主成分分析 (PCA / Principal Component Analysis)のセミナー・研修・出版物

Pythonで学ぶデータ解析・機械学習を理解するための線形代数入門

admin — Sat, 20 Dec 2025 07:00:09 +0000

Pythonで学ぶデータ解析・機械学習を理解するための線形代数入門

～数式とアルゴリズムの関係性を理解し、実務でより活かすために～

オンライン開催

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は、2026年4月1日〜7日を予定しております。
ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

概要

本セミナーでは、機械学習やデータ解析を正しく理解・活用するために不可欠な「線形代数」を中心とした数学的基礎を、Pythonによる実装を交えながら体系的に解説いたします。

開催日

2026年3月31日(火) 13時00分～ 16時30分

修得知識

機械学習における線形代数の重要性
線形代数の数式の意味
Pythonによる計算・実装
回帰・分類・次元削減といった代表的手法の「中身」と考え方

プログラム

　近年、Pythonを用いたデータ解析や機械学習の活用は多くの分野で一般的になりつつあります。一方で、ライブラリを用いて計算やモデル構築はできても、その背後にある数式やアルゴリズムの意味を十分に理解できていないという声も多く聞かれます。
　本セミナーでは、機械学習やデータ解析を正しく理解・活用するために不可欠な「線形代数」を中心とした数学的基礎を、Pythonによる実装を交えながら体系的に解説します。Pythonの使い方を主目的とする講座ではなく、数式とアルゴリズムの関係性を理解することで、モデルの中身を読み解き、結果を解釈できる力を養うことを目的としています。

導入
1. データ解析・機械学習における線形代数の役割
2. Pythonの線形代数計算ライブラリ (NumPy等)
3. データをベクトル・行列として扱うという考え方
線形代数の基礎
1. スカラー・ベクトル・行列の基礎
2. ベクトルの表現と幾何学的な意味
3. ベクトルの加法とスカラー倍
4. 内積の定義と計算
5. 内積が表す角度と関係性
6. ノルムと距離の考え方
7. コサイン類似度
8. 行列の転置
9. 行列積
10. 行列式
11. 逆行列
線形変換と固有値
1. 線形変換と行列による表現
2. 座標変換としての線形変換の理解
3. 固有値と固有ベクトルの定義
4. 固有値・固有ベクトルの性質
回帰モデルと線形代数
1. 単回帰モデルの数式表現
2. 重回帰モデルと行列表現
3. 多項式回帰モデルと行列表現
分類・次元削減への応用
1. ロジスティック回帰のモデル構造
2. ロジスティック回帰と分類問題の考え方
3. ソフトマックス回帰と多クラス分類
4. 主成分分析 (PCA) の基本原理
5. PCAと固有値・固有ベクトルの関係
質疑応答

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講師

皆本晃弥氏
佐賀大学教育研究院自然科学域理工学系

教授

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 34400円 (税別) / 37,840円 (税込)

複数名

: 22500円 (税別) / 24,750円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 34,400円(税別) / 37,840円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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Excelで始める実践データ分析

admin — Sun, 28 Dec 2025 03:01:41 +0000

Excelで始める実践データ分析

オンライン開催 PC実習付き

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概要

本セミナーでは、Microsoft Excelを利用し、データ・リテラシーとして必要なデータの理解から分析までを、演習を交えて、操作や出力結果の見方を含めて解説いたします。

開催日

2026年3月12日(木) 10時30分～ 16時30分

修得知識

データ分析の基本的な考え方とデータ分析のステップ
Excelでの分析ツールの操作とアウトプットの見方
各種統計手法の理解
- ヒストグラム
- カイ2乗検定
- 回帰分析
- 相関分析
- 回帰分析
- 移動平均
- 指数平滑法等

プログラム

　生成AIの登場によりAI (人工知能) の適用範囲が広がり、また各種データ分析ツールも高度化が進み、手軽に「データ分析」を行える時代になりました。しかし、本当にデータを活用するには「データ」に関するリテラシーがこれまでよりも一層重要になります。
　本講では、日頃皆さまがお使いのExcelを利用し、データ・リテラシーとして必要なデータの理解から分析までを、操作や出力結果の見方を含めて解説致します。単なる座学ではなく、明日からの業務で役立てて頂けるよう「演習」も行います。

データ分析の基本
1. データ・リテラシーの重要性
2. データ分析の基本的考え方
3. データ分析のステップ
4. データ分析用ツールについて
5. Excel操作のおさらい
  - ピボットテーブル
  - 分析ツール
データの分布や特徴を把握する方法
1. データの分布
  - 各種基本統計量とその見方
2. データの視覚化
  - ヒストグラム
  - 箱ひげ図等
3. データのバイアスについての理解
4. データ演習
要因間の関係を把握する方法
1. 相関係数
2. クロス集計
3. 統計的検定について
  - t検定
  - カイ二乗検定
4. データ演習
関係を数式化する方法
1. 回帰分析
  - 単回帰分析
  - 重回帰分析
  - ロジスティック回帰等
2. 時系列データの回帰分析
3. データ演習
スキルアップに向けて
1. その他の分析手法の概要
  - 因子分析
  - 判別分析
  - 主成分分析等
2. 生成AIとデータ分析
3. ビジネスにおけるデータ活用について
質疑応答

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講師

緒方真一氏
株式会社ビジネス工房

代表取締役

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

持参品

Microsoft Excel 2013以降がインストールされているノートPC
事前に演習用データを配布いたします。

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法

admin — Sun, 23 Nov 2025 08:02:36 +0000

演習・実演で学ぶ

生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法

～Excel・CSV・Pythonを用いた前処理からレポート生成まで～

オンライン開催演習付きデモ付き

関連するセミナー・出版物

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概要

本セミナーでは、研究データ解析で必要となるデータの成形、可視化、統計処理、レポート作成まで、生成AI (ChatGPT) を活用してこれらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。

配信期間

2026年2月26日(木) 13時00分～ 2026年3月8日(日) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年2月26日(木) 13時00分

修得知識

研究データをAIと協働しながら効率的に整理・解析・可視化するための実践的スキル
Excel/CSV/Python を横断したデータ前処理の基本操作
欠損値・外れ値の検出と対処方法
Python (pandas, matplotlib, seaborn) を用いた統計解析・グラフ生成の基礎
ハルシネーションを避けるためのプロンプト設計法
ChatGPTを用いたレポート・週報・図表説明の自動生成方法
研究データの取り扱いにおけるリスクと安全なAI利用のポイント

プログラム

　研究データ解析の現場では、Excel・CSV ファイルの整形や可視化、さらには統計処理やレポート作成まで、多くの非効率な作業が研究者・技術者の負担となっています。本講座では、生成 AI (ChatGPT) を活用して、これらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。
　前半では、AI 協働で成果を最大化するためのプロンプト設計の基礎と、Excel/CSV/Python を用いたデータ前処理の具体的手法を解説します。欠損値処理、型変換、外れ値の検出など、研究データに共通する課題を AI とどのように分担するかを実演形式で学びます。
　中盤では、Excel の分析ツールや Python (pandas, matplotlib, seaborn) を用いた基本統計分析・可視化を扱い、「AI にコードを書かせ、検証しながら解析を進める」実践的なワークフローを提示します。論文・発表で使える高品質な図表の生成方法や、ChatGPT に解析結果を要約させる際のポイントも具体例を交えて紹介します。
　後半では、生成 AI の文章生成能力を活かし、「背景 → 目的 → 手法 → 結果 → 考察」のレポート構成を自動生成する方法を解説します。また、AI の誤りや想定外の出力に適切に対処するための検証方法、データ取り扱いにおけるリスク管理にも触れ、研究現場ですぐに使える実践知と安全運用の両立を目指します。
　本講座を通じて、参加者は「AI パートナード学習」の概念のもと、研究データ解析の各工程を AI と協力して効率化するための総合的なスキルを習得できます。

導入:今日のゴールと学び方
1. Excel/CSV/Python に的を絞った解析ワークフローの説明
2. AI × データ解析の活用範囲と限界
3. 本セミナーの学習目標
  - AI協働
  - 前処理
  - 可視化
  - レポート化
4. AIパートナード学習方式の説明
プロンプト設計の基礎
1. 良いプロンプト/悪いプロンプトの例をExcel/CSV/Pythonコード生成で実演
2. 求める形式を明確化するためのテンプレート紹介
  - 例
    - このCSVを読み込むPythonコードを生成
    - Excelで前処理手順を出力
3. ハルシネーションを避けるための検証方法
データ読み込みと前処理 (Excel/CSV/Python)
1. Excel操作:列名の確認、欠損値の可視化、フィルタリングの基本
2. CSVの扱い:文字コード・区切りの違いのトラブル対処
3. Pythonの読み込みコード (pandas) をAIに自動生成させる
  - 前処理演習
    - 欠損値処理 (平均値補完 / 行削除 / 代入案の比較)
    - 型変換 (数値→文字列など)
    - 外れ値の検出 (Zスコア/四分位範囲 IQR)
    - AI から「前処理案+理由」を自然言語で説明させる
基本統計解析 (Excel/Python)
1. Excel:AVERAGE, VAR, CORREL の使い方
2. Excel分析ツール (回帰・t検定) の実演
3. Python:相関行列・基本統計・回帰分析を AI にコード生成させる
  - 実演
    - 「Excelで相関行列を作成」
    - 「pandas で describe() を理解」
    - 「回帰分析のコードを ChatGPT に作らせて実行」
    - 解析結果を AI に要約させる練習 (学生向け/管理職向け・両方)
可視化 (Excel/Python)
1. Excel グラフ:散布図・折れ線・棒グラフの選択基準
2. Python:matplotlib / seaborn のコードを AI に生成させる
3. 論文/発表用の図の整形ポイント (解像度・色・見やすさ)
  - 演習
    - 「この CSV から適切な2種類のグラフ案を ChatGPT に提案させる」
    - 「Python コードで学会用の PNG を生成」
AIによるレポート・週報・図表解説の自動生成
1. Excel → Python → 結果説明 → 文章化の一連の流れを自動化
2. AI に“背景→目的→手法→結果→考察”の文章を生成させる
3. 図表番号に合わせた説明文の自動編集 (スタイル保持プロンプト)
  - 実演
    - 「この結果をレポートにまとめて」
    - 「この散布図の特徴を5点箇条書きで説明して」
AIの誤り・リスク対策
1. Excel/Python コード生成におけるよくあるエラー例
2. AI の出力を“信じすぎない”検証方法
3. データ取り扱いの注意 (著作権・秘匿情報)
まとめ・Q&A
- スキルの整理

質疑応答

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講師

古橋武氏
名古屋大学

名誉教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年2月26日〜3月8日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法

admin — Sun, 23 Nov 2025 08:02:06 +0000

演習・実演で学ぶ

生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法

～Excel・CSV・Pythonを用いた前処理からレポート生成まで～

オンライン開催演習付きデモ付き

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年2月26日〜3月8日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年2月26日まで承ります。

概要

開催日

2026年2月16日(月) 13時00分～ 17時00分

修得知識

研究データをAIと協働しながら効率的に整理・解析・可視化するための実践的スキル
Excel/CSV/Python を横断したデータ前処理の基本操作
欠損値・外れ値の検出と対処方法
Python (pandas, matplotlib, seaborn) を用いた統計解析・グラフ生成の基礎
ハルシネーションを避けるためのプロンプト設計法
ChatGPTを用いたレポート・週報・図表説明の自動生成方法
研究データの取り扱いにおけるリスクと安全なAI利用のポイント

