開催主旨

　製造現場では日々、工程データや検査データ、設備ログなどさまざまなデータが蓄積されています。しかし、「データはあるものの十分に活用できていない」「Excelでの集計や分析に時間がかかっている」「データのばらつきが大きく、どのように処理すればよいかわからない」といった課題を抱える現場も少なくありません。
　また、品質改善や不良低減においても、経験や勘に頼った対応から、データを活用した改善活動への移行が求められています。

　しかし、いざ実務で分析を始めようとすると、測定ミスによる異常値やデータの欠損（データの汚れ）が多く、「そのままでは分析に使えない」というデータクレンジングの壁に直面し、挫折してしまうケースが少なくありません。

　本セミナーでは、製造現場の品質データを題材に、高度な数式をなるべく使わずに、身近なExcelと、ブラウザ上で利用可能なPython実行環境「Google Colaboratory」を活用した実践的なデータ分析手法について学びます。

　さらに、実務で最も重要となる「現場データのクレンジング（前処理）」の具体的なポイントを丁寧に解説した上で、データの可視化から不良傾向の分析までを演習形式でわかりやすく習得します。

　また、近年注目される生成AI（ChatGPT等）を「コード作成のサポート」や「エラー解消、分析結果の解釈」のパートナーとして活用する手法も紹介します。プログラミング初学者の方でも、明日からの品質改善・現場実践に繋げられる実践的なデータ活用スキルの習得を目指します。

受講対象

・製造部門・品質管理部門に配属されて2〜3年の若手技術者、および新任担当者
・製造・品質管理の中堅技術者で、これからデータ分析やPythonプログラミングに挑戦したい方
・現場のデータ（工程・検査データ等）はあるものの活用が進んでおらず、具体的な処理・分析方法の知見を得たい方
・熟練者の「経験や勘」に頼った管理から脱却し、データに基づく客観的な品質・工程管理へ移行したい方

※Pythonは「Google Colaboratory環境」を用います。
クラウド環境へのアクセスができること、Googleのアカウントをあらかじめ取得しておいていただくことを事前にご確認お願いいたします。