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大会・シンポジウム一覧

これから開催する大会・シンポジウムの一覧です。

    申込受付中 セミナーID：151259 JMA151259

    • オンライン参加
    • 幹部・部長
    • 課長
    • リーダー
    • 若手
    • 問題解決力
    • ビジネススキル
    • 品質管理/品質保証
    • 製品安全
    • 改善(現場/業務)
    • 生産
    • 原価管理
    • 労働安全/労働安全衛生法
    • 開発/設計/技術業務
    • DX

    ～製造部門のデジタル人材育成は出来ていますか？～ ものづくりの担当者のためのデータ分析研修

    【旧名称：製造部門向け　データエンジニア育成研修シリーズ】

    【開催スケジュール】
    ● 事前研修 ●＜ビデオ動画配信による知識・習得＞各開催日約1ケ月前から視聴可能(約7時間)
    ● オンラインライブ研修 ●＜PC演習・実践によるスキル習得＞2024年 9月24日(火)～25日(水)／2024年12月 5日(木)～ 6日(金)

    各種ガイド、パンフレットと一部内容が異なる場合があります。お申し込みの際は必ず本ページをご確認ください。
    リスキリングスキル※の中でも、最重要な「データ解析・分析」のスキルを体系的に学べます。
    ※「リスキリングスキル」とは、これから業務で必要なスキルを学び直し、新たな知識や技術を身につけることで自身のアップデートを図ること

    開催概要

    対象

    受講条件

    ・業務などでパソコンを日常利用している方
    ・エクセルの表計算や合計／平均などを計算する関数を使用した経験がある方
    ・データ分析やプログラム経験があまり無い方、Pythonの経験が無い方
    特長 ◆開催にあたって
    　当研修では、事前に動画で、データ分析の基本的な内容を、座学と共にデータ分析や機械学習で利用されるPythonを利用して習得します。その後、オンライン研修では、ものづくりの現場でのデータを使用し、実業務の問題／課題解決の流れで一貫性をもって、データ分析を行い改善を行います（カリキュラムでは9章の（1）問題点／課題の明確化～（6）状況監視)。従来の研修では、データ分析の手法を紹介し、その手法を使ってツール等で分析することが一般的でした。この方法では、実際の業務では、手法などの使いどころを理解していない
    ため、役に立たないことが多く、正解が明確に無い実践には不向きでした。当研修では、実際の業務での場面を想定し、複数のデータ分析手法などを試行錯誤しながら活用し、実際の成果に結びつける流れを理解することに主眼をおきます。
    開催地域・形式
    オンライン
    パンフレット

    詳細

    プログラム

    　　　　
    項目 内容
    事前研修
    (ビデオ動画配信:約7時間)

    1.データ収集と分析をする為のIoT技術とAI技術

    ・製造現場のOT（Operational Technology）データとは？

    ・OTとITの融合を実現するCPS（Cyber-Physical System）

    ・DX時代のOTデータの変化

    ・分析の流れ

    ・DEのための仮説立案方法

    ・データ収集と前処理

    ・AIの手法：教師有り／教師無し／強化学習、ディープラーニング

    ・検証方法（ホールドアウト検証、クロスバリデーション）

    ・損失関数

    ・過学習とは

    ・モデルの評価方法（混同行列他）

    ・AIの落とし穴

    ・「AIのモデル開発は誰が実施し、どの手法／ツールを選ぶべきか？」

    ・ハードウェア（GPU、TPU他）

    2.スマート工場化にするための要素技術

    ・センサー技術とセンサー機器

    ・通信とPAネットワーク

    ・DB（データベース）

    ・VR（仮想現実）

    ・AR（拡張現実）

    ・ドローン技術

    ・クラウド

    ・セキュリティ

    注）各要素技術の説明では、工場やプラントでの活用方法が含まれます。

    3.プラントにおけるIoT／AIの活用事例

    ・成功例

    ・失敗

    4.基礎編概要

    ・統計学／統計分析の概要

    ・データ分析の概要

    ・Python実行環境
    オンラインライブ研修
    1日目
    10:00-
    17:00

    5.データ収集と分析をする為のIoT技術とAI技術

    ・製造現場のOT（Operational Technology）データとは？

    ・OTとITの融合を実現するCPS（Cyber-PhysicalSystem）

    ・DX時代のOTデータの変化

    ・データ分析の流れ

    　　