プログラム

導入:今日のゴールと学び方
1. Excel/CSV/Python に的を絞った解析ワークフローの説明
2. AI × データ解析の活用範囲と限界
3. 本セミナーの学習目標
  - AI協働
  - 前処理
  - 可視化
  - レポート化
4. AIパートナード学習方式の説明
プロンプト設計の基礎
1. 良いプロンプト/悪いプロンプトの例をExcel/CSV/Pythonコード生成で実演
2. 求める形式を明確化するためのテンプレート紹介
  - 例
    - このCSVを読み込むPythonコードを生成
    - Excelで前処理手順を出力
3. ハルシネーションを避けるための検証方法
データ読み込みと前処理 (Excel/CSV/Python)
1. Excel操作:列名の確認、欠損値の可視化、フィルタリングの基本
2. CSVの扱い:文字コード・区切りの違いのトラブル対処
3. Pythonの読み込みコード (pandas) をAIに自動生成させる
  - 前処理演習
    - 欠損値処理 (平均値補完 / 行削除 / 代入案の比較)
    - 型変換 (数値→文字列など)
    - 外れ値の検出 (Zスコア/四分位範囲 IQR)
    - AI から「前処理案+理由」を自然言語で説明させる
基本統計解析 (Excel/Python)
1. Excel:AVERAGE, VAR, CORREL の使い方
2. Excel分析ツール (回帰・t検定) の実演
3. Python:相関行列・基本統計・回帰分析を AI にコード生成させる
  - 実演
    - 「Excelで相関行列を作成」
    - 「pandas で describe() を理解」
    - 「回帰分析のコードを ChatGPT に作らせて実行」
    - 解析結果を AI に要約させる練習 (学生向け/管理職向け・両方)
可視化 (Excel/Python)
1. Excel グラフ:散布図・折れ線・棒グラフの選択基準
2. Python:matplotlib / seaborn のコードを AI に生成させる
3. 論文/発表用の図の整形ポイント (解像度・色・見やすさ)
  - 演習
    - 「この CSV から適切な2種類のグラフ案を ChatGPT に提案させる」
    - 「Python コードで学会用の PNG を生成」
AIによるレポート・週報・図表解説の自動生成
1. Excel → Python → 結果説明 → 文章化の一連の流れを自動化
2. AI に“背景→目的→手法→結果→考察”の文章を生成させる
3. 図表番号に合わせた説明文の自動編集 (スタイル保持プロンプト)
  - 実演
    - 「この結果をレポートにまとめて」
    - 「この散布図の特徴を5点箇条書きで説明して」
AIの誤り・リスク対策
1. Excel/Python コード生成におけるよくあるエラー例
2. AI の出力を“信じすぎない”検証方法
3. データ取り扱いの注意 (著作権・秘匿情報)
まとめ・Q&A
- スキルの整理

質疑応答

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講師

古橋武氏
名古屋大学

名誉教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
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タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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逆問題解析による材料の構造、プロセス条件設計

admin — Tue, 11 Nov 2025 07:36:09 +0000

逆問題解析による材料の構造、プロセス条件設計

～材料構造の記述子化、モデル化、逆問題設定の基礎から事例まで～

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開催日

2026年1月15日(木) 10時30分～ 16時15分

プログラム

第1部ポリマー設計のためのモデル化と逆解析

(2026年1月15日 10:30〜12:00)

　高分子材料設計を行うにあたっての材料表現法、モデル化法などの実践的な方法を学びます。なるべく数式を使用せずにモデル化と逆解析の考え方の概念を分かりやすく解説をし、講演後すぐに材料設計に取る組めるマインドを作ることを目標とします。

はじめに
1. データ解析の基礎
2. 扱うデータの特性を把握する
  1. 主成分分析
  2. 回帰分析の基礎
ケモインフォマティクスとは?
1. データのモデル化法について
2. モデルの逆解析について
分子設計の事例紹介
1. 医薬品分子設計
  1. 化学空間の可視化による構造探索
  2. タンパクと化合物の相互作用空間の可視化と構造探索
ポリマーアロイを題材とした有機材料の設計
1. 輝度向上性フィルムの成分組成とプロセス条件の最適化
2. PPを主体として輸液用パックの開発
3. 共重合ポリマーの設計
  - 構造の記述子化について
4. 少ないデータからのモノマー設計
少ない実験データから出発して少ない実験回数で目的物性を実現させるには?
- ベイズ最適化の活用
ソフトセンサー
1. 化学プラントの監視のためのソフトセンサー
  1. ソフトセンサーの構築法
  2. ソフトセンサーの劣化
  3. 適応型ソフトセンサーの開発
2. ソフトセンサーを用いた制御
プロセス・インフォマティクス
- 材料設計・プロセス設計・品質管理と制御の連動
自動化化学への展開

質疑応答

第2部シミュレーションと逆解析を含むデータサイエンスを用いた材料設計

(2026年1月15日 13:00〜14:30)

　今日の材料設計においてはシミュレーションとデータサイエンス技術の適用が重要となってきている。初学者向けに基本的な考え方と事例を紹介する。

概要
1. 材料の多階層 (マルチスケール) 特性
2. シミュレーションとデータサイエンスによるアプローチ
3. 最近のトレンドとマテリアルズ・インフォマティクス
シミュレーションによる材料設計
1. 量子化学・第一原理計算 (MO、DFT)
2. 全原子分子動力学 (MD)
3. 粗視化分子動力学 (CGMD)
4. 逸粒子動力学 (DPD)
5. レプテーションダイナミクス
  - Slip-Link&Spring
  - PCN
6. 平均場・自己無撞着場理論 (SCFT)
7. 連続体の多相構造シミュレーション
  - PhaseField
  - FEM
8. マルチスケールシミュレーション
データサイエンスによる材料設計
1. 教師あり学習 (回帰・分類)
2. 教師無し学習 (クラスタリング)
3. 分子記述子 (ディスクリプタ)
4. 定量的構造物性相関 (QSPR)
5. データの入手と加工
6. ハイスループット計算によるデータ構築
7. ベイズ最適化
8. 逆解析による物性から分子構造の予測
9. シミュレーションのための機械学習 (機械学習ポテンシャル)
10. シミュレーションのための機械学習 (MD-GAN)

質疑応答

第3部逆問題解析による接着接合部の応力分布、表面性状推定

(2026年1月15日 14:45〜16:15)

　工学における逆問題の応用事例として、接着接合部の応力分布推定手法とねじ締結部の表面性状推定手法を紹介する。また、これらの手法の基礎となる有限要素法の概要ならびに逆問題の解法を解説する。

工学における逆問題概要
1. 順問題と逆問題
2. 順問題の解法 (有限要素法)
3. 線形逆問題の解法 (チホノフの適切化法)
4. 非線形逆問題の解法 (ダウンヒルシンプレックス法)
応用事例1 接着接合部の応力分布推定
1. 逆問題の設定 (有限要素法による応力解析)
2. チホノフの適切化法による解法
3. 検証実験
応用事例2 ねじ締結部の表面性状推定
1. 逆問題の設定 (有限要素法による振動解析)
2. ダウンヒルシンプレックス法による解法
3. 検証実験
まとめ

質疑応答

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講師

船津公人氏
奈良先端科学技術大学院大学データ駆動型サイエンス創造センター

センター長, 特任教授
小沢拓氏
株式会社JSOL エンジニアリング事業本部材料技術部

部長
新田浩也氏
株式会社JSOL エンジニアリング事業本部
岸本喜直氏
東京都市大学理工学部機械工学科

准教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 55000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 200,000円(税別) / 220,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 230,000円(税別) / 253,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
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タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
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アンケート・官能評価の多変量解析統計解析の応用編

admin — Tue, 07 Oct 2025 05:15:18 +0000

Excelと統計ソフトウェアを使って例題で学ぶ

アンケート・官能評価の多変量解析統計解析の応用編

～多変量解析で複数項目の複雑なデータ解析を習得～

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概要

本セミナーでは、アンケート調査や官能評価の複数の項目をまとめて解析し、設計・開発・企画等に活かすために必要な統計について解説いたします。
主成分分析・対応分析、重回帰分析、クラスター分析、決定木分析、判別分析やロジスティック回帰など、実務でよく使われる代表的な手法を、Excelや統計ソフトを使って複数の例題を通じて実践的に学習いたします。

開催日

2025年12月24日(水) 13時00分～ 17時00分

プログラム

　アンケート調査では複数の質問をすることが一般的である。質問ごとの解析は当然重要であるが、複数の質問をまとめて解析することも行うべきであり、このための統計的方法が多変量解析である。また、多変量解析の方法は官能評価のデータ分析にも非常に有効である。本講座では多変量解析を実践する方法をExcelによる演習を通じて習得することを目的とする。

多変量解析の概要
1. 多変量解析とは
  - 例題1
2. 多変量解析の手法
  - 例題2
重回帰分析
1. 重回帰分析とは
  - 例題3
2. Excelによる実践
  - 例題4
3. 重回帰分析の応用と適用上の留意点
  - 例題5
判別分析とロジスティック回帰
1. 判別分析とは
  - 例題6
2. ロジスティック回帰とは
  - 例題7
3. Excelによる実践
  - 例題8
主成分分析と対応分析
1. 主成分分析とは
  - 例題9
2. 対応分析とは
  - 例題10
3. Rによる実践方法の紹介
  - 例題11
その他の手法の紹介
1. クラスター分析
  - 例題12
2. 決定木分析
  - 例題13

質疑応答

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講師

内田治氏
東京情報大学総合情報学部環境情報学科

准教授

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 34400円 (税別) / 37,840円 (税込)

複数名

: 22500円 (税別) / 24,750円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 34,400円(税別) / 37,840円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
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Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
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スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

admin — Tue, 30 Sep 2025 14:00:33 +0000

スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

～スモールデータの解析の実態とその方法論、データ収集の考え方～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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概要

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

配信期間

2025年12月5日(金) 10時30分～ 2025年12月18日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2025年12月5日(金) 10時30分

受講対象者

現実のデータの解析に関心のある技術者・研究者
少量のデータから統計モデルを構築したいと考えている方
現場でのデータ解析に従事する方
現場におけるデータ収集についてお困りの方

修得知識

機械学習の基礎知識
入力変数選択・異常検知手法などスモールデータに適したデータ解析手法
スモールデータにおけるデータ収集の心構え

プログラム

　生産現場の操業データや医療データにおいては、測定されている変数の数と比較して統計モデリングに使用可能なデータ量が限られることが多い。通常のモデリングでは正例・負例双方のサンプルが必要となるが、装置故障など稀な事象のデータはなかなか収集が困難であり、医療データにおいては、倫理的な問題から多くの患者から臨床データを収集するのは大きな壁が存在する。このように実世界ではしばしば必要なデータが十分に収集できず、スモールなデータからいかに知識を抽出するのかが重要となる。
　本セミナーでは、実例を通じ、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を講義する。

スモールデータとは
1. スモールデータの特徴
2. スモールデータ解析の現状
スモールデータ解析の方法論:次元削減と回帰分析
1. 主成分分析 (PCA)
  1. PCAとは
  2. 直交展開
  3. PCAの導出
  4. PCAと特異値分解
2. 最小二乗法
  1. 回帰分析とは
  2. 相関係数の意味
  3. 最小二乗法の導出
  4. 最小二乗法の幾何学的意味
  5. 多重共線性の問題
3. 部分的最小二乗法 (PLS)
  1. PLSとは
  2. 潜在変数モデル
  3. PLSモデルの導出
  4. NIPALSアルゴリズム
  5. PLSから重回帰モデルへの変換
  6. クロスバリデーションによるパラメータチューニング
スモールデータ解析の方法論:入力変数選択
1. 入力変数選択とは
2. スパースモデリング
  1. スパースとは
  2. リッジ回帰
  3. Lasso回帰
  4. エラスティックネットモデル
  5. Group Lasso
3. 変数クラスタリングによる入力変数選択
  1. スペクトラルクラスタリング
  2. NC法のコンセプト
  3. NCSCアルゴリズムの導出
  4. NCSCを用いた変数クラスタリングと入力変数選択
  5. 製薬プロセスへの応用例
スモールデータ解析の方法論:不均衡データ解析
1. サンプリング手法
  1. サンプリング手法とは
  2. アンダーサンプリングとオーバーサンプリング
2. ブースティング
  1. ブースティングとは
  2. AdaBoost
  3. RandomForest
3. ブースティングとサンプリング手法を組み合わせた不均衡データ解析
  1. 何故、ブースティングとサンプリング手法を組み合わせるか
  2. RUSBoost
  3. HUSDOS-Boost
4. 不均衡データ解析の大規模検診データへの適用例
スモールデータ解析の方法論:異常検出
1. 異常検出とは
2. 多変量統計的プロセス管理 (MSPC)
  1. MPSCとは
  2. T2統計量とQ統計量の幾何学的意味
3. 自己符号化器 (オートエンコーダー)
4. 異常検出問題の医療データ解析への応用例
スモールデータの収集・解析の考え方
1. 必要となるデータの質の問題
2. データ収集の際の留意点
3. スモールデータ解析の手法選択
質疑応答

