故障や品質不良の原因が見つかる│因果探索とは？メカニズムを解明するデータ分析方法を解説

データ間の因果関係を可視化するデータ分析手法「因果探索」。
膨大なデータから、目に見えない原因・結果の関係性を導き出すことができます。

その用途は、
●製造業における故障/品質不良のメカニズム解明
●設備投資の費用対効果の検証
●強度不足の原因推定
など、業界・研究範囲に応じて幅広い分野で活用可能。

基本や事例だけでなく、関係性の方向や強さを可視化するツール活用法まで解説しますので、
ぜひ自社の課題解決にお役立てください！

こんな方におすすめ

• 製造業界、マーケティング業界のみなさま
• 膨大なデータの関係性を見える化したい生産管理・品質管理担当者
• データ分析ツールを使って不具合の原因を見つけたい現場担当者
• 企業のDX推進担当者
  
  

このセミナーで学べること

• 因果探索とは
• データの準備
• 因果探索でできること
  • 事例
• ツール活用法
  
  

登壇者

森川利啓

システムインテグレーション本部　営業部　課長

前職は機械設計を担当。ニュートラル株式会社設立と同時に入社し、現場知識を活かしてSI営業として従事.
2019年より営業部の課長としてNTech Predict販売チームをマネジメント。

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山戸辰彦

システムインテグレーション本部　3Dエンジニアリングソリューション部　部長

AI予測・因果探索・予知保全ツール「NTech Predict」の開発責任者。
20年以上CAD/CAMの研究開発を行いながら、10年以上データサイエンスに携わる。
開発した突起検出ツールは特許取得。数億ポリゴン超のデータも軽快に表示操作できる「3DViewer」の開発責任者も務める。

参加費

無料

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