少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎とインフラ・製造分野への応用【提携セミナー】

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開催日時	【LIVE配信】2026/10/6（火） 13:00～16:00 , 【アーカイブ配信】10/7（水）～10/21（水）
担当講師	山口晃広氏
開催場所	【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。
定員	30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
受講費	非会員： 49,500円（本体：45,000円）会員： 46,200円（本体：42,000円）

少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎と

インフラ・製造分野への応用

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

製造・インフラ分野では、設備や装置の稼働データを活用したAI・機械学習技術の導入が進められています。本セミナー前半では、AI・機械学習の概要、クラス分類と異常検知の基本、異常事例が少ない状況への対処や評価指標を解説します。後半では、インフラ・製造分野にAIを導入する際に直面しやすい課題を整理し、これらを解決するAI技術を紹介します。少ないデータからでも始められる機械学習の基本的な考え方を習得し、現場で使える技術を本質的に理解することを目指します。また、実務適用に向けたヒントを持ち帰っていただければ幸いです。

◆習得できる知識

AIや機械学習の基本概念を理解できる。
異常検知やクラス分類の考え方と仕組みを理解できる。
異常事例が少ない場合の対処方法と評価方法を理解できる。
インフラ・製造分野にAIを導入する際の課題を理解できる。
それらの課題を解決するAI技術の概略を理解できる。

◆受講対象

製造・インフラ分野で異常検知の導入を検討している情報系技術者や新人
データマイニング・機械学習関連業務に携わっている技術者や新人

◆必要な前提知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。
（高校数学の基礎があると理解がスムーズです）

担当講師

（株）東芝総合研究所エキスパート
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所教授
博士(情報科学)　山口晃広氏

【ご経歴等】
＜略歴＞
2006年4月　株式会社東芝入社
2015年4月　名古屋大学大学院博士後期課程入学
2018年3月　同大学院博士後期課程修了
2016年4月〜現在　株式会社東芝総合研究所エキスパート
2024年10月〜現在　九州大学マス・フォア・インダストリ研究所教授

＜学会＞
情報処理学会　/　日本データベース学会

＜研究テーマ＞
主にインフラ・製造分野を応用先として時系列データを用いた説明性の高い機械学習・データマイニング

＜主な受賞など＞
日本データベース学会若手功績賞（2025年）
DEIM 2024 最優秀論文賞（2024年, 2022年）
The Best of SIAM Data Mining（2020年）
山下記念研究賞（2020年）
情報処理学会論文誌データベース優秀論文賞（2017年）
WebDB Forum 2016 最優秀論文賞（2016年）