では従来は活用できなかった非線形特性や交互作用も当てはめることができるので、相関のある変数を捨てるのはもったいないかもしれません。
本発明では重回帰分析に近い機能をもつT法とディープラーニングを組み合わせて予測します。ここで、T法は説明変数の数に制限がなく、非常に少ないデータ数（単位空間が1データ以上、信号空間が3データ以上）でも計算できます。さらに、T法には単位空間という、ユーザーが特に予測精度を上げたい位置を任意に設定できる特長があります。
すでに述べたように、T法は少ないデータ数でも解析が可能なので、ユーザーが特に注目している小さなデータ群や実験値を使用して予測したい場合に効果的です。本発明では、データの種類を図7のように分けることにします。
本発明では「第1段階学習」でT法を使い、「第2段階学習」ではニューラルネットを使います。本発明の予測手法の考え方をデータの分布で表現すると図8のようになります。まずT法で単位空間で回帰の重点位置を設定して信号空間でスケールを作成し、その後ディープラーニングを使って大量のデータを学習します。
計算手法としては、応答変数Yを図9のようにYA、YB、YCの3成分に分けます。ここで、YAは線形成分を示し、YBとYCはそれぞれ交互作用と非線形成分を示します。YAの予測はT法で行い、YBとYCの予測はディープラーニングで行います。
本発明は、ディープラーニングを使った「教師あり学習(図20)」に使用可能です。ただし、著しい効果が見られるのは従来は重回帰分析で予測していたが、ディープラーニングに変更した場合です。ディープラーニングを使うことにより、重回帰分析では当てはめられなあったYB、YC成分の予測が可能になります(図21)。
Answer:本発明（T法学習型ニューラルネットワーク、TTTNN:Training with T method Two for Neural Network）は、重回帰分析に近い機能をもつT法とディープラーニングを組み合わせて予測する手法であり、予測の安定性、柔軟性、予測精度を向上するために使用されます。
 T法は説明変数の数に制限がなく、非常に少ないデータ数でも計算できるため、ユーザーが特に注目している小さなデータ群や実験値を使用して予測したい場合に効果的です。
 本発明では「第1段階学習」でT法を使い、「第2段階学習」ではニューラルネットを使います。
 本発明の予測手法の考え方をデータの分布で表現すると、まずT法で単位空間で回帰の重点位置を設定して信号空間でスケールを作成し、その後ディープラーニングを使って大量のデータを学習します。