セミナー

【PC演習付】
データから本質的な情報を取りだす
エンジニアのための統計・多変量解析 基礎と実際

PC演習を行うため、お一人様1台パソコンのご持参をお願いします。
パソコンには、下記ソフトウェア(事前配布)およびExcel(32bit)をあらかじめインストールしてご持参ください。
 
・多変量解析ソフトウェア
・実験計画法&品質工学ソフトウェア
・人工知能ソフトウェア

※お申込みいただいた受講者様のみに、上記exeファイル3点を配布いたします。
 開催1週間前を目安に、ファイルのダウンロードリンクをご案内する予定です。
※OSはWindows限定となります(Windowsは32bit・64bitどちらでも可)。
たくさんのデータを持っていながら、活用しないのはもったいない!
製造業の実務で使う各種データ分析を、数式ではなく具体的な事例をもとに解説するから「わかりやすい」!
直感的に操作ができる統計解析ソフトウェア(無償版)を使った演習付きだから「実務で使いやすい」!

年間受講者が1000人を超え、「初学者でもわかりやすい解説」「実務で使えるノウハウが有用」と定評のある講師&
理解をさらに深める【PC演習付】で、これから学ぶ方、いっそう理解を深めたい方にもオススメ。
日時 2019年7月2日(火)  10:30~17:00
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  4F  第1特別講習室
会場地図
講師 MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏 [web] [Facebook]
【略歴】元・オムロン(株)、パナソニック(株)、東レ(株)、LG Electronics Japan Lab(株)
【紹介】
 1993年にオムロン(株)に入社し、電子部品の原理開発、加工技術開発、ロボットの研究開発、人の聴感判定を機械化した検査装置開発などに従事。
 2006年にパナソニック(株)に入社し、生活家電の要素技術開発、新機能製品開発などに従事。
 2007年後半に東レ(株)に入社し、液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事。
 その後、2010年にLG  Electronicsに入社し、生活家電研究所を京都で立ち上げた。研究所を立ち上げ後は、洗濯機チームリーダー、オープンイノベーション室長を歴任。
 部品・アッセンブル・材料・外資系の各会社で、新事業企画、技術や製品の企画、それらの研究開発を担当し、プレイヤー、マネージャーとして多面的な経験を積んだ。特に、機械の知能化技術を得意としており、生産システム・検査評価機器・設計開発ツール・家電要素技術等へのAI(人工知能)活用に関して約23年の経験を持つ。
 また、多変量解析・品質工学(タグチメソッド)に関しては、電子部品・加工技術・検査技術・ロボット・生活家電などの分野で、AI活用と同じく約20年の経験を持つ。
 2015年にMOSHIMO研を開業。現在、人工知能と品質工学を中心とした製造業企業への技術課題解決支援と、生活関連用品などの研究開発を行っている。
 単独講師の技術セミナー(技術研修)では、年間受講者数1000人以上の実績を持つ。

品質工学会 会員、日本品質管理学会 会員、滋賀県品質工学研究会 会員

 【講師の要素技術開発事例】 
・生活家電の要素技術  ・成型、プレス、溶接等 加工技術
・センサー、検査機等 センシング技術 ・家電、ロボット等 駆動技術
・配合、プロセス等 材料技術
・エンジン、トランスミッションの異常音検出技術 他、多数
受講料(税込)
各種割引特典
48,600円 ( S&T会員受講料 46,170円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で48,600円 (2名ともS&T会員登録必須​/1名あたり定価半額24,300円) 
備考※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中、演習時以外のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
主催者より※講師と同業者(技術コンサルタント・講師業)の方のご受講はご遠慮いただいております。
得られる知識・実務で使えるデータ分析手法の基礎 → 基本的なデータの要約(統計量)とグラフ化
・複数の要因によって、ある目的とする項目がどのように変化するか、予測や説明を行う方法 → 重回帰分析
・複数の要因があるデータに対して、
  それら複数項目を代表する総合的な指標を求める方法(データを縮約する方法) → 主成分分析
・複数のデータ間の複雑な関係を説明する、潜在的な構造を求める方法 → 因子分析
・数多くのデータをグルーピングし、適切に分類、階層化する方法 → クラスター分析
・多変量解析ソフトウェアの操作方法

※統計解析・多変量解析・人工知能に関する予備知識は必要ありません
対象・要素技術、生産システム、品質管理などの分野でデータ分析・統計・多変量解析スキルが必要な方々
・マーケティング、商品企画等で、顧客ニーズ、コンセプトメイキングのために
  データ分析・統計・多変量解析スキルが必要な方々
・人工知能を活用するために、データの前処理、データの解釈、人工知能の予測能力の評価等の手法を習得したい方々
・複数の要因によって、目的とする対象がどのように変化するか、予測や説明を行う方法を求めている方々
・複数の要因があるデータに対して、それら複数項目を代表する
  総合的な指標を求める(データの縮約)方法を求めている方々
・複数のデータ間の複雑な関係を説明する、潜在的な構造を求める方法を求めている方々
・数多くのデータをグルーピングし、適切に分類、階層化する方法を求めている方々

セミナー趣旨

 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、人工知能に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・活用するには躊躇いがともなう状況です。

・無料で使用できる反面、プログラムのような記述が必要な「R」
・Excelライクに直感的に使用でき、かつ極めて高機能な反面、高額なため「1人1ソフトウェア体制」や
 「思い立ったら誰でもデータ解析をする体制」には向かない「JMP」「SPSS」「StatWorks」

 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。また、無味乾燥な数式の解説ではなく、具体的な事例を通して、データ分析の本質的な原理を解説いたします。
 そして、無料で導入でき、EXCELライクに直感的に使用できる統計解析パッケージソフトウェア(無料時には機能制限あり)を使い、実際にデータ分析の演習を行います。

セミナー講演内容

1.実務で使えるデータ分析手法の基礎
 ・統計解析・多変量解析とは
 ・基本的なデータ要約方法 -基本的な統計量
 ・グラフ化による目視確認の重要性
 ・実務でよく使用する各種グラフ
 ・ソフトウェア紹介

2.複数の要因によって、ある目的とする項目がどのように変化するか、予測や説明を行う
 
・重回帰分析(回帰式の構築)とは
 ・重回帰分析の手順、チェックノウハウ
 ・参考:判別分析
 ・データ分析演習 

3.複数の要因があるデータに対して、それら複数項目を代表する総合的な指標を求める
 ・主成分分析(データの縮約、データの合成分析)とは
 ・主成分分析の手順、チェックノウハウ
 ・データ分析演習 

4.数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する
 ・クラスター分析(類似した特徴を持つグループ化とグループの階層化分析)とは
 ・クラスター分析の手順、チェックノウハウ
 ・データ分析演習 
 
5.複数のデータ項目間の複雑な関係を説明する、潜在的な構造を求める
 ・因子分析(潜在変数の見える化、データの分解分析)とは
 ・因子分析の手順、チェックノウハウ
 ・データ分析演習

6.その他の分析方法
 ・要因の組合せ最適化を行う方法 → 実験計画法 概要
 ・より高度な組合せ最適化方法 → 品質工学(タグチメソッド) 概要
 ・重回帰式の上位版  → ニューラルネットワークモデル(深層学習)
 

7.質疑応答


※説明の順序が入れ替わる場合があります。