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講師

藤原幸一氏
北海道大学電子科学研究所

教授

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 38200円 (税別) / 42,020円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

アーカイブ配信セミナー

「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
お申し込み前に、視聴環境をご確認いただき、視聴テストにて動作確認をお願いいたします。
別途、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
視聴期間は2025年12月5日〜18日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

本セミナーは終了いたしました。

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生成AI活用による革新的学習法

admin — Thu, 02 Oct 2025 08:08:37 +0000

AI伴走でデータ解析力を磨くための

生成AI活用による革新的学習法

～多変量解析の基礎理論とPythonによる実践～

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は2025年12月10日〜16日を予定しております。
ライブ配信を受講しない場合は、「アーカイブ配信」をご選択ください。

概要

本セミナーでは、回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論とPythonによる実践方法から、ChatGPTなどの生成AIを効果的に利用する具体的なポイントまでを解説いたします。

開催日

2025年12月3日(水) 10時00分～ 16時00分

修得知識

生成AI活用による新しい学習スタイル
- ChatGPTを用いて、理論の整理・Pythonコード生成・解析結果の解釈を一貫して行う方法を理解できます。
回帰分析の基礎と応用
- 単回帰・多重回帰の理論を理解し、Pythonでの実装やモデル評価 (決定係数、p値、多重共線性の検出と変数選択) ができるようになります。
主成分分析の実践力
- 次元削減の理論と有効性を理解し、Pythonで寄与率・累積寄与率の算出と,主成分得点や負荷量の可視化と解釈が行えます。
因子分析の基礎理解と応用
- 因子モデルの考え方を学び、因子負荷量・因子得点の推定、可視化と意味づけを実践できます。
実務・研究への応用力
- 自分の業務データや研究課題に多変量解析を適用する際に、ChatGPTを伴走者として活用する方法を体得できます。

プログラム

　近年、生成AIの登場はデータ解析の学び方・活かし方を大きく変えつつあります。ChatGPTをはじめとするAIは、理論の説明からPythonコードの自動生成、さらには結果の解釈に至るまで、従来の学習を飛躍的に効率化する強力なパートナーとなります。本セミナーでは、生成AIを活用した「新しい多変量解析の学びと実践のスタイル」を提案します。
　講義では、多変量解析の主要手法である回帰分析・主成分分析・因子分析を取り上げます。まず理論を分かりやすく整理し、その後にChatGPTを活用してPythonスクリプトを生成し、実際に解析を実演します。さらに得られた結果を可視化し、統計的妥当性や解釈のポイントを確認することで、実務や研究に直結するスキルを習得していただきます。
　本セミナーの特徴は、単なる知識のインプットにとどまらず、「AIと対話しながら学ぶ」新しい学習方法を重視している点です。従来型の講義に比べ、受講者自身が主体的に問いかけ、理解を深める流れを体験できます。
　データ解析をこれから学びたい方はもちろん、すでにPythonや統計解析に触れている方にとっても、生成AI時代の新しい学習の実践方法を理解できる貴重な機会です。ぜひご参加ください。

セミナーのお申し込みはこちら

導入
1. デモンストレーション
2. セミナーの目的と概要
3. 生成AI時代における学習と実践の革新
  - 従来のテキスト学習との違い
  - ChatGPTを活用した主体的・能動的な学びの流れ
回帰分析
1. 理論解説
  - 単回帰と多重回帰の基本概念
  - データ前処理
    - 欠損値処理
    - 標準化
    - 多重共線性
2. ChatGPT活用
  - 理論解説依頼
  - コード生成依頼
3. 実演
  - Pythonによる単回帰・多重回帰の実行
  - 多重共線性の検出 (VIF) と変数選択
4. 結果解釈
  - モデルの評価指標
    - 決定係数
    - p値など
  - 統計的妥当性の確認
5. 質疑応答
主成分分析
1. 理論解説
  - 次元削減の理論と実用性
  - データの標準化の意味
2. ChatGPT活用
  - 主成分分析コード生成依頼
3. 実演
  - Pythonによる主成分得点・負荷量の算出
  - 可視化
4. 結果解釈
  - 主成分の意味づけと活用方法
5. 質疑応答
因子分析
1. 理論解説
  - 因子モデルの基本概念
2. ChatGPT活用
  - 因子分析スクリプト生成依頼
3. 実演
  - 因子負荷量の推定、因子得点推定
  - 可視化
    - 因子負荷量プロット
    - 因子得点分布
4. 結果解釈
  - 因子の意味づけとモデル妥当性の評価
5. 質疑応答
まとめ・全体質疑

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講師

古橋武氏
名古屋大学

名誉教授

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主催

株式会社TH企画 (TH企画セミナーセンター)

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時申込割引について

複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。

1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
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タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
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視聴期間は2025年12月10日〜16日を予定しております。
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Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 (製造プロセス/実験計画)

admin — Tue, 30 Sep 2025 07:48:48 +0000

Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 (製造プロセス/実験計画)

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配信期間

2025年11月26日(水) 10時30分～ 2025年12月10日(水) 16時30分

お申し込みの締切日

2025年12月8日(月) 16時30分

修得知識

Pythonの基礎知識
データ解析に関する基礎知識
多変量データの基本的な取り扱い方
実験計画法やベイズ最適化を用いた、実験水準の探索方法
実際の業務におけるプロセスデータ/実験データに対して、調べながら解析を進めていくことができるデータ解析の基礎

プログラム

　日本の製造業は、匠の技術の伝承によって、その競争力を維持してきた歴史がありますが、高齢化・生産年齢人口の減少により、その強みが失われつつあります。機械学習などのデータ解析技術を用いることで、匠の技術を形式知化できる可能性がありますが、データ活用人材の不足が大きな課題となっております。
　この講義では、製造業でのデータ解析において必要な、入門〜基礎レベルの技術を学ぶことを目的としています。特に、Pythonを用いた実践的なデータの取り扱い方法に焦点を当て、実際の業務において受講者が調べながら応用できるレベルのスキルを身に付け、データ活用人材としての最初の一歩を踏み出していただくことを目指しています。
　データ解析技術の基礎を学ぶだけでなく、プロセスデータを使った実習や演習、データドリブンな実験水準の組み方などを、実習や演習に取り入れているので、実務に応用しやすいように配慮しております。

はじめに
1. 講師自己紹介
2. Python環境の動作確認
3. 企業においてデータ活用に取り組む意義
4. 生成AIの紹介
データ基礎
1. データについての基礎知識
2. データ可視化
3. 実習1:データ可視化
4. 演習1:データ可視化
多変量データの取り扱い (次元削減・クラスタリング)
1. 多変量データとは
2. 基本的な前処理
3. 次元削減・クラスタリング1 : 主成分分析
4. 実習2:主成分分析
5. 演習2:主成分分析
6. 次元削減・クラスタリング2 : クラスタリング
7. 実習3:クラスタリング
8. 演習3:可視化/クラスタリング
線形回帰モデル基礎
1. 線形回帰モデルとは
2. 回帰モデルの評価指標
3. 実習4-1:線形回帰モデル (1)
4. 過学習/過剰適合
5. 実習4-2:線形回帰モデル (2)
6. 正則化
7. 実習4-3:線形回帰モデル (3)
実験計画法・ベイズ最適化
1. 実験計画法
2. ベイズ最適化
3. 実習5:実験計画法/ベイズ最適化 (予定)
おわりに
1. データ活用プロジェクトの進め方の紹介
2. 参考書籍
補習 (スキルアップにご活用ください)
1. 補習1: Pythonの基本文法
2. 補習2: Dirty – Irisの前処理

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
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- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
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- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 (製造プロセス/実験計画)

admin — Tue, 30 Sep 2025 07:48:11 +0000

Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 (製造プロセス/実験計画)

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アーカイブ配信のお申し込みは2025年12月8日まで承ります。

開催日

2025年11月25日(火) 10時30分～ 16時30分

修得知識

Pythonの基礎知識
データ解析に関する基礎知識
多変量データの基本的な取り扱い方
実験計画法やベイズ最適化を用いた、実験水準の探索方法
実際の業務におけるプロセスデータ/実験データに対して、調べながら解析を進めていくことができるデータ解析の基礎

プログラム

はじめに
1. 講師自己紹介
2. Python環境の動作確認
3. 企業においてデータ活用に取り組む意義
4. 生成AIの紹介
データ基礎
1. データについての基礎知識
2. データ可視化
3. 実習1:データ可視化
4. 演習1:データ可視化
多変量データの取り扱い (次元削減・クラスタリング)
1. 多変量データとは
2. 基本的な前処理
3. 次元削減・クラスタリング1 : 主成分分析
4. 実習2:主成分分析
5. 演習2:主成分分析
6. 次元削減・クラスタリング2 : クラスタリング
7. 実習3:クラスタリング
8. 演習3:可視化/クラスタリング
線形回帰モデル基礎
1. 線形回帰モデルとは
2. 回帰モデルの評価指標
3. 実習4-1:線形回帰モデル (1)
4. 過学習/過剰適合
5. 実習4-2:線形回帰モデル (2)
6. 正則化
7. 実習4-3:線形回帰モデル (3)
実験計画法・ベイズ最適化
1. 実験計画法
2. ベイズ最適化
3. 実習5:実験計画法/ベイズ最適化 (予定)
おわりに
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2. 参考書籍
補習 (スキルアップにご活用ください)
1. 補習1: Pythonの基本文法
2. 補習2: Dirty – Irisの前処理

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1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

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- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

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エモーショナルデザインを実現するための感性評価と製品設計への適用

admin — Sat, 19 Jul 2025 08:41:34 +0000

エモーショナルデザインを実現するための感性評価と製品設計への適用

～感性工学の概要と、人の心に訴える魅力的な製品の設計やその評価手法～

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は、2025年11月20日〜27日を予定しております。
ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

概要

本セミナーでは、エモーショナルデザインを取り上げ、エモーショナルデザインの基礎から解説し、商品の形・色・素材におけるエモーションデザインの要素、デザイン工程から客観的な評価方法まで解説いたします。

開催日

2025年11月19日(水) 13時00分～ 16時30分

受講対象者

ものづくりの商品企画、設計、デザイナー

修得知識

エモーショナルデザインの基礎
製品のデザインを評価する手法
感性評価の方法と分析手法

プログラム

　人の心に訴える魅力的な製品やその設計手法の事を「エモーショナルデザイン」と呼びます。本セミナーでは、人々が現在の製品について、どのようなところに魅力を感じているかを把握するための、感性評価の概要と手法を紹介します。また、いままで研究してきた様々な製品の感性評価結果や、エモーショナルデザインの事例を紹介します。

エモーショナルデザインとは
感情のもととなる人の感覚
1. 感情は感覚から
2. 感情の構造を知る
3. 感情をはかる
エモーショナルデザインの要素
1. 形のエモーショナルデザイン
2. 色のエモーショナルデザイン
3. 素材のエモーショナルデザイン
商品開発の中のデザインの役割
1. 商品開発のプロセス
2. デザインコンセプトの設定
感性工学を用いたエモーショナルデザイン実践の事例
1. 事例:生活用品への応用
2. 事例:ロボットデザインへの応用
感性工学手法による分析方法
1. 主成分分析
2. 因子分析
3. クラスター分析
4. 数量化理論I類
5. 数量化理論III類

質疑応答

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講師

橋田規子氏
芝浦工業大学デザイン工学部

教授

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 34400円 (税別) / 37,840円 (税込)

複数名

: 22500円 (税別) / 24,750円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 34,400円(税別) / 37,840円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

admin — Tue, 30 Sep 2025 13:59:59 +0000

スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

～スモールデータの解析の実態とその方法論、データ収集の考え方～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年12月5日〜18日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年12月5日まで承ります。

概要

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

開催日

2025年11月18日(火) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

現実のデータの解析に関心のある技術者・研究者
少量のデータから統計モデルを構築したいと考えている方
現場でのデータ解析に従事する方
現場におけるデータ収集についてお困りの方

