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データを集めて解析することはもともとどのような分野でも重要なことであったが, 情報技術の発達でデータの収集技術と解析技術が格段に向上したことでデータ解析の重要性と活用の可能性は近年爆発的に高まっている. データ解析の目的は大きく分けて

1. 未知の事柄の推定 2. 既知の事柄からの情報抽出の二つに集約できる. 推定に関してはここ 10 年ほどで人工知能の分野が目覚ましい発展を遂げ, ニューラルネットワークを中心とする種々の手法で画像や動画といった高次元の, かつてないほどに大規模で複雑なデータの解析にも成果を上げている. 一方で情報抽出に関してはまだまだ発展途上である. 非加法的集合関数は工学や社会科学のさまざまな分野で応用研究がなされている. 非加法的集合関数をデータ解析の情報抽出の部分に活用できないだろうか, あるいは, 推定についても非加法的集合関数を用いて, さらなる改良ができないだろうか. 本稿では, 非加法的集合関数のデータ解析への応用としてファジィ重回帰分析とファジィ積分ニューラルネットワークについて紹介する.