年別ニュース一覧
事故・ヒヤリハット報告書へのAI活用<br>原因特定や再発防止につなげるためのデータ分析
事故・ヒヤリハット報告書は、多くの企業で蓄積されている一方、「自由記述が中心で分析しづらい」「ベテランの経験に依存している」といった課題から十分に活用されていないケースが少なくありません。本資料では、事故・ヒヤリハット報告書をテキストマイニングとベイジアンネットワークで分析し、類似事例の検索や潜在的な要因の推論を実現した事例をご紹介します。安全管理や再発防止に向けて、蓄積された報告書を組織の知見として活用するための具体的なアプローチと分析手順を分かりやすく解説しています。
社会シミュレーションによる根拠のある政策決定<br>統計情報に基づく合成人口データの活用事例を中心に
少子高齢化、災害対策、地域交通、医療体制の維持など、社会課題はますます複雑化しています。本資料では、統計情報から生成した「合成人口データ」と社会シミュレーションを組み合わせ、現実社会を仮想空間上で再現し、仮説や施策の検証を行うアプローチをご紹介します。救急車両の最適配置や災害時の避難シミュレーションなどの事例を通じて、政策や施策の効果を事前に検証する方法を解説。根拠に基づく政策立案（EBPM）や、データドリブンな意思決定を実現するためのヒントが得られる資料です。
不良検知・異常検知・予兆検知・予知保全 におけるデータ活用
製造業・インフラ分野で重要性が高まる「不良検知・異常検知・予兆検知・予知保全」について、データ活用の全体像と具体的な進め方をまとめた資料です。画像・時系列・テキストなどの多様なデータを用いた代表的ユースケース、分析のフロー（前処理〜特徴量設計〜モデル構築〜評価・改善）、仮説検証による改善サイクル、さらに環境構築・アルゴリズム実装/検証・MLOpsまでの実運用に必要な観点を整理。自社の課題に対して「何から着手すべきか」「どのようなアプローチが有効か」を短時間で掴めます。
自動化工場最適化ソリューション<br>～AGV/AMR運用最適化で性能と生産効率を最大化～
自動化工場の生産効率を最大化するために、AGV/AMR運用を中心とした「工場最適化」の考え方と解決アプローチを整理した資料です。交差点渋滞、充電待ち行列、供給偏り・欠品など、固定ルール（最短経路・閾値充電・単純優先）では起きやすい課題を整理し、配車（タスク割当）・経路選択・待機戦略・充電戦略といった運用要素を最適化対象として定義。工場をシミュレーションで再現し、KPI（スループット、充電待ち、在庫切れ等）が改善する運用ロジックを、ルールベース／探索／強化学習などで導く手順と、部品メーカーの工場搬送業務自動化事例をまとめています。