修得知識

機械学習の基礎知識
入力変数選択・異常検知手法などスモールデータに適したデータ解析手法
スモールデータにおけるデータ収集の心構え

プログラム

スモールデータとは
1. スモールデータの特徴
2. スモールデータ解析の現状
スモールデータ解析の方法論:次元削減と回帰分析
1. 主成分分析 (PCA)
  1. PCAとは
  2. 直交展開
  3. PCAの導出
  4. PCAと特異値分解
2. 最小二乗法
  1. 回帰分析とは
  2. 相関係数の意味
  3. 最小二乗法の導出
  4. 最小二乗法の幾何学的意味
  5. 多重共線性の問題
3. 部分的最小二乗法 (PLS)
  1. PLSとは
  2. 潜在変数モデル
  3. PLSモデルの導出
  4. NIPALSアルゴリズム
  5. PLSから重回帰モデルへの変換
  6. クロスバリデーションによるパラメータチューニング
スモールデータ解析の方法論:入力変数選択
1. 入力変数選択とは
2. スパースモデリング
  1. スパースとは
  2. リッジ回帰
  3. Lasso回帰
  4. エラスティックネットモデル
  5. Group Lasso
3. 変数クラスタリングによる入力変数選択
  1. スペクトラルクラスタリング
  2. NC法のコンセプト
  3. NCSCアルゴリズムの導出
  4. NCSCを用いた変数クラスタリングと入力変数選択
  5. 製薬プロセスへの応用例
スモールデータ解析の方法論:不均衡データ解析
1. サンプリング手法
  1. サンプリング手法とは
  2. アンダーサンプリングとオーバーサンプリング
2. ブースティング
  1. ブースティングとは
  2. AdaBoost
  3. RandomForest
3. ブースティングとサンプリング手法を組み合わせた不均衡データ解析
  1. 何故、ブースティングとサンプリング手法を組み合わせるか
  2. RUSBoost
  3. HUSDOS-Boost
4. 不均衡データ解析の大規模検診データへの適用例
スモールデータ解析の方法論:異常検出
1. 異常検出とは
2. 多変量統計的プロセス管理 (MSPC)
  1. MPSCとは
  2. T2統計量とQ統計量の幾何学的意味
3. 自己符号化器 (オートエンコーダー)
4. 異常検出問題の医療データ解析への応用例
スモールデータの収集・解析の考え方
1. 必要となるデータの質の問題
2. データ収集の際の留意点
3. スモールデータ解析の手法選択
質疑応答

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講師

藤原幸一氏
北海道大学電子科学研究所

教授

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 38200円 (税別) / 42,020円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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ケモメトリックスの基礎とスペクトル解析への応用

admin — Wed, 03 Sep 2025 10:02:02 +0000

ケモメトリックスの基礎とスペクトル解析への応用

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概要

本セミナーでは、コンピューターを用いたスペクトル解析の一つであるケモメトリックスについて基礎から解説いたします。特に講師が専門とする赤外分光法を例とし、赤外スペクトルのケモメトリックスによる解析によって、試料中に含まれる成分の定量や、その状態を調べた事例を紹介し、混合物を物理的に分離せずとも、「スペクトル情報のまま分離」できるという利点が理解できるように解説いたします。

開催日

2025年10月28日(火) 12時30分～ 16時30分

修得知識

赤外スペクトルから分子の情報を読みとくための基礎
ケモメトリックスの基礎
ケモメトリックスによる解析を適用できる系とできない系を判断できるようになる

プログラム

　分光スペクトルには測定対象に含まれる物質の情報が豊富に含まれていますが、それを正確に読みとくことは容易ではありません。とくに、試料中に多くの成分が含まれる混合物のスペクトルから、必要な情報を得ることは困難です。
　本セミナーでは、コンピューターを用いたスペクトル解析の一つであるケモメトリックスについて解説します。セミナー当日は、ケモメトリックスの基礎について、必要最低限の数学も含め解説し、その後、応用例について紹介します。とくに、講演者が専門とする赤外分光法を例とし、赤外スペクトルのケモメトリックスによる解析によって、試料中に含まれる成分の定量や、その状態を調べた事例を紹介し、混合物を物理的に分離せずとも、「スペクトル情報のまま分離」できるという利点が理解できるように解説します。

分子スペクトルに含まれる情報 (赤外スペクトルを例に)
1. 定性分析 : 何が含まれているか?
2. 定量分析 : どのくらい含まれているか?
3. 状態分析 : どういった状態か?
ケモメトリックスの基礎
1. スペクトルを多次元空間のベクトルとみなす
2. 差スペクトル
3. 線形代数のおさらい
4. Lambert-Beer則の多成分系への拡張
5. 主成分分析
ケモメトリックスの応用例
1. 溶液試料
2. 薄膜試料
3. ノイズの除去

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 22500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 42,000円(税別) / 46,200円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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製造業に特化した多変量解析の基礎と解析実務の実施手順・ノウハウ

admin — Wed, 03 Sep 2025 06:55:51 +0000

製造業に特化した多変量解析の基礎と解析実務の実施手順・ノウハウ

～エンジニアのための予測・原因分析・縮約・分類のデータ解析実践入門～

オンライン開催 PC実習付き

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概要

本セミナーでは、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、データ分析の基礎と手順を解説いたします。

配信期間

2025年10月27日(月) 10時00分～ 2025年11月5日(水) 16時30分

お申し込みの締切日

2025年11月3日(月) 16時30分

受講対象者

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
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
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
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
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
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
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

修得知識

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
統計解析の危うさとグラフによる目視確認の重要性
データ分析手法の体系と成果が出やすい手法
多変量解析ソフトウェアの操作方法
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
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
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 (ただし、製造業の実務使用では適応し難いため、代用手法を解説)

プログラム

　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、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・活用するにはためら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ライクで直感的に使用でき、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、データ分析の基礎と手順を解説いたします。
　そして、無料で導入でき、EXCELライクで直感的に使用できる統計解析パッケージソフトウェアを使い、実際にデータ分析の演習を行います。

実務で使えるデータ分析手法の基礎
1. 統計解析・多変量解析とは
2. 基本的なデータ要約方法 – 基本的な統計量
3. グラフ化による目視確認の重要性
4. 実務でよく使用する各種グラフ
5. ソフトウェア紹介
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
1. 重回帰分析 (回帰式の構築) とは
2. 重回帰分析の手順、チェックノウハウ
3. 参考:判別分析
4. データ分析演習
数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する
1. 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
2. クラスター分析の手順、チェックノウハウ
3. データ分析演習
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
1. 主成分分析 (データの縮約、データの合成分析) とは
2. 主成分分析の手順、チェックノウハウ
3. データ分析演習
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
1. 因子分析 (潜在変数の見える化、データの分解分析) とは
2. 因子分析のエンジニアリング実務上の問題点と対策 (代用手法)
3. 参考:因子分析の手順、チェックノウハウ
4. 参考:データ分析デモ (時間があれば)
その他の分析方法
1. 要因の組合せ最適化を行う方法 →実験計画法概要
2. 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
3. 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) 概要
質疑応答

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

配布する演習用ソフトウェア

演習用ソフトウェアは下記の3点を配布します。

多変量解析ソフトウェア (インストール必須。演習使用)
実験計画法 (品質工学) 解析ソフトウェア (インストール不要。参考のため配布)
人工知能ソフトウェア (インストール不要。参考のため配布)

持参品

ソフトウェア配付・PC演習付きのセミナーです。以下を満たすPCをご用意ください。
- Windows PC (32bit・64bitいずれも可、OSはWindows7・Windows10のいずれか)
- Microsoft Excelおよび、以下配付ソフトウェアを事前にインストールしたPC
下記ソフトウェアは、開催1週間前を目安に、受講者に限りDLリンクをお送りします。
開催3日前時点でExcelファイルが届いていない場合は、お手数ですがご連絡をお願いいたします。
- 多変量解析ソフトウェア (演習で使用するソフトウェア)
- 実験計画法 (品質工学) 解析ソフトウェア (参考として6章で紹介)
- 人工知能ソフトウェア (参考として6章で紹介)
配布するソフトウェアは、事前に演習で使用するWindows PCにインストールしておいてください。
セミナー当日は、インストールが完了している前提で開始いたします。

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2025年10月27日〜11月5日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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製造業に特化した多変量解析の基礎と解析実務の実施手順・ノウハウ

admin — Wed, 03 Sep 2025 06:55:14 +0000

製造業に特化した多変量解析の基礎と解析実務の実施手順・ノウハウ

～エンジニアのための予測・原因分析・縮約・分類のデータ解析実践入門～

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年10月27日〜11月5日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年11月3日まで承ります。

概要

開催日

2025年10月24日(金) 10時00分～ 16時30分

受講対象者

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
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
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
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
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
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
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

修得知識

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
統計解析の危うさとグラフによる目視確認の重要性
データ分析手法の体系と成果が出やすい手法
多変量解析ソフトウェアの操作方法
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
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
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 (ただし、製造業の実務使用では適応し難いため、代用手法を解説)

プログラム

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ライクで直感的に使用でき、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」

実務で使えるデータ分析手法の基礎
1. 統計解析・多変量解析とは
2. 基本的なデータ要約方法 – 基本的な統計量
3. グラフ化による目視確認の重要性
4. 実務でよく使用する各種グラフ
5. ソフトウェア紹介
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
1. 重回帰分析 (回帰式の構築) とは
2. 重回帰分析の手順、チェックノウハウ
3. 参考:判別分析
4. データ分析演習
数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する
1. 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
2. クラスター分析の手順、チェックノウハウ
3. データ分析演習
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
1. 主成分分析 (データの縮約、データの合成分析) とは
2. 主成分分析の手順、チェックノウハウ
3. データ分析演習
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
1. 因子分析 (潜在変数の見える化、データの分解分析) とは
2. 因子分析のエンジニアリング実務上の問題点と対策 (代用手法)
3. 参考:因子分析の手順、チェックノウハウ
4. 参考:データ分析デモ (時間があれば)
その他の分析方法
1. 要因の組合せ最適化を行う方法 →実験計画法概要
2. 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
3. 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) 概要
質疑応答

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

配布する演習用ソフトウェア

演習用ソフトウェアは下記の3点を配布します。

多変量解析ソフトウェア (インストール必須。演習使用)
実験計画法 (品質工学) 解析ソフトウェア (インストール不要。参考のため配布)
人工知能ソフトウェア (インストール不要。参考のため配布)

持参品

ソフトウェア配付・PC演習付きのセミナーです。以下を満たすPCをご用意ください。
- Windows PC (32bit・64bitいずれも可、OSはWindows7・Windows10のいずれか)
- Microsoft Excelおよび、以下配付ソフトウェアを事前にインストールしたPC
下記ソフトウェアは、開催1週間前を目安に、受講者に限りDLリンクをお送りします。
開催3日前時点でExcelファイルが届いていない場合は、お手数ですがご連絡をお願いいたします。
- 多変量解析ソフトウェア (演習で使用するソフトウェア)
- 実験計画法 (品質工学) 解析ソフトウェア (参考として6章で紹介)
- 人工知能ソフトウェア (参考として6章で紹介)
配布するソフトウェアは、事前に演習で使用するWindows PCにインストールしておいてください。
セミナー当日は、インストールが完了している前提で開始いたします。

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
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タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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インフォマティクスと近赤外光による高分子材料の劣化予測

admin — Sun, 10 Aug 2025 06:07:17 +0000

インフォマティクスと近赤外光による高分子材料の劣化予測

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年10月16日〜26日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年10月16日まで承ります。

概要

本セミナーでは、近赤外分光法について基礎から解説し、スペクトルを分析するためのデータ解析に関する知識について詳解いたします。

配信期間

2025年10月16日(木) 13時00分～ 2025年10月26日(日) 16時30分

お申し込みの締切日

2025年10月16日(木) 13時00分

修得知識

近赤外分光法の原理
スペクトルを分析するためのデータ解析に関する知識

プログラム

　本セミナーでは、近赤外光を用いてプラスチックの構造を非破壊的に分析する技術及び、測定データに機械学習を適用することで劣化状態を予測する診断モデルについて解説する。

