はじめに 製造業において，生産工程の改善や稼働中のプラントの異常診断など，データサイエンスの重要性が増している。ただ製造業の場合，必ずしもデータが豊富に取れるとは限らず，データの取得についても配慮する必要がある。 効果的なデータ分析に向けて…

はじめに 私が所属する製造業のデータサイエンス部門は，製造業の競争力強化と持続可能な社会の実現を目指し，データ駆動型のアプローチを推進している。環境規制の厳格化やグローバルなサステナビリティ要求の高まりを受けて，衛星データを活用した環境変化…

はじめに 私は製造業のデータサイエンス部門のリーダーとして，生産ラインの向上や，業務改善といったビジネス課題に取り組んでいる。これらの課題は，データに基づく意思決定を通じて解決可能であるが，日々発生する多様な課題に対してチーム一丸となって解…

はじめに 私は製造業のデータ分析部門に所属する立場から，江村 剛志 著「コピュラ理論の基礎」を読むことにした。 この理由は，製造業におけるデータ分析において，複数の変数間の複雑な依存関係を精緻にモデル化する必要性が高まっているためである。特に…

はじめに クジラ飛行机、 杉山 陽一、遠藤 俊輔 著「PythonでつくるWebアプリのつくり方」を読み，Pythonを使ったWebアプリ開発の基礎を学ぶことにした。 製造業におけるデータ分析プロジェクトを行なった後に，業務の中にデータ分析を組み込んでいくために…

はじめに 製造業におけるデータ分析業務では，新たな生産手法の導入，品質改善施策，保全スケジュールの最適化など，さまざまな取組みに対して「本当に効果があったのか？」ということを検証する必要がある。しかし，実際の業務データは施策の対象者やタイミ…

はじめに 製造業のデータサイエンス部門で働く私は，統計検定1級を取得しており，数理統計の基本は一通り学んできた。業務では時系列データを扱うことが多く，「システム同定」という技術にも関心を持っているが，制御工学にはこれまでほとんど触れてこなか…

はじめに 製造業におけるデータ分析において，時系列分析は重要かつ頻出課題の１つである。たとえば，センサデータを用いた異常診断・劣化予測や，在庫データを用いた需要予測などが挙げられる。時系列分析には，時系列データ特有の問題点や分析手法があるが…

はじめに 分析業務を進めていく中で，上司やお客さまから「このAIの判断は正しいのか？」聞かれたことはないだろうか？ 製造業の業務で機械学習モデルを運用する際に，「なぜ今回の結果が得られたのか」ということを説明する必要があるシーンがある。たとえ…

はじめに センサデータをはじめとしたテーブルデータ，テキストデータ，画像データなどデータには様々な形式がある。近年着目されているネットワーク/グラフデータは，これらとは異なる形式であり，分析方法も独特なものである。製造業においては，センサデ…

はじめに 製造業において，生産工程の改善や稼働中のプラントの異常診断など，データサイエンスの重要性が増している。ただ製造業の場合，必ずしもデータが豊富に取れるとは限らず，データの取得についても配慮する必要がある。 効果的なデータ分析に向けて…

はじめに 業務でLLMを活用していくためには，検索拡張生成(RAG)やAIエージェントといった技術が必要になってくると考えられる。これらの技術の基礎知識と実践経験を積むために，西見公宏・吉田真吾・大嶋勇樹 著「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェ…

はじめに 統計検定の学習を通じて，数理統計学における基礎的な考え方に触れることができた。次のステップとして，より実践的な内容の書籍を探していた。久保 拓弥 著「データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC」は…

はじめに 久保拓弥 著 「データ解析のための統計モデリング入門 ―一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC―」を読んだときに，ベイズモデルや階層ベイズモデルに触れた。本書ではコードがRで書かれていたので，ChatGPTに相談しながらCmdStanPyで実装した。…

はじめに 製造業においても，自然言語処理は重要な技術テーマのひとつである。週報などのメール，社内規定などのルール，安全記録や検査記録など，日々多くの文章が業務上で現れる。これらのテキストデータに対して自然言語処理技術を適用して業務効率化を実…