データサイエンスのプロが指南する！
当社は「異常検知・予知保全のためのIoT／機械学習の活用方法 ～機械学習・統計による異常判定から、現場データの活用まで～」の オンラインセミナーを開催します。 本講座では、わが国初の滋賀大学データサイエンス学部の専門家が、IoT・機械学習による異常検知・ 予知保全の進め方を体系的に解説します。まず、統計解析と機械学習の違い、回帰・判別・クラスタリング、 教師あり学習・教師なし学習、モデル選択や過学習、交差検証など、異常検知に必要となる基礎知識を整理します。 さらに、異常検知における性能評価や閾値設定、ROC曲線・AUCなどについても解説します。 トヨタをはじめ数百社に及ぶ国内企業への指導・共同開発の実績を持つ滋賀大学データサイエンス学部の 取り組みから、予兆検知、変数選択、多群判別、最適制御、漏洩検出などの活用事例を紹介します。 【開催概要】 ■日時：2026年12月22日（火） 10：00～17：00 ■受講料：49,500円（テキスト代、録画視聴、税込、1名分） ■主催：日刊工業新聞社 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
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基本情報
【プログラム】 ■製造業におけるIoT/機械学習の活用 ■異常検知を行う際に必要な機械学習と統計の基礎知識 ■異常検知の考え方 ■機械学習・統計による異常検知の各種手法と応用事例 ■ハンズオンと課題への対応法問題点 （ハンズオンは個人での実習となり、進め方を解説します） ■異常検知の将来とまとめ ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
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納期
用途／実績例
【受講対象】 ■IoT/機械学習を活用した故障予測・異常検知に取り組みたい製造現場の技術者・管理者 ■設備の予知保全システムを自社開発または導入したい生産技術・保全部門の担当者 ■AIベンダーと対等に議論できるデータサイエンスの知見を習得したい現場エンジニア ■センサデータを活用した不良クレームゼロを目指す品質管理・生産管理部門の責任者 ■データ分析の基礎からPythonでの実装まで体系的に学びたい製造業のDX推進担当者 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
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企業情報
当社は、新聞を中核に、出版・電子メディア・イベント(企画・催事)・教育などの 様々な事業を通じて、ビジネスに役立つ情報の発信に日々努めています。 日刊工業新聞社は新たな歩みを始めています。2015年11月に創刊100周年という 記念すべき節目を迎え「100年企業」の仲間入りを果たしました。 創業の理念「工業立国」「技術立国」を胸に一貫して日本の産業界とともに歩み、 日本の科学技術の発展や産業競争力の強化、中小企業振興に努めてまいりました。