データインフォマティクスとは
1. なぜ今、データ解析が重要なのか?
2. データ解析の技術
3. 主成分分析
4. PLS回帰分析
5. データの前処理
高分子の劣化診断
1. 高分子の劣化とは
2. 劣化試験の仕組み
3. 機械試験による劣化診断
4. 破断伸びについて
5. ポリプロピレンの劣化
近赤外分光法の原理
1. 近赤外スペクトル
2. ケモメトリックスとは
3. 機械学習の発展
4. 主成分分析の原理
5. PLS回帰分析の原理
ポリプロピレンの劣化予測
1. ポリプロピレンの近赤外スペクトル
2. ポリプロピレンの劣化予測
3. ポリプロピレンの劣化メカニズム

質疑応答

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講師

新澤英之氏
産業技術総合研究所機能化学研究部門化学材料評価グループ

研究グループ長

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主催

株式会社技術情報協会

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2025年10月16日〜26日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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人工知能による異常検知入門

admin — Sun, 10 Aug 2025 04:01:45 +0000

人工知能による異常検知入門

～GoogleColabで学ぶ実践ハンズオン～

オンライン開催 PC実習付き

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年10月9日〜19日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年10月9日まで承ります。

概要

本セミナーは、異常検知のための前処理と特徴抽出、識別モデルによる外れ値検知、生成AIによる異常検知について、基礎から実践まで分かりやすく解説いたします。
Google Colabを使用して、PyCaretやPyODを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

配信期間

2025年10月9日(木) 10時30分～ 2025年10月19日(日) 16時30分

お申し込みの締切日

2025年10月9日(木) 10時30分

プログラム

　AIによる異常検知の多様な手法とその特徴を解説します。統計的手法による基礎から、識別モデルによる外れ値検知、生成AIを用いた最新のアプローチまでを扱い、異常検知理論とアルゴリズムを網羅的に理解します。さらに、Google Colab上でPyCaretやPyODなどの異常検知フレームワークを活用した演習を通じて、応用力のある知識の習得を目指します。最後に、研究論文などをもとに実際の異常検知事例をレビューし、実践的な活用への理解を深めます。

異常検知概論
1. 異常検知とは何か
  1. 正常・異常・外れの定義
  2. 異常検知の応用分野
2. 異常検知技術の歴史
3. AIによる異常検知
異常検知のための前処理と特徴抽出
1. 前処理
2. 特徴量と次元、多様体仮説
3. 距離
4. 基底分解
5. 線形問題・非線形問題
6. 異常検知の評価
統計的手法による異常検知
1. 基本統計量と分布
  1. 平均・分散・正規分布
  2. zスコア・箱ひげ図
2. 閾値ベースの検知手法
  1. zスコアによる外れ値検知
  2. Grubbs検定・IQR法
3. 時系列データへの扱い
  1. 移動平均と異常検知
  2. 季節性のあるデータの取り扱い
機械学習による異常検知
1. 密度ベース外れ値検知
  1. k近傍法 (k-NN)
  2. LOF (局所外れ値因子)
  3. ABOD
  4. その他
2. クラスタリングベース外れ検知
  1. K-means
  2. DBSCAN
  3. その他
3. 非線形外れ検知
  1. one class SVM
  2. isolation forest
  3. AutoEncoder
  4. 深層学習
  5. その他
生成モデルを用いた異常検知
1. 生成オートエンコーダ
  1. 再構成誤差
  2. デノイジングオートエンコーダ
2. 変分オートエンコーダ (VAE)
  1. 潜在変数空間
  2. 潜在変数空間における異常検知
3. GAN
  1. GANの原理
  2. AnoGAN
4. 拡散モデル
  1. 拡散モデルの原理
  2. 拡散モデルを用いた異常検知
応用と実践事例
1. 産業・生産における異常検知
2. 医療・ヘルスケア分野における異常検知
3. サイバーセキュリティにおける異常検知
4. 論文レビュー
まとめと今後の展望
1. 異常検知手法の選び方
2. 今後の異常検知と研究課題

質疑応答

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講師

濱上知樹氏
横浜国立大学大学院工学研究院環境情報学府情報メディア環境学専攻

教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2025年10月9日〜19日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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インフォマティクスと近赤外光による高分子材料の劣化予測

admin — Sun, 10 Aug 2025 06:06:33 +0000

インフォマティクスと近赤外光による高分子材料の劣化予測

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、近赤外分光法について基礎から解説し、スペクトルを分析するためのデータ解析に関する知識について詳解いたします。

開催日

2025年10月6日(月) 13時00分～ 16時30分

修得知識

近赤外分光法の原理
スペクトルを分析するためのデータ解析に関する知識

プログラム

データインフォマティクスとは
1. なぜ今、データ解析が重要なのか?
2. データ解析の技術
3. 主成分分析
4. PLS回帰分析
5. データの前処理
高分子の劣化診断
1. 高分子の劣化とは
2. 劣化試験の仕組み
3. 機械試験による劣化診断
4. 破断伸びについて
5. ポリプロピレンの劣化
近赤外分光法の原理
1. 近赤外スペクトル
2. ケモメトリックスとは
3. 機械学習の発展
4. 主成分分析の原理
5. PLS回帰分析の原理
ポリプロピレンの劣化予測
1. ポリプロピレンの近赤外スペクトル
2. ポリプロピレンの劣化予測
3. ポリプロピレンの劣化メカニズム

質疑応答

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講師

新澤英之氏
産業技術総合研究所機能化学研究部門化学材料評価グループ

研究グループ長

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2025年10月16日〜26日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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大規模言語モデル×Pythonで始めるマテリアルズインフォマティクス

admin — Wed, 06 Aug 2025 09:03:59 +0000

大規模言語モデル×Pythonで始めるマテリアルズインフォマティクス

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年10月1日〜14日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年10月10日まで承ります。

概要

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス (MI) をテーマに、Pythonによるデータ解析や機械学習の基礎から、ChatGPTに代表される大規模言語モデル (LLM) の活用方法までを、視覚的なデモや具体的な事例を通じて解説いたします。

配信期間

2025年10月1日(水) 10時30分～ 2025年10月14日(火) 16時30分

お申し込みの締切日

2025年10月10日(金) 16時30分

修得知識

マテリアルズインフォマティクスの基礎的な概念と活用事例
Pythonを用いた材料データの前処理・分析・可視化の基本手法
scikit-learn、PyTorchを用いた機械学習モデルの構築と評価
ChatGPTなどの大規模言語モデル (LLM) を活用したコード生成の支援方法

実務での活用例
- 材料物性や実験データの解析・可視化
- 教師あり学習による構造-物性の予測モデルの構築
- LLMを用いたコード生成とコードの理解
- LLMの教育ツールとしての活用

プログラム

　本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス (MI) をテーマに、Pythonによるデータ解析や機械学習の基礎から、ChatGPTに代表される大規模言語モデル (LLM) の活用方法までを、視覚的なデモや具体的な事例を通じて学びます。
　受講者によるコードの実行は行いませんが、LLMを用いたコード生成の流れや、個人チューターとしての活用方法を紹介し、AIとの協働スタイルを体感していただける構成です。さらに、近年注目されるディフュージョンモデルといった生成的手法、LLMによる研究支援の展望にも触れ、MIの新たな可能性を探ります。あわせて、LLMの出力の信頼性や限界についても触れ、技術の活用と批判的理解の両面から考察します。受講後は、ご自身の研究・実践・学習において、LLMやPythonをどのように活かせるか、そのヒントを得ていただけるはずです。

基礎編:マテリアルズインフォマティクスと機械学習の基礎
1. 予測問題とは
  - 支配法則がある世界 vs 支配法則がない世界
2. 機械学習の基本的枠組み
  1. 教師あり学習
    - 回帰と分類の違い
    - 訓練データ、テストデータの分割と交差検定
  2. 教師なし学習
    - 次元圧縮
    - クラスタリング
3. 大規模言語モデル (LLM) の活用
  - LLMを用いた知識検索・取得とコード生成とコード説明
4. 生成モデル
  - オートエンコーダーからディフュージョンモデル (拡散モデル) まで
応用編:マテリアルズインフォマティクスへの実装と発展的手法
1. ベイズ最適化
2. 説明変数の重要度評価
3. 推薦モデル
展望編:LLMとマテリアルズインフォマティクスの未来
- LLMを活用したMI研究・MI探索システムの将来像

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

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大規模言語モデル×Pythonで始めるマテリアルズインフォマティクス

admin — Wed, 06 Aug 2025 09:03:22 +0000

大規模言語モデル×Pythonで始めるマテリアルズインフォマティクス

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概要

開催日

2025年9月30日(火) 10時30分～ 16時30分

修得知識

マテリアルズインフォマティクスの基礎的な概念と活用事例
Pythonを用いた材料データの前処理・分析・可視化の基本手法
scikit-learn、PyTorchを用いた機械学習モデルの構築と評価
ChatGPTなどの大規模言語モデル (LLM) を活用したコード生成の支援方法

実務での活用例
- 材料物性や実験データの解析・可視化
- 教師あり学習による構造-物性の予測モデルの構築
- LLMを用いたコード生成とコードの理解
- LLMの教育ツールとしての活用

プログラム

基礎編:マテリアルズインフォマティクスと機械学習の基礎
1. 予測問題とは
  - 支配法則がある世界 vs 支配法則がない世界
2. 機械学習の基本的枠組み
  1. 教師あり学習
    - 回帰と分類の違い
    - 訓練データ、テストデータの分割と交差検定
  2. 教師なし学習
    - 次元圧縮
    - クラスタリング
3. 大規模言語モデル (LLM) の活用
  - LLMを用いた知識検索・取得とコード生成とコード説明
4. 生成モデル
  - オートエンコーダーからディフュージョンモデル (拡散モデル) まで
応用編:マテリアルズインフォマティクスへの実装と発展的手法
1. ベイズ最適化
2. 説明変数の重要度評価
3. 推薦モデル
展望編:LLMとマテリアルズインフォマティクスの未来
- LLMを活用したMI研究・MI探索システムの将来像

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主催

株式会社 R&D支援センター

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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

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人工知能による異常検知入門

admin — Sun, 10 Aug 2025 04:01:07 +0000

人工知能による異常検知入門

～GoogleColabで学ぶ実践ハンズオン～

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概要

開催日

2025年9月30日(火) 10時30分～ 16時30分

プログラム

異常検知概論
1. 異常検知とは何か
  1. 正常・異常・外れの定義
  2. 異常検知の応用分野
2. 異常検知技術の歴史
3. AIによる異常検知
異常検知のための前処理と特徴抽出
1. 前処理
2. 特徴量と次元、多様体仮説
3. 距離
4. 基底分解
5. 線形問題・非線形問題
6. 異常検知の評価
統計的手法による異常検知
1. 基本統計量と分布
  1. 平均・分散・正規分布
  2. zスコア・箱ひげ図
2. 閾値ベースの検知手法
  1. zスコアによる外れ値検知
  2. Grubbs検定・IQR法
3. 時系列データへの扱い
  1. 移動平均と異常検知
  2. 季節性のあるデータの取り扱い
機械学習による異常検知
1. 密度ベース外れ値検知
  1. k近傍法 (k-NN)
  2. LOF (局所外れ値因子)
  3. ABOD
  4. その他
2. クラスタリングベース外れ検知
  1. K-means
  2. DBSCAN
  3. その他
3. 非線形外れ検知
  1. one class SVM
  2. isolation forest
  3. AutoEncoder
  4. 深層学習
  5. その他
生成モデルを用いた異常検知
1. 生成オートエンコーダ
  1. 再構成誤差
  2. デノイジングオートエンコーダ
2. 変分オートエンコーダ (VAE)
  1. 潜在変数空間
  2. 潜在変数空間における異常検知
3. GAN
  1. GANの原理
  2. AnoGAN
4. 拡散モデル
  1. 拡散モデルの原理
  2. 拡散モデルを用いた異常検知
応用と実践事例
1. 産業・生産における異常検知
2. 医療・ヘルスケア分野における異常検知
3. サイバーセキュリティにおける異常検知
4. 論文レビュー
まとめと今後の展望
1. 異常検知手法の選び方
2. 今後の異常検知と研究課題

