更新日： 集計期間:2026年08月19日～2026年09月15日
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金融リスク分析を加速する、数えきれないほどの関数を内蔵
金融業界では、複雑な市場の変動や多様なリスク要因を正確に分析し、将来の動向を予測することが求められます。特に、市場リスク、信用リスク、オペレーショナルリスクなどの評価においては、高度な計算能力と柔軟なモデリング機能が不可欠です。不十分な分析は、予期せぬ損失や機会損失につながる可能性があります。『Mathematica』は、これらの課題に対応するため、金融分野に特化した数多くの関数を内蔵した処理システムであり、アイデアから結果までをシームレスに導きます。 【活用シーン】 ・市場リスクモデリング ・信用リスク評価 ・ポートフォリオ最適化 ・デリバティブ価格設定 ・アルゴリズム取引戦略開発 【導入の効果】 ・高度なリスク分析の迅速化 ・精緻な予測モデルの構築 ・データに基づいた意思決定の支援 ・新たな金融商品の開発促進 ・分析プロセスの効率化
データサイエンスのパターン認識を、アイデアから結果までシームレスに。
データサイエンス分野では、複雑なデータの中から意味のあるパターンを抽出し、予測や意思決定に活用することが求められます。特に、パターン認識においては、精度の高い分析と迅速な結果の提示が、研究開発のスピードを左右します。不十分な分析ツールは、見落としや誤った結論につながる可能性があります。 『Mathematica』は、ニューラルネットワークや機械学習を含む、データサイエンスのあらゆる技術計算分野で卓越した機能を搭載しており、パターン認識における高度な分析を強力に支援します。 【活用シーン】 ・大規模データセットからの特徴抽出 ・異常検知アルゴリズムの開発 ・画像認識におけるパターン特定 ・時系列データのトレンド分析 【導入の効果】 ・パターン認識精度の向上 ・分析時間の短縮 ・新たな知見の発見促進 ・研究開発の効率化
経済学の統計モデリングを、アイデアから結果までシームレスに。
経済学の分野では、複雑なデータ分析や統計モデリングにおいて、精緻な計算と柔軟な対応が求められます。特に、経済現象の予測や政策立案においては、精度の高いモデル構築と迅速な結果の導出が重要となります。不適切な分析ツールは、誤った結論や非効率な意思決定につながる可能性があります。Mathematicaは、経済学における統計モデリングのニーズに応えるべく、数えきれないほどの関数を内蔵した処理システムです。 【活用シーン】 ・経済データの統計モデリング ・計量経済学モデルの構築 ・シミュレーション分析 ・予測モデルの開発 【導入の効果】 ・高度な統計分析の効率化 ・精度の高い経済予測の実現 ・研究開発のスピードアップ ・新たな発見と洞察の促進
エネルギー需要予測を高度化。数えきれないほどの関数を内蔵。
エネルギー業界では、安定供給と効率的な運用のため、正確な需要予測が求められます。特に、気候変動や社会情勢による需要の変動に対応するには、高度な分析能力と迅速なデータ処理が不可欠です。不確かな予測は、供給過剰や不足による機会損失、コスト増大につながる可能性があります。 『Mathematica』は、これらの課題に対し、数えきれないほどの関数を内蔵した処理システムとして、アイデアの具現化と研究開発のパートナーとなり、驚きと発見を提供します。 【活用シーン】 ・過去の気象データ、経済指標、イベント情報を基にした需要予測モデルの構築 ・リアルタイムデータの取り込みと分析による予測精度の向上 ・機械学習を用いた将来の需要パターンの特定 【導入の効果】 ・需要予測の精度向上による、在庫管理や発電計画の最適化 ・エネルギー供給の安定化とコスト削減への貢献 ・新たなビジネス機会の発見
画像処理のアイデアを、試作から評価までシームレスに。
