●製造業においては、業務プロセスデータ活用が企業の業績に直結する時代です！

●インターネット上の消費者の行動分析から始まったAI活用ですが、

その適用領域は大幅に拡大しています！

●Excelは使っているがデータ分析へ活用できていない方という方は、是非ともご参加ください！

経営・業務課題解決への分析モデル作成・活用セミナー

《Excel線形分析からニューラルネットワーク分析の基礎、

分析モデルに基づく課題解決へのステップ全体をつかむ》

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

◆はじめに

超大量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。さらに、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。

一方、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に、経営・業務プロセスのデジタルトランスフォーメーション(DX)が進められています。そこでは、不可欠の要素である業務データ活用を目的として、独自の分析モデルの開発と運用を行い、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、業務プロセスにデジタルツールを一部導入するに留まるか、あるい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から、業務変革の機会を活かせていない現状があります。

本セミナーでは、製造業の事例を中心に

• 分析モデルに基づく問題解決プロセス
• 分析モデルの活用において、課題となる少量データの取り扱い方と多様な事例
• 組織的なノウハウの共有に有効なExcelベースの分析モデル開発環境
• 経営課題解決に直結する、組織的分析モデルの活用事例
  について、デモを交えた実践的な知識を習得いただきます。

◆受講後、習得できること

• 線形/非線形（機械学習）分析モデリングの基礎的な理解
• 少量データの条件下で成果を得るための戦略の理解
• 業務意思決定プロセスに分析モデルを活用し、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、情報量も多く消化しきれなかった点を中心に復習いただくことが可能です。

◆受講対象者

• 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
  知識を学んできたが、実務への適用に壁を感じている方。

◆必要な予備知識など

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や技術ブログ(Note)のURL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
• 技術ブログ：　https://note.com/neuralworks/

◆キーワード

DX、意思決定プロセス改善、分析モデルに基づく問題解決プロセス、デジタルツイン、線形回帰分析、主成分分析、実験計画法、ニューラルネットワーク回帰分析、スパースモデリング、要因分析、自己組織化マップ、設計最適化、Excelソルバー、プロジェクト管理

◆過去、本セミナーを受講された方の声:

・解析モデル作成の内容は全般的に興味深かったです。ありがとうございました。
・大変勉強になりました。難しいことも理解でき面白い分野だなと改めて感じました。
・データ解析からいきなり始めるのではなく、データを見る目など基本が重要という教えに共感を覚えました。
・AIや機械学習の活用について、基礎的な知識を学びたくて参加しました。参考文献も紹介いただき助かりました。
・製造データへの機械学習適用例についての情報収集のために参加しました。ありがとうございました。
・データ解析の基礎を学ぶために参加させていただきました。内容が充実していて良かったです。
・全体的にとても有意義なセミナーでした。大変充実した内容だったので再度復習して業務に役立てたいです。
　などなど……ご好評の声を多数頂いております！

担当講師

SETソフトウェア株式会社　関西システム本部
ITコンサルタント/データ活用スペシャリスト

松下康弘　氏

セミナープログラム（予定）

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.　 経営・業務課題解決への分析モデル設計プロセス
1-5. 　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
1-6 　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　概念や技術の理解を深めるために

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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については、こちらをご参照ください

備考

※配布資料等について

●配布資料は、印刷物を1部郵送、または資料データのダウンロードいずれかで調整中です。

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・上記以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、テキストが郵送となった場合、資料到着がセミナー後になる可能性がございます。
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●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
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