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最終更新日:2026年07月14日

SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部
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製造業研究者、技術者向け ハンズオンワークショップ:ノーコードで実施する、統計解析ソフトウェアJMP Proによるベイズ最適化

新しい製品やプロセスを効率的に開発する手法として、ベイズ最適化が注目されています。ベイズ最適化は、逐次的な実験を通じて最適な条件を効率よく探索できる点が特徴です。 本セミナーでは、JMP Pro 19に搭載されたベイズ最適化プラットフォームを紹介し、その基本的な考え方を解説した後、実際に操作を体験頂きます。 【参加対象】 ・製造業において製品・プロセス開発に携わる方 ・実験を実務で行っている方 ・ベイズ最適化の活用を検討している方、または興味のある方 【概要】 ・イントロダクション/ベイズ最適化の概要 ・基本的な考え方と適用場面 ・JMP Pro 19での操作説明 ・ハンズオン(シミュレーション例を用いた条件探索) ・まとめ・質疑応答 本セミナーでは、参加者にノートPCを持参頂き、仮想環境(仮想ラボ)を使用してJMP Proを操作頂きます。 システム必要条件等の詳細は、下記お申込みページよりご確認下さい。 https://www.jmp.com/ja/events/seminars/non-series/2026/09-01-bayes

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統計解析ソフトウェアJMP Proで始めるベイズ最適化

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基本情報

日時:2026年9月1日(火)14:00~16:00(受付開始 13:30) 会場:SAS Institute Japan株式会社 東京本社    東京都港区六本木6-10-1 六本木ヒルズ森タワー11階    最寄り駅:都営地下鉄・東京メトロ「六本木」 定員:20名(先着順)    お申し込み後、先着順にて承り、受付確認メールをお送りします。

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無料(下記ページより事前のお申し込みが必要です) https://www.jmp.com/ja/events/seminars/non-series/2026/09-01-bayes

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用途/実績例

「データの民主化」でもの創りの「知恵」を全社の共有知へ-TOTOが実践する「良品と均質」の新たな探求 (TOTO株式会社) 【チャレンジ】 天然原料を用いる衛生陶器の製造は、乾燥・焼成工程で約13%もの収縮を伴う。製品の大型化・複雑化が進むなか、いかに「均質」な高品質を維持し、熟練の匠による「暗黙知」を「形式知」化して次世代へ継承するか。100年を超える歴史を持つTOTO株式会社において、これは同社のもの創りの根幹をなす重要な課題であった。 【解決策】 先進的な滋賀工場の製造データに対し、JMPを用いた「探索的データ分析」を導入。衛生陶器工場初のバーコードシステム導入等により実現した高歩留まりを深化させ、グラフビルダーによる視覚的検証や、パーティション、クラスター分析等を駆使して「良品条件」を数値化し、直行率や歩留まりの向上を実現した。また、2年間にわたる「社内留学制度」の基礎教育にJMPを採用。全社的なデータサイエンススキルの底上げを図った。 【結果】 下記ページからご確認ください! https://www.jmp.com/ja/customer-stories/toto

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Bayes(ベイズ)最適化は「実験回数が少ない」だけでない ~実験計画法との比較で分かる強みとは~

Bayes(ベイズ)最適化は「実験回数が少ない」だけでない ~実験計画法との比較で分かる強みとは~

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JMPの歴史は、SASの創始者でひとりである John Sallが統計分析機能とグラフィカルな可視化機能を組み合わせて、データをアニメーション化し、可視化しようと思い立った1989年に遡ります。35年以上にわたり、John SallはJMPの研究開発を主導し、JMPの各バージョンを、より視覚的に、よりインタラクティブに、より実用的にして、ユーザーがデータを理解することを支援してきました。情熱のプロジェクトとして始まったこの取り組みは、飛躍的な発展を遂げました。現在では、科学者やエンジニア向けに設計された統計ソフトウェア製品群に成長し、世界中のほぼすべての業界で使用されています。

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