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第1期製造業向けデータサイエンス人材育成塾

IoTと機械学習をデータ取得から分析まで一気通貫で学ぶ

近年、IoTや機械学習などのICTが注目され、これらの活用に向けた動きが加速しています。一方で、社内の専門人材不足や、外部に委託するにしても推進方法が分からないのが現状ではないでしょうか。こうした状況を受け、当本部は日本初のデータサイエンス学部を有する滋賀大学と株式会社オージス総研と提携し、IoTや機械学習を活用したデータ取得から機械学習による分析までを一気通貫で体験する本研修を実施致します。研修を受講することで製造現場や自社製品をIoT化することで新たなビジネス価値を生み出すプロセスを理解できるようになります。

【本研修のポイントとゴール】
1.「センサーデータのネット接続」→「クラウド上でのデータ蓄積」→「異常検知ロジック開発」→「異常検知アラームの試作」を一気通貫で体験できます。
2.故障予知や異常検知に活用される機械学習について代表的な分析手法を座学と実習形式で学びます。さらに各手法の長短所やその選択方法についても学びます。
3.本研修は企業で長年に渡りデータ分析に携わってきた滋賀大学教授河本氏が中心となって、現場で実際にアクションを起こせる能力を短期間で養成できるように設計しています。
4.本研修を通じて、IoTと機械学習を活用して現場で業務改革を推進できるキーパーソンとなっていくことをねらいとしています。

主催:公益財団法人 関西生産性本部
協賛:滋賀大学 データサイエンス学部
協力:株式会社オージス総研
主催団体 関西生産性本部 
講座の種類 長期講座 
主な対象 ミドルマネージャー層(課長クラス)、リーダー層(主任・係長クラス) 
講座カテゴリー 経営革新 
開催日・期間 2018年09月11日~2018年10月15日
開催場所 第1回~5回目
ハートンホテル北梅田 会議室[〒531-0072 大阪市北区豊崎3-12-10 TEL:06-6377-0810]

第6回目
(公財)関西生産性本部 会議室[大阪市北区中之島6-2-27 中之島センタービル28階] 
参加費 賛助会員:199,800円(税込)
一般:237,600円(税込) 
内容(スケジュール、運営方法、等)
【内容】
1日目:9月11日(火)14時40分~17時20分「導入」 開催時間が変更となりました。
講 師:滋賀大学データサイエンス学部教授 河本 薫 氏
製造業におけるIoT/機械学習の活用とその重要性について、先行事例をまじえながら説明します。また、IoT/機械学習を活用したプロジェクトの進め方とそれに必要な能力について概説します。
 
2日目:9月21日(金)13時~17時「センサーデータの収集と見える化」
講 師:株式会社オージス総研 松本 祐司 氏
機器や設備のセンシングデータを通信し、それをクラウド上で収集し、グラフ化するところまでの開発を、一気通貫で体験します。
 
3日目:9月26日(水)13時~17時「クラウド上での異常検知の体験」
講 師:株式会社オージス総研 松本 祐司 氏
2日目に開発したシステムで収集したデータを用いて、異常検知ロジックの開発に加え、異常検知した場合にアラームメールを送信する機能の開発を体験します。
 
4日目:9月27日(木)13時~17時「異常検知のための機械学習(教師なし学習)」※
講 師:滋賀大学データサイエンス学部 副学部長 笛田  薫 氏
データの特性(正規分布、周波数特性、相関)と閾値による異常判別からはじまり、マハラノビスの距離、LOF、one-class SVM、change finderといった分析手法について、その長短所や選択方法も含めて解説します。またPythonを用いた実習を通じて、成功体験を積み、自信と理解を促進します。
 
5日目:9月28日(金)13時~17時「故障予知のための機械学習(教師あり学習)」※
講 師:滋賀大学 データサイエンス学部 准教授 松井 秀俊 氏
ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、SVMといった分析手法について、その長短所や選択方法も含めて解説します。Pythonを用いた実習も行い、成功体験を積み、自信と理解を促進します。
 
※「教師あり学習」、「教師なし学習」とは、機械学習における学習方法の一部です。
教師あり学習は正解(ラベル)のあるデータを与えて学習させる方法で、教師なし学習は正解(ラベル)のないデータを与えて学習させる方法です。
 
6日目:10月15日(月)13時~17時「自社での推進方法の検討」
講 師:滋賀大学データサイエンス学部教授 河本 薫 氏
参加者が自社で抱えている課題について、個別にアドバイスします。自社で何を成し遂げたいのか、それを成し遂げるためにIoTと機械学習をどのように活用すればよいのか、など豊富なデータ分析プロジェクト経験をもとにアドバイスします。
 
