データ間の原因と結果の関係性を可視化する分析手法「因果探索」。 製造業では機器の故障の原因分析や、マーケティング業界ではアンケートの調査結果から因果関係を見出すなど、様々な場面で新たな気付きを創出します。 基礎知識を学びたい方、実際に業務や研究に導入したい方は、ぜひご参加ください！ ■こんな方におすすめ！ ・機器の故障の原因を調べたい生産管理・品質管理担当者さま ・マーケティング業界でアンケートや購買データの関係性を可視化したい皆さま ・ビッグデータから因果関係を見出したいデータ分析担当者・研究者さま ■本セミナーでわかること (１)因果探索の基礎知識 ビッグデータから目に見えない原因と結果の関係性を可視化する「因果探索」。 まずは人の経験・勘に頼らないデータ分析手法の基本を解説します。 (２)因果探索を活用した分析事例 因果探索を業務に導入した実際の活用事例をご紹介します。 (３)導入までのステップ 因果探索で原因を見出すには、どんなデータがどれだけ必要なのか？ 分析方法から結果の見方、活用に向けた導入ステップを解説します。

最新のAI技術による予知保全でメンテナンスの効率化・コスト削減を目指している方は、ぜひご参加ください！ (独自アルゴリズムの特許出願準備中) ■こんな方におすすめ ・AI予知保全ツールを導入し、メンテナンスコストを削減したい方 ・既に予知保全を行っているが、AIを使って効率化したい方 ・故障予測から原因の可視化・通知までできる予知保全技術をお探しの方 ■プログラム ・予知保全の市場動向 ・予知保全のメリット・留意点 ・AIを使った新しい予知保全のプロセス ・因果探索を使った故障の原因分析 ・今後の予知保全の展望 ■参加特典 視聴後アンケート回答者全員にAI予知保全ツールの無料トライアル版を先行プレゼント！ 9月発売予定の「NTech Predict【Ver2.0.0】」無料トライアル版(30日間)を先行してプレゼントいたします！ ぜひお気軽にご参加ください！ ※ライセンス形態は本番環境と異なる場合がございます。

データ活用でPoCを成功させ、プロジェクトの実用化に繋げていきたい方はぜひご参加ください！ ▼こんな方におすすめ ・PoCが上手くいかなかった、またはこれから始めようとしている 現場担当者 ・新サービスや新製品の開発に関わる企画/開発/技術/研究部門の皆さま ・データを活用したいDX担当者やその管理者 ▼概要 製造業DXが急がれる昨今、プロジェクトの実現性や効用を検証するPoC(概念実証)の重要性が高まっています。 しかし、 「想定した結果が得られなかった」 「費用が高額になった」 「試したものの、本格的な運用に至らなかった」 というご担当者様も多いのではないでしょうか。 本セミナーは、PoCの基本から失敗に終わらせないポイントを解説いたします。 実際の失敗事例から事前に設定すべき事項や評価指標など、PoCを成功させるためのメソッドをお届けします。 またデータ分析を用いたPoCの成功事例や、AI予測・因果探索ツール『NTech Predict』を使ったプロセスもご紹介いたします。 プロジェクト実現に繋げるPoCの第一歩として、ぜひご参加ください！

AIによるデータ分析で業務改善・効率化を目指している方は、ぜひご参加ください！ ＝＝＝＝＝　このような方におすすめ　＝＝＝＝＝ ・市場傾向を分析したいマーケティング担当者のみなさま  ・製造業や物流業などでデータ活用したい生産管理・品質管理・在庫管理担当者さま  ・AI予測ツールを使って業務効率化したいDX推進担当者のみなさま ＝＝＝＝＝　概要　＝＝＝＝＝ 経済情勢や事業環境の先が見えない状況が続く中、戦略を立てるうえでもデータの予測分析が求められています。 本セミナーでは、需要予測や売上予測・生産数予測などに活用される「時系列予測」の基礎知識や始めかたを解説いたします。 「時系列予測」とは、時間によって変化するデータを予測する分析手法です。 具体的な事例も紹介し、活用のアイデアをご提供いたします。 さらに、専門的な知識がなくてもデータの予測分析が可能なAI予測・因果探索ツール『NTech Predict』を使って、購買データから売上を予測するデモを行います。 基本からツール導入のプロセスまで、データの予測分析を始めやすい内容となっておりますので、是非ご参加ください！