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増え続けるセンサーデータ

製造業では、従来より機械にセンサーを着け、その情報を収集し、活用してきました。
しかし昨今のIoTの推進により、センサ－データやログデータなど蓄積されるデータはさらに増え、膨大な量になっています。

データの活用が、企業の成長を左右する

そしてそのデータを分析し、データの裏付けによってさまざまな予測を行うことはビジネスの競争力のみならず、日々の業務効率にまで大きく影響します。

「データ分析力の差が企業の格差につながりかねない」
いまはそういう時代の入り口です。

人工知能/機械学習でセンサーデータを解析、故障予測をすることで、数千万円単位のコスト削減に成功した、国内大手医療機器製造業様の事例

例えば国内大手医療機器製造業様は、人工知能/機械学習でセンサーデータを解析、故障予測をすることで、不要な部品交換と不要なメンテナンスを削減。
その結果、数千万円単位のコスト削減に成功しました。

どこから始めればよいのか？

「データは山ほどあるけど、どうやって活用すればよいのか？どこから始めればよいか？」
とお考えの方もいらっしゃると思います。

本セミナーでは、データを分析するまでの流れや効果的なデータの持ち方、データ分析を行うことで広がる社内での活用術など、事例を元に役立つ情報を解説とともにご提供いたします。

オープンソースを活用

さらに本セミナーでは、そのようなデータ分析を「オープンソース」を活用して実施する方法を解説します。

開催概要



項目
内容



開催日
12月14日（木）


時間
15:00～17:00（開場14:30）


場所
大阪市北区大深町4-20 グランフロント大阪タワーA 35F さくらインターネット株式会社様 セミナー会場


収容人数
50人



主催

株式会社KSKアナリティクス

協力

さくらインターネット株式会社
オープンソース活用研究所


※ご記載いただいた内容は、株式会社オープンソース活用研究所にて収集し、オープンソース活用研究所 および主催・共催・協賛・講演企業各社にて共有させていただきます。ご記載を頂いた個人情報は株式会社オープンソース活用研究所および主催・共催・協賛・講演企業にて厳重に管理し、サービス、製品、セミナー、イベントなどのご案内に使用させていただきます。ご記載いただいた個人情報は、法律に基づいた、警察等の行政機関や司法機関からの要請があった場合を除き、第三者には提供いたしません。
〔お問合せ先　及び　個人情報保護管理者〕　株式会社オープンソース活用研究所 個人情報保護管理者　連絡先：03-6809-1257

※競合もしくは競合になる可能性のある事業者様や、個人としての方は、当社判断によりご遠慮頂く場合がございます。予めご了承下さい。

「当社も自社データをさらに活用するべきだ」で最初につまづく課題

近年、ビジネスのデジタル化が急速に進む中、「当社も自社データをさらに活用するべきだ」といったように、データ分析やビッグデータ活用に取り組む企業が増えています。

しかし多くの企業は、その検討の最初の段階で、以下のような課題にぶつかることになります。

・部門やプロダクト事に、情報システムがばらばらに存在している。
　それらのデータを収集しなければならない。
・また、同じデータでもフォーマットが異なっている。
　例えば、日付情報のフォーマットなど。
　場合によっては、取引先コードや商品コードも統一されていない。
・取引先会社名や氏名について、「株式会社」の有無や「（株）」などの利用、略称などの利用など当日されておらず、名寄せができない。
・その他、全社レベルで見ると、データの整合性が取れていない。

データ・インテグレーション（データ統合）とは

そのようなケースで必要になるのが、「データ・インテグレーション（データ統合）」です。

データ・インテグレーション（データ統合）とは、さまざまな情報ソースからのデータを統合して、意思決定などのデータ活用に必要となる重要な情報を構築するためのシステムとビジネス・プロセスの組み合わせです。

社内のさまざまなデータベースやファイルシステムから必要なデータを抽出し、フォーマットを揃え、重複などを排除し、不整合をなくし、データウェアハウス（DWH）を構築します。
正しいデータウェアハウスが構築できて、はじめてデータの活用が可能となります。

ETLツールの比較

データ・インテグレーションの中核を担うのが「ETLツール」です。
ETLツールとしては、いくつかのものが市場に存在していますが、機能面ではあまり差がつかず、企業はどれを選択してよいのか悩むケースも多いと思います。

