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本セミナーでは、統計についての基礎を学び、測定データなどを統計的に扱う上で必須となる「正規分布」、これを利用することで導き出せる「不良率」と「工程能力指数」など、現場で実際に使用される統計手法の基礎を習得できます。

本セミナーは、新QC七つ道具 (N7) は言語データを活用し、図により思考することにより問題解決・課題達成に活用する手法について解説いたします。
設計などの上流工程で特に活用効果を発揮します。

本セミナーでは、官能評価の代表的方法から解説し、例題とExcelを用いて、仮説の設定から解析結果までと具体的な解析・検定の進め方を詳解いたします。
配布する例題のExcelデータを用いて、受講しながら一緒に実践いただけます。

本セミナーでは、Excelを用いた統計解析手法の基礎から解説し、データの可視化からt検定・ヒストグラム・相関・回帰分析までExcelの演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、特許調査において、生成AIを活用する方法について解説いたします。
具体的な事例を用いて、プロンプトと呼ばれる命令文の与え方、GoogleスプレッドシートのAI関数の業務への組み込みについて詳解いたします。

本セミナーでは、医薬品の添付文書や学術論文に掲載されている薬物動態パラメータの意味について詳解いたします。
薬物動態解析は、薬物速度論により薬物の生体での動きを数値に変えて理解するために行います。薬物動態解析により数値化されたパラメータをみて、その薬物の薬物動態特性を把握します。

本セミナーでは、薬物動態解析の基礎となるコンパートメントモデルについての講義と演習を行います。

本セミナーでは、生産計画の基礎から解説し、需要変動や属人化で揺らぐ生産計画を、AI需要予測・生成AI・数理最適化で最適化するための留意点について詳解いたします。

本セミナーは、新QC七つ道具 (N7) は言語データを活用し、図により思考することにより問題解決・課題達成に活用する手法について解説いたします。
設計などの上流工程で特に活用効果を発揮します。

本セミナーは、「QC7つ道具」の中でも、特に「ばらつき」について、そしてばらつきを表すヒストグラムにフォーカスしたセミナーです。
演習問題を通して実践的に学ぶことができます。

本セミナーでは、実験計画法の原理、問題点、問題点を補うため人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した非線形実験計画法について、事例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、研究・実験データの共有・データ蓄積方法、電子実験ノートの種類・特徴、データ共有基盤のメリット/デメリット、データ蓄積での注意すべき点、蓄積されたデータ分析の注意点、データ蓄積を行うための意識改革、研究・実験データの共有、利活用を促進の体制・条件について、豊富な経験と研究に基づき、実践的に分かりやすく解説いたします。