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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。
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。
真の業務効率化・価値創造を目指す生成AIのマーケティング活用【生成AI×テキストデータ分析】
生成AIとテキストデータ分析（テキストマイニング）を組み合わせ、マーケティング業務の「真の効率化」と「新規価値創造」を狙うための考え方・進め方をまとめた資料です。生成AIの強み（自然言語理解・対話によるアイデア出し）と弱み（ハルシネーション）を踏まえ、何に使うべきか／避けるべきかを整理。さらに、膨大な顧客の声（VOC）を俯瞰し、データから仮説を作って検証するサイクルを回すための勘所、生成AI×テキストマイニングの分析事例、生成AIエージェントで仮説を磨く発展トピックまで解説します。