本セミナーでは、国内で利用できる主要なETLツールについて、その特徴やメリット／デメリットを解説します。

大手製造業における超大規模データ・インテグレーション事例

さらに、大手製造業様における超大規模なデータ・インテグレーション事例についてご紹介します。
どのような課題があったのか、どのように製品選定を進めていったのか、どのような効果があったのか、といった事項について解説します。

本セミナーの対象者

企業の情報システム部門、及びマーケティング部門
※IT企業の方はお申し込み後、参加をご遠慮いただく場合がございます。ご了承ください。

プログラム

14:30～15:00　受付

15:00～16:00　大規模データ・インテグレーション事例とETLツール比較

株式会社KSKアナリティクス　セールス＆マーケティング本部部長　高木宏明

本セッションでは、データ活用の課題とデータ・インテグレーションの重要性、ETLツールの概要と主要ETLツールの比較、大手製造業における超大規模データのデータ・インテグレーション事例、についてご紹介します。

16:00～16:15　データ・インテグレーションツール「Pentaho」デモンストレーション

株式会社KSKアナリティクス　BIコンサルタント　江藤公彦

16:15～16:45　企業がより一層データを活用するために（ディスカッション）

主催

株式会社KSKアナリティクス

協力

オープンソース活用研究所


※ご記載いただいた内容は、株式会社オープンソース活用研究所にて収集し、オープンソース活用研究所 および主催・共催・協賛・講演企業各社に提供させていただきます。

ご記載を頂いた個人情報は株式会社オープンソース活用研究所および主催・共催・協賛・講演企業にて厳重に管理し、サービス、製品、セミナー、イベントなどのご案内に使用させていただきます。ご記載いただいた個人情報は、法律に基づいた、警察等の行政機関や司法機関からの要請があった場合を除き、第三者には提供いたしません。
〔お問合せ先　及び　個人情報保護管理者〕　株式会社オープンソース活用研究所 個人情報保護管理者　連絡先：03-5990-5417

※競合もしくは競合になる可能性のある事業者様や、個人としての方は、当社判断によりご遠慮頂く場合がございます。予めご了承下さい。

※本セミナーは、お客様のお申し込み後、Doorkeeperからの「お申し込み完了」メール、及びセミナー事務局（株式会社オープンソース活用研究所）からの「事前アンケートご協力のお願い」メールの発送をもって、参加可能となります。お申し込み後、数日お時間を頂く場合もございますが、ご了承下さい。
※まずは、お申込をお願いします。

企業の研究開発の作業には３０％もムダがある

米国調査会社IDC Research社の調べでは、企業の研究開発において、技術者の４２％の時間は、情報収集、情報整理、情報共有作業に使われているとされています。
情報収集などが非効率であることによる弊害は、研究者・開発者が本来の業務に時間を使えていないだけでなく、企業の研究開発予算のなんと３０％*1が、過去行った研究の繰り返しであり、無駄に費やされているという結果を招いてます。
*1: 欧州特許庁調べ

ものづくりエンジニアの働き方改革

現在政府が進めている「働き方改革」は全社的な取り組みとして多くの企業が着目・活動を開始していますが、ものづくりエンジニアに対する働き方の改革はどこまで進んでいますでしょうか。
イノベーティブな活動を行うべきものづくりエンジニアの時間の使い方を改善し、新しいアイディアの創出や、問題・課題の改善策の検討などに時間を使えるようにすること、そしてより効率のよいものづくりができるようにすることは、企業の成長、収益性の向上、リスク管理といった経営課題にも直結します。

散在する膨大なデータ

では、なぜ、３０％ものムダが生まれているのでしょうか。

企業の情報（技術文書など）は、ファイルサーバー、データベース、社内ポータル、メール、PLMシステム、SCMシステム、ERPシステムなど、様々なシステムに分散されています。それらの情報量（データ量）は増える一方です。
また、社外にも検索する情報はあります。例えば学会、協会、政府機関、Webニュースサイトなどから新しいアイディアを取り込みたい、問題の原因になりそうなヒントを得たい、といったケースもあるでしょう。

残念ながら多くの企業ではこれらの分散された文書に対して、統合的、横断的な検索手段を持っていません。

全文検索の限界（適切なキーワードが思いつかない）

このような課題に対する一般的な解決方法としては、「全文検索ツール」の導入を思い浮かべるかもしれません。
全文検索とは、企業内の文書について予め索引（インデックス）を作成しておき、キーワードを指定して該当する「文書」を検索する手法です。