質疑応答

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講師

濱上知樹氏
横浜国立大学大学院工学研究院環境情報学府情報メディア環境学専攻

教授

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主催

株式会社技術情報協会

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受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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視聴期間は2025年10月9日〜19日を予定しております。
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製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析実践入門

admin — Tue, 06 May 2025 16:03:02 +0000

データから本質的な情報を取り出す

製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析実践入門

～エンジニアのための統計・多変量解析実務的基礎～

オンライン開催 PC実習付き

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は2025年9月2日〜8日を予定しております。
ライブ配信を受講しない場合は、「アーカイブ配信」をご選択ください。

概要

本セミナーでは、実務で使えるデータ分析手法、統計解析の危うさとグラフによる目視確認の重要性、成果が出やすい手法、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析、因子分析などについて、実務経験豊富な講師が、実践的に分かりやすく解説いたします。

開催日

2025年8月26日(火) 10時00分～ 17時00分

受講対象者

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
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
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
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
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
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
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

修得知識

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
統計解析の危うさとグラフによる目視確認の重要性
データ分析手法の体系と成果が出やすい手法
多変量解析ソフトウェアの操作方法
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
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
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 (ただし、製造業の実務使用では適応し難いため、代用手法を解説) など

プログラム

　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、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、下記のように二極化しており、簡単に導入・活用するにはためら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ライクで直感的に使用でき、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、データ分析の基礎と手順を解説いたします。そして、無料で導入でき、EXCELライクで直感的に使用できる統計解析パッケージソフトウェアを使い、実際にデータ分析の演習を行います。

実務で使えるデータ分析手法の基礎
1. 統計解析・多変量解析とは
2. 基本的なデータ要約方法 – 基本的な統計量
3. グラフ化による目視確認の重要性
4. 実務でよく使用する各種グラフ
5. ソフトウェア紹介
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
1. 重回帰分析 (回帰式の構築) とは
2. 重回帰分析の手順、チェックノウハウ
3. 参考:判別分析
4. データ分析演習
数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する
1. 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
2. クラスター分析の手順、チェックノウハウ
3. データ分析演習
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
1. 主成分分析 (データの縮約、データの合成分析) とは
2. 主成分分析の手順、チェックノウハウ
3. データ分析演習
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
1. 因子分析 (潜在変数の見える化、データの分解分析) とは
2. 因子分析のエンジニアリング実務上の問題点と対策 (代用手法)
3. 参考:因子分析の手順、チェックノウハウ
4. 参考:データ分析デモ (時間があれば)
その他の分析方法
1. 要因の組合せ最適化を行う方法 →実験計画法概要
2. 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
3. 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) 概要
質疑応答

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講師

福井郁磨氏
MOSHIMO研

代表

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主催

株式会社TH企画 (TH企画セミナーセンター)

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

受講者の声

解析には統計学の専門知識とソフトが必要でハードルが高いと考えていたが、解析のためのステップと無料ソフトの使い方・結果の見方を簡潔に教えていただけたことで心理的なハードルが解消された。また、解析のために集めるデータについて、近似したものを大量に集めるのではなく、各変数の持ち得る範囲の端を押さえるようにした方が効果的であるということを簡単なグラフや解析結果を例に示されたことで、慣習や感覚的理解のずれや正しさを認識できた。
実務に沿った内容で、業務に応用が出来そうでとても良かったです。
実務で組み上がった製品に関して精度の良い解析を行うには、セミナー内で習った重回帰分析の応用編であるニューラルネットワークモデルを使う必要がありそうだとも感じたが、まずは解析をやってみるというマインドになれたことこそが最も大きな収穫であった思われる。ありがとうございました。

配布する演習用ソフトウェア

演習用ソフトウェアは下記の3点を配布します。

多変量解析ソフトウェア (インストール必須。演習使用)
実験計画法 (品質工学) 解析ソフトウェア (インストール不要。参考のため配布)
人工知能ソフトウェア (インストール不要。参考のため配布)

持参品

ソフトウェア配付・PC演習付きのセミナーです。以下を満たすPCをご用意ください。
- Windows PC (32bit・64bitいずれも可、OSはWindows7・Windows10のいずれか)
- Microsoft Excelおよび、以下配付ソフトウェアを事前にインストールしたPC
下記ソフトウェアは、開催1週間前を目安に、受講者に限りDLリンクをお送りします。
開催3日前時点でExcelファイルが届いていない場合は、お手数ですがご連絡をお願いいたします。
- 多変量解析ソフトウェア (演習で使用するソフトウェア)
- 実験計画法 (品質工学) 解析ソフトウェア (参考として6章で紹介)
- 人工知能ソフトウェア (参考として6章で紹介)
配布するソフトウェアは、事前に演習で使用するWindows PCにインストールしておいてください。
セミナー当日は、インストールが完了している前提で開始いたします。

複数名同時申込割引について

複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。

1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)

テキスト送付に係る配送料

ライブ配信・アーカイブ配信受講の場合、別途テキストの送付先1件につき、配送料 1,100円(税別) / 1,210円(税込) を頂戴します。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
アーカイブ配信の視聴期間は2025年9月2日〜8日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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製造業における生産性向上・品質改善を実現するためのデータ活用術

admin — Mon, 19 May 2025 07:02:15 +0000

製造業における生産性向上・品質改善を実現するためのデータ活用術

～線形モデル・非線形モデルの構築方法、データ前処理、具体的な適用事例 / データ活用の考え方や注意点等を含めた実践的な内容を解説～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は、2025年8月22日〜28日を予定しております。
ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

概要

本セミナーでは、データ解析手法の基礎から解説し、データ解析手法を使用するデータ前処理、および注意すべきこと (弱点)を解説いたします。
また、応用編では、産業応用事例を紹介しながら、実際に現場で役立つデータ活用術を解説いたします。

開催日

2025年8月21日(木) 10時30分～ 16時30分

修得知識

現実の問題をデータ解析で解決するための実践的方法
様々な産業応用事例

プログラム

　バズワードに振り回されている場合ではない。生産性向上や品質改善を実現するためには、設備や製品に関する知識とデータを活用しなければならず、そのための方法を身に付ける必要がある。製造現場で成果をあげるために、最先端の方法が必要とは限らない。むしろ、実績の豊富な方法を自分の道具箱に入れておき、それら適材適所で使うことが大切である。目標を達成できるのであれば、手法やモデルはできるだけ単純な方がよい。
　そのような観点から、本講座の基礎編では、最低限知っておくべきデータ解析手法を解説し、それらを使用する際に注意すべきこと (弱点) を指摘する。また、地味だが重要なデータ前処理にも触れる。その上で、応用編では、産業応用事例を紹介しながら、転移学習やグレイボックスモデル (ハイブリッドモデル) を含めて、実際に現場で役立つデータ活用術を紹介する。さらに、データ解析で成果を挙げるための心得3箇条を示す。

はじめに:製造業におけるデータ活用について
基礎編1:最低限知っておきたい線形モデル構築方法
1. 重回帰分析
2. 線形判別分析
3. 主成分分析
4. 多重共線性の問題
5. Ridge回帰とLasso回帰
6. Partial Least Squares (PLS) 回帰
基礎編2:道具箱に入れておきたい非線形モデル構築方法
1. ガウス過程回帰 (GPR) :バラツキを予測する
2. Random Forest:多数決で精度を高める
基礎編3:最低限実行するべきデータ前処理
1. データを見る
2. 外れ値を検出する
3. 変数を変換する
応用編1:仮想計測・ソフトセンサー
1. 仮想計測・ソフトセンサーの役割
2. 実用上の課題
3. Just-In-Timeモデル:装置や原料の特性変化に対応する
  - 事例
    - 半導体プロセス
    - 製薬プロセス
4. 製品品質の推定制御:局所PLSとモデル予測制御を活用する
  - 事例:石油化学プロセス
5. 転移学習 (FEHDA) :モデル再構築期間を短縮する
  - 事例
    - トナー製造プロセス
    - 医薬品製造プロセス
応用編2:異常検出
1. 統計的プロセス管理 (SPC)
2. 多変量統計的プロセス管理 (MSPC)
  - 事例:鉄鋼プロセス)
3. 非線形性に対応した異常検出方法
  - 近傍法
  - one-class SVM
  - Autoencoder
応用編3:グレイボックスモデル
1. 物理モデル+統計モデル=グレイボックスモデル
2. グレイボックスモデルによる予測
  - 事例:医薬品製造プロセス
おわりに
1. まとめ
2. データ解析の心得3箇条

質疑応答

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講師

加納学氏
京都大学情報学研究科システム科学専攻

教授

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 38200円 (税別) / 42,020円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

admin — Tue, 27 May 2025 15:28:13 +0000

スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

～スモールデータの解析の実態とその方法論、データ収集の考え方～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年8月1日〜15日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年8月13日まで承ります。

概要

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

配信期間

2025年8月1日(金) 10時30分～ 2025年8月15日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2025年8月13日(水) 16時30分

受講対象者

現実のデータの解析に関心のある技術者・研究者
少量のデータから統計モデルを構築したいと考えている方
現場でのデータ解析に従事する方
現場におけるデータ収集についてお困りの方

修得知識

機械学習の基礎知識
入力変数選択・異常検知手法などスモールデータに適したデータ解析手法
スモールデータにおけるデータ収集の心構え

プログラム

スモールデータとは?
1. スモールデータの特徴
2. スモールデータ解析の現状
スモールデータ解析の方法論:次元削減と回帰分析
1. 主成分分析 (PCA)
  1. PCAとは
  2. 直交展開
  3. PCAの導出
  4. PCAと特異値分解
2. 最小二乗法
  1. 回帰分析とは
  2. 相関係数の意味
  3. 最小二乗法の導出
  4. 最小二乗法の幾何学的意味
  5. 多重共線性の問題
3. 部分的最小二乗法 (PLS)
  1. PLSとは
  2. 潜在変数モデル
  3. PLSモデルの導出
  4. NIPALSアルゴリズム
  5. PLSから重回帰モデルへの変換
  6. クロスバリデーションによるパラメータチューニング
スモールデータ解析の方法論:入力変数選択
1. 入力変数選択とは
2. スパースモデリング
  1. スパースとは
  2. リッジ回帰
  3. Lasso回帰
  4. エラスティックネットモデル
  5. Group Lasso
3. 変数クラスタリングによる入力変数選択
  1. スペクトラルクラスタリング
  2. NC法のコンセプト
  3. NCSCアルゴリズムの導出
  4. NCSCを用いた変数クラスタリングと入力変数選択
  5. 製薬プロセスへの応用例
スモールデータ解析の方法論:不均衡データ解析
1. サンプリング手法
  1. サンプリング手法とは
  2. アンダーサンプリングとオーバーサンプリング
2. ブースティング
  1. ブースティングとは
  2. AdaBoost
  3. RandomForest
3. ブースティングとサンプリング手法を組み合わせた不均衡データ解析
  1. 何故、ブースティングとサンプリング手法を組み合わせるか
  2. RUSBoost
  3. HUSDOS-Boost
4. 不均衡データ解析の大規模検診データへの適用例
スモールデータ解析の方法論:異常検出
1. 異常検出とは
2. 多変量統計的プロセス管理 (MSPC)
  1. MPSCとは
  2. T2統計量とQ統計量の幾何学的意味
3. 自己符号化器 (オートエンコーダー)
4. 異常検出問題の医療データ解析への応用例
スモールデータの収集・解析の考え方
1. 必要となるデータの質の問題
2. データ収集の際の留意点
3. スモールデータ解析の手法選択

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2025年8月1日〜15日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

本セミナーは終了いたしました。

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スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

admin — Tue, 27 May 2025 15:25:08 +0000

スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

～スモールデータの解析の実態とその方法論、データ収集の考え方～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

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概要

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

開催日

2025年7月31日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

現実のデータの解析に関心のある技術者・研究者
少量のデータから統計モデルを構築したいと考えている方
現場でのデータ解析に従事する方
現場におけるデータ収集についてお困りの方