    ・仮説立案方法

    ・データ収集と前処理

    ・AIの手法：教師有り／教師無し／強化学習、ディープラーニング

    ・検証方法（ホールドアウト検証、クロスバリデーション）

    ・損失関数

    ・過学習とは

    ・モデルの評価方法（混同行列他)

    6.Pythonのよるデータ分析の基本

    ・Python実行環境立ち上げ

    ・基本的な文法

    ・ライブラリーの活用(numpy、matplotlib 他）

    ・グラフ化（ヒストグラム、散布図、箱ひげ図、2次元、3次元）

    ・時系列データの見える化

    ・活性化関数（シグモイド関数　他）

    7.Pythonによるデータの前処理（クレンジング）

    ・前処理（クレンジングなど）

    ・欠損値補完

    ・異常値検出

    ・正規化/標準化/白色化

    ・データ拡張/ラベル設定

    8.Pythonのよる機械学習／AI（人工知能）

    ・相関分析

    ・検定

    ・次元圧縮（主成分分析）

    ・クラスタリング

    ・回帰分析

    ・クラス分類

    ・ニューラルネットワーク／ディープラーニング

    ・ハイパーパラメータとは？

    ・過学習の防止
    オンラインライブ研修
    2日目
    10:00-
    17:00

    9.ものづくりのデータ分析
    《（1）～（6）の流れで一つの問題点／課題を解決）》

    （1）問題点／課題の明確化

    　・目的の明確性が与える影響

    　・研修の演習上の設定

    　・仮説立案

    （2）データ収集

    　・データ収集のポイント（既存データと新規収集）

    　・データセットの網羅性（被覆性）

    　・テストデータの分離（テストデータの均一性）

    　・ソフトセンサーの使いどころ

    （3）データクレンジング（前処理）

    　・必要な前処理の見極め

    　・実データでの欠損値補完／異常値検出

    　・前処理の効果確認

    （4）データ分析

    　・みえる化による方向性の確認

    　・データ分析手法の使いどころ（複数手法の比較）

    　・クラスタリングとクラス分類の比較

    　・相関分析と検定の比較

    　・ハイパーパラメータによるチューニング

    　・試行錯誤による結果の比較

    （5）仮説／検証／改善

    　・予め立案した仮説との比較

    　・データ分析結果の検証（新たな仮説の立案）

    　・分析結果からの改善実施と効果確認

    　・実行の効率性確認

    　・分析の保守性の確認

    （6）状況監視

    　・データの監視による品質管理（検定などの活用）

    　・早期の異常検出方法

    　・運用時品質の維持性

    　・データ分析の保守性

    10.ものづくりのデータ分析の纏め

    ・ツールの活用方法

    ・AI（人工知能）の品質評価

    ・データ分析の組織体制

    ※途中、休憩・昼休みをいれます。また、内容は、変更される場合があります。
    また、進行の都合により時間割が変わる場合がございます。あらかじめご了承ください。

    講師等（敬称略）

    高安篤史

    合同会社コンサランス代表

    ・経済産業省「プラント運転・保安IoT/AI人材育成講座」　講師
    ・IoT検定制度委員会メンバー (委員会主査）
    書籍『知識ゼロからのIoT入門』執筆などで活動中

    定員

    25名　
    定員になり次第締め切らせていただきます。
    参加人数が最少催行人数に達しない場合は、延期もしくは中止にさせていただく場合がございます。

    パソコンスペックなど

    推奨するPCスペックは下記の通りです。
    • PCスペック
    WINDOWS 10 以上　/　CPU　64bit　2.4GHz以上　/ メモリー 8GByte　/　ストレージ空き容量　32GByte

