経営・業務課題解決への分析モデル作成・活用セミナー

セミナー趣旨

　ビッグデータと豊富な計算機資源を活用した機械学習に基づくAI開発は、現役最強棋士を破るほどの棋力を持つ囲碁AIが実現可能であることを証明し、それを契機として様々な未解決問題解決へのAI活用の期待が大きく膨らんでいます。昨今の大規模言語モデルに基づく対話型AIは、知的生産のスピードと質を大きく変えてようとしているのはご承知の通りです。
　その一方で、ビジネスの現場ではグローバル市場を前提とした消費者の多様なニーズに対応するための、業務プロセスのデジタルトランスフォーメーション(DX)の必要性が叫ばれており、不可欠の要素である業務データ活用を目的として、独自の分析モデルに基づくAIシステムを開発・運用を行い成果に繋げている企業が生まれつつありますが、圧倒的に多くの企業では、データ活用を前提としたシステム基盤への投資判断の難しさやデータ分析技術、成果に繋げるための組織的運用に精通した人材の不在により、大きな機会損失に繋がっている現状があります。

　本セミナーでは、製造業における

・分析モデルに基づく問題解決プロセスにおいて、
　大きな問題となるスモールデータの取り扱い方と多様な活用事例
・組織的な分析モデルの活用において有益なExcelをベースとする
　プログラミング不要な分析モデル開発環境の利用方法

について、デモを交えて実践的な知識と理解を深めていただきます。

受講対象・レベル

・製造業における組織的なデータ活用に課題をお持ちの経営企画職並びに管理職の方。
・データの管理や分析業務にExcelを使っているが、課題解決に十分活用できていない方。
・業務に適用可能なモデルを作成するための、効率的なデータ取得方法を学びたい方。
・オープンソースのプログラミング環境（RやPython）を使用して、データ分析/機械学習の
　知識はあるが、実務への適用に壁を感じている方。

必要な予備知識

機械学習の理解を深めるために高等学校の初等物理の例を使いますが、事前知識は不要です。また業務課題への分析モデル活用の心得として、事前に目を通しておいていただくと良いと思われる啓蒙書を以下に挙げますので、是非参考にしてみてください。

・河本薫 (2022) 　『データ分析・AIを実務に活かす　データドリブン思考』　ダイヤモンド社
・柏木吉基 (2019) 　『問題解決ができる！武器としてのデータ活用術』　翔泳社.
・河本薫 (2013) 　『会社を変える分析の力』 講談社現代新書

習得できる知識

・線形/非線形（機械学習）分析モデリングの基礎的な理解
・スモールデータの条件下で成果を得るための戦略の理解
・業務課題に分析モデルを適用し、成果を得るための具体的なプロセスの理解
・セミナー終了後は、デモで用いたデータとソフトウェア
　（Excelマクロ、Predict試用版 (無期限版)）を使用して、
　消化しきれなかった点を中心に復習いただけます。

セミナープログラム

１． 製造業の現場の課題とAI／機械学習の活用例
　　　～IT導入による業務の効率化を超えて
　　　1-1. はじめに
　　　　　　(1) 機械学習技術(AI)が生み出すシステム基盤のイノベーション
　　　　　　　：消費者行動予測から業務プロセス改善、そして社会インフラの最適化へ
　　　　　　(2) 日常化するAI活用：ゲームAI、生成AIによる研究開発、そして創作活動へ
　　　1-2.  製造業における機械学習への取り組み例
　　　　　　(1) 製造プロセス条件の最適化
　　　　　　(2) ソフトセンサー開発
　　　　　　(3) 非破壊検査
　　　　　　(4) 販売予測に基づく生産計画
　　　1-3. 最近のAI/機械学習の活用動向
　　　　　　(1) 物理シミュレーション（CAE）に基づく設計最適化コストの削減
　　　　　　(2) データ科学に基づく材料開発の高速化～マテリアルズ・インフォマティクス
　　　　　　(3) 現実空間とサイバー空間の相互連携（“デジタルツイン”）
　　　1-4. AI/機械学習モデルの価値を業務ドメインの言葉で理解し、活用するためのステップ
　　　1-5. 経営・業務課題解決への分析モデル設計プロセス
　　　1-6. 分析モデル作成ソフトウェア選択の注意点

