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ます。一方、ビジネスの現場では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、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 ・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、デモを交え実践的な知識を習得します。

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、とく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ます。一方で、ビジネス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システムの開発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、製造業における事例をご紹介しながら ・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。

製造業では、多くのデータを取扱いますが、データから価値ある情報を取り出し、解釈するためには各種統計的な解析を使用する必要があります。統計解析、あるいは多変量解析は、データの要約、傾向の確認、原因分析、今後の予測などの解析が行えますが、目的に合わせて適切な手法を選択する必要があります。最近トピックスになっている人工知能に関しても、効率的な学習を行うためには、データの与え方の工夫や、学習に適した形にデータを加工する必要があります。その際にも、前述した統計解析・多変量解析によるデータ分析が必要になります。一方で、統計・多変量解析を習得しようとすると、従来は、実務では実際には使用しない内容を無味乾燥な数式で学ぶ必要があります。また、データ分析には統計・多変量解析ソフトウェアが必要になります。しかしながら、統計・多変量解析ソフトウェアは、下記のように２極化しており、簡単に導入・活用するにはためらいがともなう状況です。本講座では、アカデミックな内容は最小化し、製造業の実務で使う各種データ分析の実践的な方法を中心に講義いたします。