コード不要！ マウス操作だけで業務データを可視化・分析・予測する
売上、在庫量、センサーの測定値など、企業で扱うデータの多くは、時間とともに記録される「時系列データ」です。こうしたデータを扱う場面は、近年ますます増えています。 本セミナーでは、実在の時系列データを題材に、時系列データの可視化から、回帰による要因の定量化、時系列モデルによる予測とWhat-if分析までを、デモを交えて解説します。 回帰では前後の値が関係し合う点（自己相関）に注意が必要ですが、その特性を活かした時系列モデルを使えば的確な予測が可能です。JMPならではの扱い方のコツと、業務データを予測や意思決定に活かすヒントが得られます。 【参加対象】 ■売上・需要・在庫といったビジネスデータを扱う、営業・マーケティング・企画部門などの方 ■センサーや生産・品質データといった時系列データを扱う、製造・技術部門などの方 ■時系列データの分析に関心があり、これから学びたい方 JMPをお持ちでない方は、30日間の無料トライアル版を利用しての参加が可能です。 トライアル：https://www.jmp.com/ja/download-jmp-free-trial
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基本情報
日時：2026年8月27日（木）14:00～15:30（Zoomを使用したオンラインセミナー) 【主な内容】 実在する時系列データを題材に、次の事項をJMPのデモを交えてお伝えします。 ■JMPで時系列データを分析するメリットと重要な事項（日付処理、ラグ関数など） ■時系列データの可視化（折れ線・平滑線による考察） ■回帰モデルによる要因の定量化 ■時系列モデル（ARIMA、平滑化）による将来予測とWhat-if分析 ■JMPのプラットフォーム「時系列分析」「時系列予測」の特徴と使い分け
価格情報
無料（下記ページより事前のお申し込みが必要です） https://www.jmp.com/ja/events/live-webinars/non-series/2026/08-27-time-series
納期
用途／実績例
「データの民主化」でもの創りの「知恵」を全社の共有知へ-TOTOが実践する「良品と均質」の新たな探求 (TOTO株式会社) 【チャレンジ】 天然原料を用いる衛生陶器の製造は、乾燥・焼成工程で約13%もの収縮を伴う。製品の大型化・複雑化が進むなか、いかに「均質」な高品質を維持し、熟練の匠による「暗黙知」を「形式知」化して次世代へ継承するか。100年を超える歴史を持つTOTO株式会社において、これは同社のもの創りの根幹をなす重要な課題であった。 【解決策】 先進的な滋賀工場の製造データに対し、JMPを用いた「探索的データ分析」を導入。衛生陶器工場初のバーコードシステム導入等により実現した高歩留まりを深化させ、グラフビルダーによる視覚的検証や、パーティション、クラスター分析等を駆使して「良品条件」を数値化し、直行率や歩留まりの向上を実現した。また、2年間にわたる「社内留学制度」の基礎教育にJMPを採用。全社的なデータサイエンススキルの底上げを図った。 【結果】 下記ページからご確認ください！ https://www.jmp.com/ja/customer-stories/toto
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企業情報
JMPの歴史は、John Sallが統計分析機能とグラフィカルな可視化機能を組み合わせて、データをアニメーション化し、可視化しようと思い立った1989年に遡ります。35年以上にわたり、John SallはJMPの研究開発を主導し、JMPの各バージョンを、より視覚的に、よりインタラクティブに、より実用的にして、ユーザーがデータを理解することを支援してきました。情熱のプロジェクトとして始まったこの取り組みは、飛躍的な発展を遂げました。現在では、科学者やエンジニア向けに設計された統計ソフトウェア製品群に成長し、世界中のほぼすべての業界で使用されています。
