Alkano｜NTTデータ数理システム

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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。

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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。

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データ活用アセスメントによる課題整理と 正しい方針策定

DX推進・データ活用で成果を継続的に出すために、最初にやるべき「課題整理」と「方針策定」の進め方をまとめた資料です。表面的なテーマではなく業務に直結する本質課題を定め、PoCや実装で迷走しないための考え方を、課題設定とデータアセスメント（既存データでの評価）を軸に解説します。ツール・教育・基盤など選択肢が多い中で、今何が必要で何ができるかを整理し、優先順位とロードマップにつなげるためのポイントを紹介。製造（異常・予兆検知）、コールセンター（VOC分析）、小売・生産管理（需要予測）の事例も掲載しています。

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【AI活用事例集】データ分析プラットフォーム Alkano 活用事例集

データ分析プラットフォーム Alkano（アルカノ） の活用事例をまとめた資料です。顧客・販売分析（RFM分析×機械学習、アンケート×テキストマイニング）から、異常検知・予知保全の継続的な分析チューニング、医療ビッグデータ解析（統計解析の効率化）、課題整理・データ活用アセスメント、ベイジアンネットワーク×テキストマイニングによるアンケート要因分析、教育・研修まで、幅広いユースケースを掲載。背景→実施概要→効果→今後の活動の流れで、導入後の運用イメージと成果の出し方が掴めます。

・ 機械学習・統計解析 ・ Alkano

データ分析プラットフォームAlkanoご紹介資料<br>データ活用の効果を実感している会社は何が違うのか？

データ分析プラットフォーム Alkano（アルカノ） は、Excel／BIでの集計・可視化からステップアップした、統計解析・機械学習・因果構造の可視化（ベイジアンネットワーク）・テキストマイニング等を、直観的なGUIで実行できるデータ分析ツールです。分析フローを可視化し、各アルゴリズムに沿った自動分析を行えるほか、Auto Modelingによる機械学習モデル構築の自動化、生成AIエージェント「教えて！Alkano先生」による分析相談、テンプレート共有やメモ機能によるチーム活用までを網羅。組織内でのデータ活用の民主化と、課題発見〜解決のスピード向上を実現します。

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