    ●マイクロソフト エクセルがイントストールされているもの
    ●Pythonは、GoogleClab（クラウド環境）で実施予定です。
    （予め、研修前にお送りする手順書により、動作確認を実施していただきます）

    オンライン受講のご案内

    ・ テレビ会議ツール「Zoom」で配信します。事前に接続テストにアクセスいただき、動作をご確認ください。
    ・１申込につき１名様がご受講ください。（著作権の観点から１申込で複数の方のご受講はお受けしません）
    ・ビデオオンできる環境をご用意ください。イヤホンやヘッドセット、外部スピーカーを使用しての受講をおすすめします。
    ・お申込み時、参加される方のメールアドレスを必ず登録してください。
    ・テキストは事前に配布します。

    ・本セミナーの講義資料および配信映像の録画、録音、撮影など複製ならびに二次利用は一切禁止です。
    ・Zoomにおけるリモート制御ならびにレコーディング機能はホスト側にて停止させていただきます。

    ※お申込みの前に必ずオンラインLIVEセミナー規約をご確認ください。お申込み完了を以て規約に同意したことといたします。

    開催日程・お申し込み

    参加者区分をお選びいただき、下記項目からお申し込みされる日程にチェックを入れてください。（複数チェック可）

    ※本事業開催最終日の消費税率を適用させていただきます。
    ※テキスト（資料）費が含まれております。
    参加者区分
    ※日本能率協会法人会員企業一覧を確認する
    「日本能率協会法人会員参加料」は、申込区分を「個人申込（個人参加）」にした場合は適用されません。
    適用を希望される場合は必ず「法人申込」をお選びいただき、会社情報をご登録ください。

    ※ お申し込みされる日程を選択してください。

    開催期間 開催地域・形式 会場・詳細 参加料（税込） 申込

    2024
    12/05(木)〜 12/06(金)

    		オンライン参加
    Zoom
    201,300円（税込）
    		201,300円

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    海外からの参加お申し込みは、お問い合わせフォームよりご連絡ください。

    キャンセルについて

    参加者のご都合が悪い場合は、代理の方がご出席ください。
    代理の方もご都合がつかない場合は、下記の通り、所定の手続きをお取りいただきます。

    • 1. キャンセルの場合は、 href="https://school.jma.or.jp/contact/">お問い合わせフォームまたは、FAX（03-3434-5505）からご連絡ください。
      折り返し所定の手続きについてご連絡いたします。
    • 2.
      お送りした参加証・請求書は破棄をお願いします。
      キャンセル料が発生する場合は別途、請求書をお送りいたしますので、お振り込み期限までにお支払いください。
    • 3.
      すでにお振り込み済みの場合は、差額をご返金いたします。返金口座をご連絡ください。
    • 4. キャンセル料はお振り込みの有無にかかわらず下記のとおりです。
    キャンセル
    ご連絡日    		 キャンセル料 日程変更手数料
    開催30日前
    （開催当日を含まず）

    参加料の10%

    なし
    開催29日前～前々日
    （開催当日を含まず）

    参加料の30%

    5,500円（税込）
    開催前日
    および当日

    参加料の全額

    7,700円（税込）
      ※日程変更手数料は、年度内一回限りとさせていただきます。
    • 5. 無断でご欠席された場合も参加料の100%を申し受けます。

    申込規定を確認する

    お問い合わせ

    • プログラム内容について
      お問い合わせ先：  
      産業振興センター  03-3434-1410
    • 残席確認やお申し込みについて
      お問い合わせ先：  
      JMAマネジメントスクール  03-3434-6271

    ※ 残席わずか／満席の表示がないもの、開催が1週間以上先のものについてはご確認いただかなくともそのままお申し込みいただけます。

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