【講師】
本研修全体の監修ならびに1日目、6日目担当
滋賀大学データサイエンス学部教授 兼 データサイエンス教育研究センター副センター長
(元・大阪ガス㈱ ビジネスアナリシスセンター センター長)河本 薫 氏
1991年 京都大学大学院工学研究科 応用システム科学専攻を修了、1991年 大阪ガス(株)入社。1998年 米国ローレンスバークレー国立研究所の客員研究員、2000年 大阪ガス(株)復社、2011年から データ分析の専門チーム*の所長に着任(*正式名称は、ビジネスアナリシスセンター)。2018年3月 大阪ガス(株)退社、2018年4月 滋賀大学に赴任。著書に、「会社を変える分析の力」(講談社現代新書)、「最強のデータ分析組織」(日経BP)などがある。日経情報ストラテジーが選ぶ初代データサイエンス・オブ・ザ・イヤー。2018年3月、NHK「プロフェッショナル仕事の流儀」に出演。
 
2日目、3日目担当
株式会社オージス総研 事業開発本部 IoTソリューション部 松本 祐司 氏
オージス総研は、1983年に設立した、大阪ガス株式会社の100%出資の情報子会社です。大阪ガスグループの中核企業として、親会社の基幹システムを30年以上にわたり支えるとともに、製造、金融、公益など、様々な業種のお客様のビジネスパートナーとして、システムコンサルティングから企画・構築・運用・保守まで一貫したトータルソリューションを提供。先進的なIT技術を取り入れたソリューション提供を強みとし、オープンソースソフトウェアの活用、クラウドサービスの提供、アジャイル開発等に取り組み、最近では、データ分析、機械学習、IoTおよびルールモデリングを重視したBRMSに注力している。
特にデータ分析においては、河本氏が大阪ガス㈱ビジネスアナリシスセンター所長時代から、一緒に取り組み、講師を務める松本氏も、河本氏の指導の下で分析力を磨いた。
 
4日目担当
滋賀大学データサイエンス学部 副学部長 笛田  薫 氏
1991年九州大学大学院理学研究科修了
1993年九州大学理学部助手
2001年岡山大学環境理工学部講師
2008年岡山大学大学院環境学研究科准教授
2017年滋賀大学データサイエンス学部 教授
九州大学大学院数理学研究科博士(数理学)
現象構造推定のための統計モデルの研究や環境、医学、金融等諸問題への応用を実施。
 
5日目担当
滋賀大学データサイエンス学部 准教授 松井 秀俊 氏
2009年 九州大学大学院数理学府博士課程修了
同年 (株)ニコンシステム 数理解析研究室
2012年 九州大学 大学院数理学研究院助教
2016年 滋賀大学データサイエンス教育研究センター准教授
2017年 滋賀大学データサイエンス学部准教授
九州大学大学院数理学府博士(機能数理学)
現象の経時変化やデータ発生構造を捉える統計的モデリング手法の開発研究を実施。

 

 
備考 【定員】
20名(応募は先着順で受付け、申込多数の場合は1社からのご参加は2名までとさせて頂きます)

【参加対象者】
企業において、今後、事業部課題や手元にあるデータに基づき、今後IoT、機械学習、データ活用を主体的に推進していく役割の方。
【注1】2日目以降は下記の要件を満たすパソコンをご持参下さい。演習で使用します。外部インターネット接続可能なWindows端末で、GoogleChromeブラウザがインストール済みのもの。(会議室で提供しているWi-Fiアクセスポイントをご利用いただけます)
【注2】高校レベルの数学(微積分や行列の概念など)の基礎知識がある前提で研修を進めます。

1.下記「お申し込みはこちら」のボタンからお申し込み下さい。
※「派遣責任者」欄にもご記入をお願いします(セミナーのご案内などを、Eメールでご案内します)。
2.参加費は「請求書」に記載の期日までに指定銀行へお振り込み願います。
3.8月31日(金)以降のお取り消しの場合、参加費の全額を頂戴いたします(代理の方をご派遣ください)。
4.ITベンダー、SIer、コンサルタント業の方の参加申込みは、ご遠慮ください。
5.最小実施人数に満たない場合は、本研修を中止させていただきます。
6.当日の録音・写真撮影はご遠慮ください。 
お問い合わせ 〒530-6691 大阪市北区中之島6-2-27 中之島センタービル28階
部署: 事業部
担当者: 松村・西村
TEL: 06-6444-6464
FAX:06-6444-6450
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