修得知識

機械学習の基礎知識
入力変数選択・異常検知手法などスモールデータに適したデータ解析手法
スモールデータにおけるデータ収集の心構え

プログラム

スモールデータとは?
1. スモールデータの特徴
2. スモールデータ解析の現状
スモールデータ解析の方法論:次元削減と回帰分析
1. 主成分分析 (PCA)
  1. PCAとは
  2. 直交展開
  3. PCAの導出
  4. PCAと特異値分解
2. 最小二乗法
  1. 回帰分析とは
  2. 相関係数の意味
  3. 最小二乗法の導出
  4. 最小二乗法の幾何学的意味
  5. 多重共線性の問題
3. 部分的最小二乗法 (PLS)
  1. PLSとは
  2. 潜在変数モデル
  3. PLSモデルの導出
  4. NIPALSアルゴリズム
  5. PLSから重回帰モデルへの変換
  6. クロスバリデーションによるパラメータチューニング
スモールデータ解析の方法論:入力変数選択
1. 入力変数選択とは
2. スパースモデリング
  1. スパースとは
  2. リッジ回帰
  3. Lasso回帰
  4. エラスティックネットモデル
  5. Group Lasso
3. 変数クラスタリングによる入力変数選択
  1. スペクトラルクラスタリング
  2. NC法のコンセプト
  3. NCSCアルゴリズムの導出
  4. NCSCを用いた変数クラスタリングと入力変数選択
  5. 製薬プロセスへの応用例
スモールデータ解析の方法論:不均衡データ解析
1. サンプリング手法
  1. サンプリング手法とは
  2. アンダーサンプリングとオーバーサンプリング
2. ブースティング
  1. ブースティングとは
  2. AdaBoost
  3. RandomForest
3. ブースティングとサンプリング手法を組み合わせた不均衡データ解析
  1. 何故、ブースティングとサンプリング手法を組み合わせるか
  2. RUSBoost
  3. HUSDOS-Boost
4. 不均衡データ解析の大規模検診データへの適用例
スモールデータ解析の方法論:異常検出
1. 異常検出とは
2. 多変量統計的プロセス管理 (MSPC)
  1. MPSCとは
  2. T2統計量とQ統計量の幾何学的意味
3. 自己符号化器 (オートエンコーダー)
4. 異常検出問題の医療データ解析への応用例
スモールデータの収集・解析の考え方
1. 必要となるデータの質の問題
2. データ収集の際の留意点
3. スモールデータ解析の手法選択

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2025年8月1日〜15日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

本セミナーは終了いたしました。

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多変量解析入門

admin — Fri, 09 May 2025 16:14:34 +0000

多変量解析入門

～回帰分析から主成分分析、クラスター分析まで～

オンライン開催デモ付き

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は2025年7月25日〜31日を予定しております。
ライブ配信を受講しない場合は、「アーカイブ配信」をご選択ください。

概要

本セミナーでは、多変量解析の手法、目的に沿った分析手法を選ぶポイント、分散分析から一歩進んだ要因の具体的な影響を捉える、故障や疾患を判定・予測、指標や変数を2〜3個に減らすコツ、個体・指標を分類するノウハウ、統計ソフト (Excelアドイン、JMP、SPSSなど) の基本的な使い方について、基礎から分かりやすく解説いたします。

開催日

2025年7月18日(金) 13時00分～ 16時30分

修得知識

多変量解析の手法
目的に沿った分析手法の適切な選定
分散分析から一歩進んで、要因の具体的な影響を捉える方法と留意点
故障や疾患の判定・予測
多数ある指標や変数を2〜3個に減らす方法と留意点
個体や指標の分類
統計ソフト (Excelアドイン、JMP、SPSSなど) の基本的な使い方

プログラム

　複雑な問題をわかりやすいモデルで表す方法、それが「多変量解析」です。この手法をマスターすれば、個体の分類や、故障の発生を予測できるようになるため、近年では自然科学の分野だけでなく、マーケティングや品質管理など、広い分野で注目されています。
　しかし、その手法の多様さから、全容をつかむことが難しいとされてきました。本セミナーでは、具体的な事例を使って統計ソフト (Excel分析ツール、JMP、SPSSなど) の実演を交えながら、わかりやすく解説しますので、初心者でも即、実践に活かすことができます。「分散分析よりも一歩進んだ分析がしたい」と日頃から感じている方は是非、受講をご検討ください。

多変量解析とは
1. 多変量解析でできること
2. 色々なソフトウェアの紹介
3. 多変量解析の種類と分類
4. 変数名称と測定尺度
重回帰分析
1. 回帰分析の理論
  - 最小二乗法
2. 回帰分析の事例
  - ヘドニック法
3. 推定結果の読み方
4. 説明変数の選び方と注意点
5. ソフトウェア実演
  - 分析ツール
  - エクセル統計
  - SPSS
  - JMP
離散選択モデル (ロジット分析)
1. 離散選択モデルとその種類
2. ロジット分析
  - ロジスティック回帰モデル
3. ロジット変換
4. モデルの評価と結果の解釈の方法
5. ソフトウェア実演
  - エクセル統計
  - SPSS
  - JMP
  - STATA
生存分析 (カプラン・マイヤー法)
1. 生存分析とは (打ち切りデータの解説)
2. 生存率の算定方法
3. ソフトウェア実演
  - エクセル統計
  - SPSS
主成分分析
1. 因子分析との違いと使い分け方
2. 主成分分析の理論と方程式
3. 結果の解釈の方法
4. 主成分得点の二次利用の事例
5. ソフトウェア実演
  - エクセル統計
  - SPSS
  - JMP
6. 因子分析の簡単な紹介 (因子軸の回転を中心に)
7. ソフトウェア実演
  - エクセル統計
  - SPSS
  - JMP
8. 応用編:コレスポンデンス分析の簡単な紹介
クラスター分析
1. クラスター分析の概要
2. クラスターの作り方 (階層型)
3. 距離の測定方法 (階層型)
4. 樹形図 (デンドログラム) の解釈の方法
5. ソフトウェア実演
  - エクセル統計
  - SPSS
  - JMP
6. 非階層型クラスター分析 (K-平均法) の簡単な紹介
7. もう一つの分類対象 (変数の分類)
質疑応答

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講師

栗原伸一氏
千葉大学園芸学部食料資源経済学科

教授

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主催

株式会社TH企画 (TH企画セミナーセンター)

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 35000円 (税別) / 38,500円 (税込)

複数名

: 30000円 (税別) / 33,000円 (税込)

受講特典

講師の著書「入門統計学 (第2版) : 検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで」 (オーム社) を進呈いたします。

受講者の声

とても分かりやすく解説いただき理解が進みました。
内容・説明が分かりやすく、無知に近い私には、有効なセミナーだった。
丁寧な解説で理解がすすみました。
解説が分かりやすく知識の少ない自分でもついていけました。ありがとうございました。

複数名同時申込割引について

複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。

1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)

テキスト送付に係る配送料

ライブ配信・アーカイブ配信受講の場合、別途テキストの送付先1件につき、配送料 1,100円(税別) / 1,210円(税込) を頂戴します。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
アーカイブ配信の視聴期間は2025年7月25日〜31日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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製造業の「実務」で使う統計・多変量解析による実践的データ分析

admin — Thu, 15 May 2025 14:18:47 +0000

製造業の「実務」で使う統計・多変量解析による実践的データ分析

～アカデミックな内容は最小限に、具体的な事例と演習で学ぶ実践的手法 / データ要約、傾向の確認、原因分析、今後の予測解析などに適した手法の習得～

オンライン開催 PC実習付き

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は、2025年7月18日〜24日を予定しております。
ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

開催日

2025年7月17日(木) 10時00分～ 17時00分

受講対象者

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
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
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
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
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
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
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

修得知識

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
統計解析の危うさとグラフによる目視確認の重要性
データ分析手法の体系と成果が出やすい手法
多変量解析ソフトウェアの操作方法
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
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
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 (ただし、製造業の実務使用では適応し難いため、代用手法を解説)

プログラム

　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、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・活用するにはためら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ライクで直感的に使用でき、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、データ分析の基礎と手順を解説いたします。そして、無料で導入でき、Excelライクで直感的に使用できる統計解析パッケージソフトウェアを使い、実際にデータ分析の演習を行います。

実務で使えるデータ分析手法の基礎
1. 統計解析・多変量解析とは
2. 基本的なデータ要約方法 – 基本的な統計量
3. グラフ化による目視確認の重要性
4. 実務でよく使用する各種グラフ
5. ソフトウェア紹介
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
1. 重回帰分析 (回帰式の構築) とは
2. 重回帰分析の手順、チェックノウハウ
3. 参考:判別分析
4. データ分析演習
数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する
1. 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
2. クラスター分析の手順、チェックノウハウ
3. データ分析演習
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
1. 主成分分析 (データの縮約、データの合成分析) とは
2. 主成分分析の手順、チェックノウハウ
3. データ分析演習
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
1. 因子分析 (潜在変数の見える化、データの分解分析) とは
2. 因子分析のエンジニアリング実務上の問題点と対策 (代用手法)
3. 参考:因子分析の手順、チェックノウハウ
4. 参考:データ分析デモ (時間があれば)
その他の分析方法
1. 要因の組合せ最適化を行う方法 →実験計画法概要
2. 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
3. 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) 概要
質疑応答

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講師

福井郁磨氏
MOSHIMO研

代表

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 38200円 (税別) / 42,020円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込)

持参品

ソフトウェア配付・PC演習付きのセミナーです。以下を満たすPCをご用意ください。
- Windows PC (32bit・64bitいずれも可、OSはWindows10を推奨)
- Microsoft Excelおよび、以下配付ソフトウェアを事前にインストールしたPC
下記ソフトウェアは、開催1週間前を目安に、受講者に限りDLリンクをお送りします。
開催3日前時点でExcelファイルが届いていない場合は、お手数ですがご連絡をお願いいたします。
- 多変量解析ソフトウェア (演習で使用するソフトウェア)
- 実験計画法 (品質工学) 解析ソフトウェア (参考として6章で紹介)
- 人工知能ソフトウェア (参考として6章で紹介)
配布するソフトウェアは、事前に演習で使用するWindows PCにインストールしておいてください。
セミナー当日は、インストールが完了している前提で開始いたします。

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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開発の質と効率を向上する汎用的インフォマティクス & 統計的最適化実践入門

admin — Mon, 26 May 2025 12:23:58 +0000

開発の質と効率を向上する汎用的インフォマティクス & 統計的最適化実践入門

～Excelで構築可能な人工知能を使った非線形実験計画法と実験計画法～

オンライン開催 PC実習付き

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年7月16日〜31日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年7月29日まで承ります。

概要

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

配信期間

2025年7月16日(水) 10時00分～ 2025年7月31日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2025年7月29日(火) 16時30分

受講対象者

機械、電子電気部品、材料、家電、加工/生産装置、計測評価機器、医療医工分野等の製品や技術開発に携わり、開発効率を高めたい方
問題に関係する要素が多く、体系的な実験解析手法を必要とする方
開発難易度が上がった、未経験分野への進出等、従来のやり方では成果が出ない方
安価な部品や装置で高い性能目標を達成する開発方法を求める方
毎年繰返し、同じような製品開発 (製品設計と検証、その生産条件出し) を行っていて、その開発効率を高めたい方
多特性の最適化が必要で、従来方法では解決できなかった方
実験計画法や応答曲面法、品質工学 (タグチメソッド) を使ってみたが上手く行かない方
実験計画法やタグチメソッド (品質工学) などの離散的な探索では成果の出ない方

修得知識

数多くの要因の組合せを効率的に実験し、最適条件を導き出す方法
製造業における実験計画法の基本的な考え方から実践手順
製造業における実験計画法の原理的な問題点と解決方法
非線形性が強い複雑な現象の場合に有効なニューラルネットワークモデル (超回帰式) を併用する解析手順
Excel上で、簡単にニューラルネットワークモデルを構築する方法と実験計画法への応用ノウハウ
複数の特性値 (多特性) を同時に最適化する実験デザイン、解析方法
各構成要素の条件に関して、飛び飛びの値 (水準) での最適条件化ではなく、連続値として (水準の間も含めて) 最適条件を求める解析方法
複雑な関係を持つ構成要素間の最適な組合せ条件を見つける具体的手順
実験計画法や応答曲面法、品質工学 (タグチメソッド) を開発で使ったが、上手く行かなかった方々への解決策
従来の開発方法の致命的な問題点と解決策