しかしこの方法は一見簡単に実施しているように見えて、非常に多くの労力がかかる作業になっています。

「見つけたい答え＝キーワード」が予め明確な場合、その情報が書かれた文書を探し出すために、全文検索はとても有効で、また慣れ親しんだ方法であるため抵抗もないはずです。

しかし、「見つけたい答え＝キーワード」が思いつかないことも多いのではないでしょうか。
例えば、
・多くの情報からその傾向を分析し、新製品の企画に役立てる
・過去のレポートから品質特性を導き出し、品質改善に役立てる
・IoT、人工知能、クラウドなどのテクノロジーをどのようにビジネスに活かすかを考える
といった場合、適切なキーワードを考えるだけでも大変です。

また、検索結果には該当する「文書」が表示され、知りたいことに対する「答え」はキーワードに該当した箇所の周辺を自分で読んで確認するという作業が発生します。該当するものが見当たらなければさらに追加でキーワードを考える、という作業も発生します。

今以上にデータが増え続けた場合、その作業に時間かかる時間は今よりももっと多くなるでしょう。

キーワードを考えるのではなく、知りたいことをそのまま質問する

キーワードを頑張って考えるのではなく、知りたいことをそのまま質問できたらどうでしょう。
・何に〇〇を活用するのか
・〇〇を活用して何を実現するのか
・なぜ〇〇は発生したのか
・〇〇の利用率はどのくらいか

本セミナーではこれまでの情報の探し方（情報収集）を見直し、社内外の膨大なデータから価値ある情報を見つける方法を解説します。情報収集の効率を向上させることで、ものづくりエンジニアの働き方を改革するために考えるべきことをご紹介します。

プログラム

15:00 ～ 15:30　受け付け
15:30 ～ 16:00　情報収集を効率化で「ものづくりエンジニアの働き方」を改善する方法 ～ 「サーチ」から「リサーチ」への転換
16:00 ～ 16:30　IHS GOLDFIREのデモンストレーション
16:30 ～ 17:00　ディスカッション（企業に眠る膨大なデータから価値ある情報を見つけるために）

主催

IHSグローバル株式会社

協力

オープンソース活用研究所


※ご記載いただいた内容は、株式会社オープンソース活用研究所にて収集し、オープンソース活用研究所 および主催・共催・協力・講演の各企業にて共有させていただきます。ご記載を頂いた個人情報は株式会社オープンソース活用研究所および主催・共催・協力・講演企業にて厳重に管理し、サービス、製品、セミナー、イベントなどのご案内に使用させていただきます。ご記載いただいた個人情報は、法律に基づいた、警察等の行政機関や司法機関からの要請があった場合を除き、第三者には提供いたしません。
〔お問合せ先　及び　個人情報保護管理者〕　株式会社オープンソース活用研究所 個人情報保護管理者　連絡先：03-5990-5417

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ビッグデータの活用は本格的な普及期へ

少し前までは「バズワード」と言われていた「ビッグデータ」。しかし、先進企業でのビッグデータ活用事例とその効果が認知されつつあります。
ガートナーが発表した「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2016年」でも、ビッグデータは幻滅期を乗り越え、本格的な普及期に入ろうとしています。
本セミナーでは、ビッグデータを活用し、実際に成果を出している企業の導入事例をご紹介するとともに、それらを支えるテクノロジーについてもご紹介します。

プログラム

14:30～15:00　受付

15:00～15:30　大手小売業様　3億レコードある全国書店売上データを短時間で処理するビッグデータ分析ソリューションのご紹介

株式会社システナ　 フレームワークデザイン本部　ダイバーシティ推進室

野林　郁美

通信技術の発達により、様々なデータが世の中に存在している現代では、ビッグデータを活用し、事業革新を図られている企業様も多いかと思います。しかし、ビッグデータの活用には、技術、費用、時間などの多くの障壁があり、導入までに至るケースがあまりないのが現状です。弊社のサービスでは、ビッグデータを『データベースを使わず』に『オンタイム』で『ユーザが思いのままに分析できる』をキーワードに、上記課題を一挙に解決致します。本セッションでは、このソリューションのご紹介と、高速処理が可能な「解析ブースター」で加工したビッグデータを、「Actionista！」で可視化し、分析するデモンストレーションをご覧いただきます。