２． Excel分析機能で多変量解析のエッセンスをつかむ
　　　2-1. 重回帰分析　～教師つき学習の基礎
　　　　　　(1) Excel分析ツール/Excel VBA/Excelソルバー
　　　　　　(2) 古典力学の問題（トイプロブレム）への適用
　　　　　　(3) ヒストグラム/相関分析/重回帰分析
　　　2-2. 主成分分析　～教師なし学習の基礎
　　　　　　(1) 情報の集約とはどういうことか？
　　　　　　(2) 文字パターン群の可視化
　　　2-3. 効率的なデータサンプリング
　　　　～直交配列実験（実験計画法の一部実施法）の活用

３． 線形解析の限界を超える
　　　～Excelアドインツールで始めるニューラルネットワーク非線形解析
　　　3-1. ニューラルネットワーク機械学習
　　　　　　(1) スパース性の仮説に基づく過学習の回避
　　　　　　(2) 線形回帰から非線形回帰へ
　　　3-2. 文字判別モデルと感度分析による要因分析
　　　3-3. 自己組織化マップ（非線形主成分分析）による可視化～問題の俯瞰と特徴抽出

４． 予測モデル（順問題）の基づく設計条件の最適探索（逆問題）
　　　4-1. Excelソルバーを活用する
　　　4-2. 遺伝的アルゴリズムによる設計条件の大域的探索の高速化

５． 組織力でデータから成果を得るために
　　　～問題解決プロセスに基づくデータ活用プロジェクトの進め方
　　　5-1. 分析モデルの活用による問題解決プロセスのポイントと注意点
　　　5-2. 分析モデルの共有による部門横断での意思決定の最適化

６． 参考文献　技術の理解を深めるために

【質疑応答】

キーワード：
データ分析,機械学習,多変量解析,Excel,インフォマティクス,セミナー,講演,研修

セミナー講師

SETソフトウェア株式会社
関西システム本部 スペシャリスト 博士（理学）
松下 康弘 氏

【ご専門】
統計物理学、計算機シミュレーション、意思決定支援システムの設計及び開発

・所属学会なし（過去に日本物理学会、人工知能学会に所属）
・JST (日本科学技術振興財団、文部科学省・経済産業省管轄)
　CREST「データ科学に基づく作物設計基盤技術の構築」研究チーム(理化学研究所)・メンバー(2016年～2022年)

・招待講演・チュートリアル(最近5年間)
　・日本鋳造工学会IoT研究部会　鋳造におけるIoTとAIの現状と活用事例(2022)
　・日本鋳造工学会関西支部 ニューラルネットワーク機械学習の基礎と製造業における適用例(2021)
　・日本鋳造工学会鋳造先端プロセス研究部会 ニューラルネットワーク機械学習の基礎と製造業における適用(2021)
　・日本鉄鋼協会 ニューラルネットワーク機械学習の基礎と製造業における適用例(2020)
　・日本表面真空学会　マテリアルズインフォマティクスの基礎と応用(2020)
　・日本植物生理学会年会 圃場環境におけるオオムギ系統間の生理状態の多様性(2020)
　・日本鋳造工学会IoT研究部会 ニューラルネットワーク機械学習の基礎と研究開発への応用(2019)
　・日本表面真空学会　マテリアルズインフォマティクスの基礎と応用(2019)
　・日本鋳造工学会 ニューラルネットワーク機械学習の基礎と研究開発への応用(2018)
　・新化学技術推進協会 ニューラルネットワーク機械学習によるモデリングの基礎と応用(2018)
　・日本表面真空学会　 マテリアルズインフォマティクスの基礎と応用(2018)
　・日本植物生理学会 野外トランスクリプトームデータ解析によるオオムギ成長ステージの遷移およびその多様性の解明(2018)

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
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　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
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