経営・業務課題解決への分析モデル作成・活用セミナー

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。

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. 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
   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
   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”)
   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
   5. 経営・業務課題解決への分析モデル設計プロセス
   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
   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. 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
   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
   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
   2. 文字判別モデルと感度分析による要因分析
   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)
   1. Excelソルバーを活用する
   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
   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
   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