医療画像を対象とした研究では、ノイズ除去や領域抽出といった処理アルゴリズムを試作し、その効果を定量的に評価する作業が繰り返されます。手法を比べ、パラメータを調整し、結果を可視化する。この一連のサイクルを素早く回せる環境が、研究のアイデアを次々と形にします。 『Mathematica』は、画像処理・機械学習・ニューラルネットワークを一つの環境で扱える、6,000を超える関数を備えた統合システムです。思い描いた手法をその場で試し、定量的に評価し、改良へとつなげていく。医療画像処理の研究とプロトタイピングを強力に支えます。 【活用シーン】 ・ノイズ除去・鮮明化アルゴリズムの試作と比較 ・研究目的での領域抽出（セグメンテーション）処理 ・画像データの定量的な評価手法の検討 ・機械学習を用いた画像解析モデルの研究開発 【導入の効果】 ・処理手法の試作から評価までを一つの環境で完結 ・アルゴリズム比較・パラメータ調整をスムーズに ・解析結果の可視化で検討が前に進む ・画像解析研究のプロトタイピングを加速
分子モデリングのアイデアを、迅速な結果へ。数えきれないほどの関数を内蔵。
製薬業界における分子モデリングでは、複雑な分子構造の解析やシミュレーションにおいて、高度な計算能力と柔軟なデータ処理が求められます。特に、新薬開発の初期段階では、候補化合物の特性を正確に予測し、効率的にスクリーニングすることが、研究開発のスピードと成功率に大きく影響します。不十分な解析ツールは、時間とコストの増大、さらには開発の遅延を招く可能性があります。 『Mathematica』は、これらの課題に対し、数えきれないほどの関数を内蔵した統合システムとして、アイデアの具現化と研究開発のパートナーを提供します。 【活用シーン】 ・分子構造の可視化と解析 ・化合物の物性予測シミュレーション ・ドラッグデザインにおける候補化合物の探索 ・タンパク質構造解析 ・ケモインフォマティクスへの応用 【導入の効果】 ・分子モデリングにおける計算効率の向上 ・研究開発サイクルの短縮 ・新たな発見と洞察の促進 ・複雑なデータからの知見抽出
カスタマージャーニーマッピングソフトウェアの世界市場は2031年までに416億米ドルを超える
世界のカスタマージャーニーマッピングソフトウェア市場は、2022年に約107億米ドルの売上を誇り、上昇基調にある。予測によると、この市場は大幅に急増し、2031年には416億米ドルに達すると見込まれている。この目覚ましい成長は、2023年から2031年までの予測期間中に16.3％という魅力的な複合年間成長率（CAGR）によってもたらされる。 カスタマージャーニーマッピング・ソフトウェアは、世界中の企業にとって不可欠なツールとなっている。カスタマージャーニーマッピング・ソフトウェアは、顧客の体験や相互作用に関する貴重な洞察を得ることで、顧客の期待に応える優れた製品やサービスを提供することを可能にする。 応募方法は[PDFダウンロード]ボタンからご確認いただくか、関連リンクから直接ご応募ください。
隠れた最適条件、実験条件、配合条件を限られた実験回数で効率的に発見しよう！
化学業界の研究開発では、配合比率の最適化や工程条件の検討など、多くの因子が特性に影響する複雑な課題に直面します。 また、原材料コストや評価工数の制約から、限られた実験回数で効率的に知見を得ることも求められます。 本セミナーでは、JMPを活用した実験計画法（DOE）の実践的な活用方法をご紹介します。 前半では、配合因子や制約条件を考慮した実験計画の作成および最適化の進め方を解説します。 後半では、少ない実験回数で重要因子を効率的に特定できる決定的スクリーニング計画（DSD）をご紹介します。 14:00 - 14:45 化学業界における実験計画の実践 〜制約条件や配合を考慮した実験計画〜 14:45 - 15:30 スクリーニングと最適化をつなぐ ― 決定的スクリーニング計画の実践活用
世界のコンタクトセンター分析市場は目覚ましい成長を遂げ、2031年までに80億9,000万米ドルに達すると予測
