日常製品の多くは化学物質で構成され、新物質の開発には膨大な時間と費用がかかる。本研究では、予測モデル構築に必要な統一形式への変換を目指し、異なる形式の計測データを解析ソフトで利用可能な形に整形する前処理ツールを開発した。
対象データは計測結果を記録した4種類のExcelファイルであり、行数・列数が異なる。KNIMEを用いて不要な行列の削除、行列の入れ替え、文字列変換、重複列名の修正を行い、Pythonスクリプトを活用した処理も試みた。
提案する前処理ツールにより作業時間を短縮し、効率的なデータ解析が可能となり、予測モデルの精度や再利用性の向上も期待される。