15:30～16:00　食品メーカーでの日次原価計算と、サービス事業者でのIoTデータを用いた原価計算及びシミュレーション

株式会社ノーチラス・テクノロジーズ　（講演者調整中）

直営ベーカリーの運営、ベイクオフのベーカリーやカフェのFC展開などのベーカリー事業を営むアンデルセングループでは、業務データを高速に分析する基盤を開発。原材料原価を積み上げた製品原価を瞬時に算出することで、経営判断に役立てています。
またデータセンター事業およびインターネットサービス事業を行う国内大手さくらインターネットでは、IoTデータ(稼働実績データ)を用い、取得可能な最小粒度でのコスト配賦による原価管理を行うことで根拠に基づく経営判断を実践しています。
本セッションではこのような事例についてご紹介します。

16:00～16:10　休憩

16:10～16:40　大手通信業様　顧客離反防止/大手製薬会社様 需要予測などビッグデータをマーケティングに活かす

KSKアナリティクス株式会社　セールス＆マーケティング本部　部長

データソリューションプランナー　高木宏明

既存顧客の維持にかかる費用は、新規顧客の獲得にかかるものに比べ、はるかに低く抑えられます。そのため、既存顧客のうち離反しそうな顧客を特定し、キャンペーン等の対策を講じる必要があります。本セッションではビッグデータを活用し、離反の可能性がある顧客とその理由を分析。適切な対応を行うことで、顧客離反を防止し、収益アップにつなげた事例など、「ビッグデータをマーケティングに活かす」と題して、その分析手法・マーケティング分析事例をご紹介します。

16:40～17:15　（ディスカッション）企業でビッグデータを活用するためのポイント

17:15　終了

主催

オープンソース活用研究所


※ご記載いただいた内容は、株式会社オープンソース活用研究所にて収集し、オープンソース活用研究所 および主催・共催・協力・講演の各企業にて共有させていただきます。ご記載を頂いた個人情報は株式会社オープンソース活用研究所および主催・共催・協力・講演企業にて厳重に管理し、サービス、製品、セミナー、イベントなどのご案内に使用させていただきます。ご記載いただいた個人情報は、法律に基づいた、警察等の行政機関や司法機関からの要請があった場合を除き、第三者には提供いたしません。
〔お問合せ先　及び　個人情報保護管理者〕　株式会社オープンソース活用研究所 個人情報保護管理者　連絡先：03-5990-5417

※競合もしくは競合になる可能性のある事業者様や、個人としての方は、当社判断によりご遠慮頂く場合がございます。予めご了承下さい。

※講演企業、講演者、及び講演内容は変更になる可能性がございます。

　人工知能（AI）とセットで「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる分析技術に注目が集まっています。既に実際のビジネスにおいては、製造工程における異常検出や設備の故障予測、商品のレコメンデーションなど幅広い分野で活用されており、身近で利用しやすい技術となりつつあります。
　本講習会では、ディープラーニングとは何か、その概要説明を行った後、市販のデータ分析ソフトを使用して実際にディープラーニングを受講者の方に体験していただきます。ご関心をお持ちの皆様のご参加をお待ちしています。

　IoTの普及によりセンサや画像など各種データを分析し、機器や設備の保全や品質改善に活用したいとお考えの製造業さまが増えています。しかし、何から始めればよいか、どのように進めればよいか、結果をどのように活用すればよいか、などお困りの方も多くいらっしゃいます。
　本セミナーでは、製造業の皆さま共通の課題である保全や改善のための故障予測・異常検知をテーマに、今後必要となる予知保全のためのデータ活用の重要性や、弊社の故障予測・異常検知ソリューションをご紹介します。

以下のキーワードにお悩みまたはご関心のある皆さま、ぜひお申込みくださいませ。

※キーワード：製造業、予防保全、予知保全、品質改善、故障予測、異常検知、データ分析、機械学習、ディープラーニング、人工知能（AI）

　昨今、人工知能（AI）とセットで「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる分析技術に注目が集まっており、ディープラーニングは、囲碁ソフトのアルゴリズム・自動運転制御システム・製造工程における異常検出など、幅広い分野で活用されています。
　このワークショップでは、ディープラーニングの基礎を学んでいただくと共に、オープンソースのデータ分析ソフト「RapidMiner」を使ってプログラミング無しにディープラーニングをご体験いただき、最新の技術について理解を深めていただきたいと考えております。

1．ディープラーニング（深層学習）とは？
2．RapidMiner を使ったディープラーニング・ハンズオン
3．ディープラーニングは万能なのか？