セミナー
【ライブ配信セミナー】
データ収集・蓄積がゴールじゃない！
Excel・AI・機械学習と事例で学ぶ
工場の改善・管理に役立つデータの活用術と統計の基礎
～目的に応じたデータ分析のポイント～
開催主旨
ものづくりの現場では、業績向上にむすびつくデータ収集と集めたデータのＡＩ・機械学習の活用が注目されています。しかし、データを活用し品質向上、在庫低減、コストダウンなどに活用するには、データ分析と統計、ＡＩ・機械学習の基礎知識が必要です。データを分析する目的とそれに適する手法が明確になっていないと、データの山が構築されるだけになってしまいます。
本セミナーでは、工場の改善・管理に役立つ統計、ＡＩ・機械学習の基礎知識から使い方までを座学とＥｘｃｅｌによる演習や事例を通じて体系的に習得して頂きます。
【本セミナーのポイント】
・自社の統計活用レベルとデータの活用アクションが見える化できます。
・データの分布状況から目的に応じた統計手法の選定と活用ポイントが明確になります。
・ＡＩ・機械学習モデルを現場で活用する勘所やノウハウを解説します。
・ものづくりの各部門での統計、ＡＩ・機械学習の活用事例を紹介します。
【受講対象】
・開発・設計、生産技術部門の管理者・担当者
・製造部門、生産管理部門、品質管理部門、調達・購買部門の管理者・担当者
・情報処理部門、企画部門、マーケティング部門、人事部門の管理者・担当者
・デジタル化・DXの導入・推進の管理者・担当者
・統計を業務に活用したいと検討されている管理者・担当者
【演習に使用するExcelシートを、事前に配布します】
概要
| 日時 | 2025年 9月 29日（月） 13：00～17：00 （12：30 ログイン開始） |
|---|---|
| 会場 | WEBセミナー WEBセミナーは、WEBミーティングツール「Zoom」を使用して開催いたします。 ※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。 ブラウザとインターネット接続環境があれば、どこからでも参加可能です。 |
| 受講料 | お一人様：35,200円(資料含む、消費税込) 受講にあたり |
| 主催 | 日刊工業新聞社 |
| 申込み締切日 | 講座開催の3営業日前17：00〆切 ※セミナーによって締切が異なる場合もございます。早めにお申込みください。 原則、資料を受講者の方へ郵送するため、お手元に届く猶予を頂いております。予めご了承ください。 【営業日】について 営業日は平日になります。 ※土曜/日曜/祝祭日は、休業日です。 （例）6/16（火）開催の場合、6/11（木）が締切日となります。 |
| 問合せ先 | 日刊工業新聞社 総合事業本部 事業推進部（セミナー係） TEL: 03-5644-7222 FAX: 03-5644-7215 E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp TEL受付時間：平日（土・日・祝日除く） 9：30-17：30 |
| FAX申込について |
講師
プログラム
| 1. データ活用の実態と活用レベル |
| ・デジタルデータ活用の現状 ・データを制する者がビジネスを制する ・データ活用のレベル別に手法を分類する ・データの比較に使う代表値と散布値 【Excelで代表値と散布値を計算する】 |
| ２．データの分布を視覚化し未来を予測 |
| ・データの分布から未来予測する主な手法やモデル ・時系列分析モデルの特徴と向いているケース ・回帰分析モデルの特徴と向いているケース ・ＡＩ・機械学習モデルの特徴と向いているケース ・回帰分析・ＡＩ・機械学習モデルの精度比較 【Ｅｘｃｅｌで回帰分析モデルを実践する】 |
| ３．データを分けて重要要因を把握 |
| ・データを分類する機械学習(クラスタリング)の適用例 ・データの活用は分けることから始まる ・データを共通要因と個別要因に分解する ・要因の違いを分解する分散分析とは ・分析結果が正しいかを判定する検定とは 【Excelで統計的な間違いを検証する】 |
| ４．部門別のデータ活用事例で成果を実感 |
| ・技術・開発部門でのデジタルツインを活用した製品開発事例 ・製造・生産技術部門での設備の最適生産条件による不良低減事例 ・生産管理部門での需要予測と在庫圧縮事例 ・ＭＴシステムによる外観検査の自動化事例 |
| 【ライブ配信セミナーに伴う注意事項について】⇒ 【詳細はこちら】 ※必ずお読みください（お申込みを頂いた時点でご同意頂いたとみなします） |
