工場やプラントで
事故の原因分析をして対策をとりたい
アンケートデータから
効果的なマーケティング施策を打ちたい
生産工程の不良品の発生率を抑えたい
ブラックボックスではないモデルで
因果関係の分析を行いたい
AIプロジェクトを取り組むうえで
注意すべき点・整理の仕方を知りたい。

分析や意思決定に使われる「人の知見」と
データを融合させた要因分析
~BayoLinkS 紹介セミナー~

オンライン開催参加無料

『最近"AI"で調べたら、ベイジアンネットワークが話題としてよく出てくる。でも実際には何ができるのか分からない』、『活用事例を知りたい』、『実際にベイジアンネットワークでの分析を体験してみたい』という方を主に対象とし、ベイジアンネットワークの定義やその特徴を解説し、BayoLinkS を使った分析のデモンストレーションをご覧頂くセミナーです。

  • 導入件数630件以上
  • 数理関連の技術者100人以上
  • セミナー満足度90%以上※参加して良かった・業務に役立った

ウェビナー開催日程

このようなお悩みをお持ちの方はぜひご参加ください

  • ベイジアンネットワークの仕組みについて教えてほしい
  • ベイジアンネットワークの
    ビジネスでの活用事例が知りたい
  • AI活用を推進したいが
    できるだけブラックボックスの少ない手法を探している
  • データと人間のノウハウを融合した
    予測や要因分析のモデルを作成したい

ウェビナー内容

  • ベイジアンネットワークとは? ベイジアンネットワークの概要を初歩的な内容から説明いたします。
  • 事例の紹介 IDPOS分析、アンケートデータ分析、プラント現場での事故予知、生産現場での業務改善などのユーザー様事例をご紹介します。
  • BayoLinkS による、ベイジアンネットワーク分析のデモンストレーション 当社エンジニアが実際のデータを題材に分析を行う過程をご覧に入れます。
参加者の声

Excelで販促のためのアンケート分析をしていますが、手間がかかりすぎていました。分析ツールを使用した経験はなく不安でしたが、これなら使いこなせそうです。

業界:製造
職種:マーケティング

生産ラインで発生する障害の原因分析をしたいと考えています。BayoLinkS を使用して要因分析をする具体的なイメージを掴むことができました。

業界:製造
職種:生産

データを入れて簡単なマウス操作をするだけで因果関係を示す図が出来上がる点はとても魅力的です。分析作業が大幅に効率化できそうです。

業界:エネルギー
職種:研究

ウェビナー後の課題解決までの流れ

1セミナー後にエンジニア同席の上無料の個別相談会(15分)
2トライアルを提供。トライアル期間中に個別相談会を開催し、分析のアドバイスなどを実施(1時間)

とにかく当社にご相談いただければ、あなたの答えは出ます。

どんな会社か気になる、まずは触りだけ聞きたい、という場合は、総合AIウェビナーへの参加をお待ちしております。

ウェビナー開催日程

NTTデータ数理システムとは

NTTデータ数理システムってどんな会社?

NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。

1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。

機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。

NTTデータ数理システムの技術者ってどんな人?

当社の技術者は「研究員」と名乗らせていただいております。学術的な造詣を日々磨いており国際学会をはじめ各種学会や論文執筆も活発に実施しています。当然お客様へはプログラミングを介して価値提供致しますので、アプリケーション開発も必須スキルとして持ち合わせています。日頃学術学会と現場の両方を行き来していますので、現場に適切なソリューションのご提案を実施いたします。

NTTデータ数理システムの得意な領域

昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。

・機械学習全般(Deep Learning/強化学習/各種モデル)
・データマイニング/テキストマイニング/統計解析
・数理最適化(厳密解法/近似解法/動的計画法)
・シミュレーション(物理/エージェント/待ち行列 など)

などを活用し、日々鍛錬しています。