世界のコンタクト センター分析市場は大幅な成長を遂げており、2022 年の収益は約 15 億米ドルに達すると報告されています。予測によると、この市場は堅調な年間複利効果により、2031 年までに 80 億 9 千万米ドルという驚異的な評価額に達すると予想されています。 2023 年から 2031 年の予測期間中の成長率 (CAGR) は 20.6% です。 現代のビジネス運営において極めて重要な要素であるコンタクト センター分析には、ビジネス パフォーマンスに関する貴重な洞察を提供するために設計されたさまざまなプロセスとツールが含まれています。 通話時間、スタッフの生産性、業務効率、顧客満足度などの重要な指標を監視および分析することで、組織はコンタクト センターの業務を最適化し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。 応募方法は[PDFダウンロード]ボタンからご確認いただくか、関連リンクから直接ご応募ください。
腎臓結石分析ソフトウェアの世界市場は成長の兆し、2031年までに6950万ドルに達する見込み
2022年に5,061万米ドルの収益を獲得した世界の腎臓結石分析ソフトウェア市場は、着実な成長が予測され、2031年には6,950万米ドルに達すると予測されている。この成長は、2023年から2031年までの年平均成長率（CAGR）3.6％で進行しており、泌尿器科医療の進歩における技術の役割の進化を浮き彫りにしている。 腎結石分析ソフトウェアは、泌尿器科医療における重要なブレークスルーを象徴している。明確な要件に対応するためのモジュールで構成されたこのソフトウェアは、腎臓結石治療のためのパーソナライズされたプランニングの選択肢と評価ツールを提供します。医療分野での採用は、患者ケアのためだけでなく、医療専門家のトレーニングのための貴重なツールとして、ますます目立ってきています。このソフトウェアの直感的なワークフローと楽なインターフェースは、教育目的のための理想的なプラットフォームとなっています。 応募方法は[PDFダウンロード]ボタンからご確認いただくか、関連リンクから直接ご応募ください。
提案書は“文章作成"ではなく“構造作成"です。ヒアリング内容から提案骨子を自動生成し、提案速度と勝率を上げます。
提案が遅い会社は、勝ち筋があっても負けます。 B2Bでは、初回打合せ後の提案スピードがそのまま信頼に直結します。しかし現実は、情報が散らばり、担当者の頭の中で整理されず、提案書は毎回“ゼロから"作られています。結果として、提出が遅れ、比較検討は競合で進みます。 本サービスでは、ヒアリングメモ・フォーム入力・問い合わせ内容・既存資料をもとに、提案書のドラフト(構成＋要点＋根拠＋見積前提)をAIで生成する仕組みを設計します。単なる文章生成ではなく、＊＊提案の勝ち筋(課題→打ち手→成果→進め方→条件)＊＊を固定し、誰でも再現できる状態にします。 ■提供内容(3点) ・1.提案書テンプレ設計(勝ち筋の構造、章立て、必須要素) ・2.ドラフト生成設計(入力項目、出力形式、参照根拠) ・3.運用・レビュー設計(品質担保、誤生成防止、改善) ※まず「提案書の雛形(今使っている章立て)」と「よくある案件タイプ」を教えてください。生成の型を作ります。
製造業の研究者・技術者向け：t検定に必要なデータ数は？統計解析ソフトJMPで学ぶ実験計画と、ベイズ最適化活用術
JMPは統計分析・グラフ作成だけではなく、実験計画の機能も充実したソフトウェアです。 実験計画を活用することで、時間やコストを抑えた効率的なデータ収集が可能になります。 本セミナーでは、実験計画の機能から標本サイズエクスプローラとベイズ最適化に焦点を当て、製造業での活用例をデモンストレーション形式でご紹介します。 ▼詳細＆お申込み https://www.jmp.com/ja/events/live-webinars/discovery-seminar-series/2026/10-09