プログラム

　実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ (因子ごとの最適条件) を見つけることが可能です。
　しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル (構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル) にもとづくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。
　本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング (ニューラルネットワークモデル=超回帰式) を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
　実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学 (タグチメソッド) を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。なお、複雑な現象をモデル化 (数式化) するニューラルネットワークモデルをExcel上で簡単に構築する方法も、デモンストレーションを併用して解説いたします。

典型的な既存の開発方法の問題点
1. 解説用事例洗濯機振動課題の説明
2. 既存の開発方法とその問題点
  - 上記の事例は、業界を問わず誰にでもイメージできるモノとして選択しており、洗濯機の振動技術の解説が目的ではありません。
実験計画法とは
1. 実験計画法の概要
  1. 本来必要な実験回数よりも少ない実験回数で結果を出す方法の概念
    - 実際の解析方法
    - 実験実務上の注意点 (実際の解析の前提条件)
    - 誤差のマネジメント
    - フィッシャーの三原則
  2. 分散分析とF検定の原理
  3. 実験計画法の原理的な問題点
2. 検討要素が多い場合の実験計画
  1. 実験計画法の実施手順
  2. ステップ1 『技術的な課題を整理』
  3. ステップ2 『実験条件の検討』
    - 直交表の解説
  4. ステップ3 『実験実施』
  5. ステップ4 『実験結果を分析』
    - 分散分析表その見方と使い方
    - 工程平均、要因効果図その見方と使い方
    - 構成要素の一番良い条件組合せの推定と確認実験
  6. 解析ソフトウェアの紹介
  7. 実験計画法解析のデモンストレーション
実験計画法の問題点
1. 推定した最適条件が外れる事例の検証
2. 線形モデル → 非線形モデルへの変更の効果
3. 非線形性現象 (開発対象によくある現象) に対する2つのアプローチ
実験計画法の問題点解消方法ニューラルネットワークモデル (超回帰式) の活用
1. 複雑な因果関係を数式化するニューラルネットワークモデル (超回帰式) とは
2. ニューラルネットワークモデル (超回帰式) を使った実験結果のモデル化
3. 非線形性が強い場合の実験データの追加方法
4. ニューラルネットワークモデル (超回帰式) 構築ツールの紹介
ニューラルネットワークモデル (超回帰式) を使った最適条件の見つけ方
1. 直交表の水準替え探索方法
2. 直交表+乱数による探索方法
3. 遺伝的アルゴリズム (GA) による探索方法
4. 確認実験と最適条件が外れた場合の対処法
5. ニューラルネットワークモデル (超回帰式) の構築と最適化実演
その他、製造業特有の実験計画法の問題点
1. 開発対象 (実験対象) の性能を乱す客先使用環境を考慮した開発
2. 客先使用環境を考慮した開発実験方法品質工学概要
学習用参考文献紹介
全体に対する質疑応答

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 42,000円(税別) / 46,200円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2025年7月16日〜31日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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開発の質と効率を向上する汎用的インフォマティクス & 統計的最適化実践入門

admin — Mon, 26 May 2025 12:23:22 +0000

開発の質と効率を向上する汎用的インフォマティクス & 統計的最適化実践入門

～Excelで構築可能な人工知能を使った非線形実験計画法と実験計画法～

オンライン開催 PC実習付き

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

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概要

開催日

2025年7月15日(火) 10時00分～ 16時30分

受講対象者

機械、電子電気部品、材料、家電、加工/生産装置、計測評価機器、医療医工分野等の製品や技術開発に携わり、開発効率を高めたい方
問題に関係する要素が多く、体系的な実験解析手法を必要とする方
開発難易度が上がった、未経験分野への進出等、従来のやり方では成果が出ない方
安価な部品や装置で高い性能目標を達成する開発方法を求める方
毎年繰返し、同じような製品開発 (製品設計と検証、その生産条件出し) を行っていて、その開発効率を高めたい方
多特性の最適化が必要で、従来方法では解決できなかった方
実験計画法や応答曲面法、品質工学 (タグチメソッド) を使ってみたが上手く行かない方
実験計画法やタグチメソッド (品質工学) などの離散的な探索では成果の出ない方

修得知識

数多くの要因の組合せを効率的に実験し、最適条件を導き出す方法
製造業における実験計画法の基本的な考え方から実践手順
製造業における実験計画法の原理的な問題点と解決方法
非線形性が強い複雑な現象の場合に有効なニューラルネットワークモデル (超回帰式) を併用する解析手順
Excel上で、簡単にニューラルネットワークモデルを構築する方法と実験計画法への応用ノウハウ
複数の特性値 (多特性) を同時に最適化する実験デザイン、解析方法
各構成要素の条件に関して、飛び飛びの値 (水準) での最適条件化ではなく、連続値として (水準の間も含めて) 最適条件を求める解析方法
複雑な関係を持つ構成要素間の最適な組合せ条件を見つける具体的手順
実験計画法や応答曲面法、品質工学 (タグチメソッド) を開発で使ったが、上手く行かなかった方々への解決策
従来の開発方法の致命的な問題点と解決策

プログラム

典型的な既存の開発方法の問題点
1. 解説用事例洗濯機振動課題の説明
2. 既存の開発方法とその問題点
  - 上記の事例は、業界を問わず誰にでもイメージできるモノとして選択しており、洗濯機の振動技術の解説が目的ではありません。
実験計画法とは
1. 実験計画法の概要
  1. 本来必要な実験回数よりも少ない実験回数で結果を出す方法の概念
    - 実際の解析方法
    - 実験実務上の注意点 (実際の解析の前提条件)
    - 誤差のマネジメント
    - フィッシャーの三原則
  2. 分散分析とF検定の原理
  3. 実験計画法の原理的な問題点
2. 検討要素が多い場合の実験計画
  1. 実験計画法の実施手順
  2. ステップ1 『技術的な課題を整理』
  3. ステップ2 『実験条件の検討』
    - 直交表の解説
  4. ステップ3 『実験実施』
  5. ステップ4 『実験結果を分析』
    - 分散分析表その見方と使い方
    - 工程平均、要因効果図その見方と使い方
    - 構成要素の一番良い条件組合せの推定と確認実験
  6. 解析ソフトウェアの紹介
  7. 実験計画法解析のデモンストレーション
実験計画法の問題点
1. 推定した最適条件が外れる事例の検証
2. 線形モデル → 非線形モデルへの変更の効果
3. 非線形性現象 (開発対象によくある現象) に対する2つのアプローチ
実験計画法の問題点解消方法ニューラルネットワークモデル (超回帰式) の活用
1. 複雑な因果関係を数式化するニューラルネットワークモデル (超回帰式) とは
2. ニューラルネットワークモデル (超回帰式) を使った実験結果のモデル化
3. 非線形性が強い場合の実験データの追加方法
4. ニューラルネットワークモデル (超回帰式) 構築ツールの紹介
ニューラルネットワークモデル (超回帰式) を使った最適条件の見つけ方
1. 直交表の水準替え探索方法
2. 直交表+乱数による探索方法
3. 遺伝的アルゴリズム (GA) による探索方法
4. 確認実験と最適条件が外れた場合の対処法
5. ニューラルネットワークモデル (超回帰式) の構築と最適化実演
その他、製造業特有の実験計画法の問題点
1. 開発対象 (実験対象) の性能を乱す客先使用環境を考慮した開発
2. 客先使用環境を考慮した開発実験方法品質工学概要
学習用参考文献紹介
全体に対する質疑応答

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株式会社 R&D支援センター

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受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析

admin — Wed, 16 Apr 2025 09:59:11 +0000

マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析

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視聴期間は2025年6月13日〜23日を予定しております。
お申し込みは2025年6月13日まで承ります。

概要

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。

配信期間

2025年6月13日(金) 10時00分～ 2025年6月23日(月) 17時00分

お申し込みの締切日

2025年6月13日(金) 10時00分

修得知識

ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス・データ解析・機械学習・分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理の基礎知識
ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス分野の最新の研究事例
データ解析の一般的なすすめ方・活用の仕方
データ解析の応用事例
最新のデータ解析手法・モデリング手法
モデルの予測精度向上の方法
モデルの逆解析の方法

プログラム

　近年、化学・産業においてデータが蓄積されつつあり、そのデータを解析する動きが活発になっている。しかし、実験結果、高機能性材料などの開発データ、化学・産業プラントにおいて様々な製品を製造する際のデータなど、蓄積されたデータを十分に活用しきれていない状況も存在する。本セミナーでは、そのような化学・産業データの使い方・解析の仕方を基礎から解説する。
　情報科学・データサイエンスに基づき、データから種々の材料の機能を予測するモデルを構築したり、構築したモデルを活用することで新たな構造・実験条件・材料・装置を設計したりする方法である。さらに、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス分野を中心にして豊富な応用事例も紹介する。

ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスの基礎知識
1. 機械学習・人工知能
2. 定量的構造物性相関・定量的構造活性相関
3. 化学構造生成
4. 分子設計
5. 材料設計
6. プロセス設計
7. プロセス管理
8. ケモインフォマティクス
9. マテリアルズインフォマティクス
10. プロセスインフォマティクス
化学・産業データ解析の進め方・活用方法
1. データの形式、記述子
2. 一般的なデータの前処理
3. データの可視化・低次元化
  1. ヒストグラム・散布図・箱ひげ図・相関行列
  2. 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
  3. 可視化の性能を検討するための指標
  4. (発展) Generative Topographic Mapping (GTM)
  5. (発展) 多様体学習
4. クラスタリング
  1. 階層的クラスタリング
  2. (発展) 混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model, GMM)
5. クラス分類
  1. 線形判別分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
  2. 決定木 (Decision Tree, TD)
  3. ランダムフォレスト (Random Forest, RF)
  4. (発展) サポートベクターマシン (Support Vector Machine, SVM)
6. 回帰分析
  1. 最小二乗法による重回帰分析 (Multiple Linear Regression (MLR) or Ordinary Least Squares (OLS) )
  2. 部分的最小二乗法 (Partial Least Squares, PLS)
  3. 決定木 (Decision Tree, DT)
  4. ランダムフォレスト (Random Forest, RF)
  5. (発展) サポートベクター回帰 (Support Vector Regression, SVR)
7. モデルの予測性能の向上
  1. 予測性能の評価
  2. アンサンブル学習
  3. (発展) 半教師あり学習 (半教師付き学習)
8. モデルの適用範囲
  1. データ範囲
  2. データ中心からの距離
  3. データ密度
  4. アンサンブル学習
9. モデルの逆解析
  1. モデルの適用範囲を考慮した逆解析
  2. グリッドサーチ
  3. サンプリング
  4. (発展) ベイズの定理
10. 実行するためのプログラム紹介
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例
1. 化学空間の可視化に基づく分子設計
2. 定量的構造物性 (活性) 相関モデルの逆解析に基づく分子設計
3. 定量的構造物性 (活性) 相関モデルの適用範囲を考慮した分子設計
4. 適応的実験計画法による材料設計
5. シミュレーションとインフォマティクス技術を活用したプロセス設計
まとめ・質疑応答

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講師

金子弘昌氏
明治大学理工学部応用化学科

教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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セミナー資料は別途、送付いたします。

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主成分分析 (PCA / Principal Component Analysis)のセミナー・研修・出版物

Pythonで学ぶデータ解析・機械学習を理解するための線形代数入門

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概要

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Excelで始める実践データ分析

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生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法

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生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法

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逆問題解析による材料の構造、プロセス条件設計

逆問題解析による材料の構造、プロセス条件設計

開催日

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第1部 ポリマー設計のためのモデル化と逆解析

第2部 シミュレーションと逆解析を含むデータサイエンスを用いた材料設計

第3部 逆問題解析による接着接合部の応力分布、表面性状推定

講師

主催

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アンケート・官能評価の多変量解析 統計解析の応用編

アンケート・官能評価の多変量解析 統計解析の応用編

概要

開催日

第1部ポリマー設計のためのモデル化と逆解析

第2部シミュレーションと逆解析を含むデータサイエンスを用いた材料設計

第3部逆問題解析による接着接合部の応力分布、表面性状推定

アンケート・官能評価の多変量解析統計解析の応用編

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