このウェビナーは盛況のうちに無事終了しました
内容についてご興味、ご質問のある方は、こちらからお問い合わせください
このウェビナーでは、テキストマイニングを活用した混合研究の具体的な事例の紹介を通じて、
量的データと質的データを掛け合わせた分析を用いた研究の進め方と、論文制作のポイントをお伝えします。
後半では、テキストマイニング技術をGUI操作メインで手軽に扱えるツール
Text Minig Studio の機能や導入例のご紹介、分析のデモンストレーションを行います。
研究の進め方を検討されている方、これから論文の執筆や指導を予定されている方はぜひご参加ください！
ウェビナー開催日程
このようなご要望をお持ちの方はぜひご参加ください
- 論文の執筆、または執筆の指導を効率的に進めたい
- 自身の研究へテキストマイニング、
混合研究法を活用したい - 「量的」「質的」どちらの根拠も持った研究を行いたい
- 研究テーマは決まっているが、研究の進め方を
決めるためのヒントが欲しい
特別講師のご紹介
和光大学 現代人間学部 心理教育学科 名誉教授。1990年東北大学博士課程修了、博士（教育学）。1985年に和光大学文学部人間関係学科へ専任講師として着任。学部改組を経て、1999年人間関係学部教授に着任。2022年より同大学現代人間学部心理教育学科名誉教授。平和心理学者として、多方面のテーマの研究に従事。近年は病気や精神障害の患者の語りの分析などにも力を注いでいる。
名誉教授
伊藤 武彦 様
ウェビナー概要
近年「量的データ」「質的データ」その両方の分析を通じて課題への理解を深める研究アプローチである、混合研究法が注目を集めています。このウェビナーでは、「効楽安近短モデルによるテキストマイニングの勧め」といったテーマで、テキストマイニングを活用した混合研究の具体的な事例の紹介を通じて、量的データと質的データを掛け合わせた分析の進め方と、テキストマイニング技術の有用性をお伝えします。また、伊藤先生の過去のご経験から、研究論文執筆時に苦労されたポイントと、混合研究法を活用してどのように解決されてきたかについてもご説明いただきます。研究の進め方を検討されている方、これから論文の執筆や指導を予定されている方はぜひご参加ください！
プログラム
- テキストマイニングとは？
- 混合研究とは？
- テキストマイニングを活用した混合研究事例のご紹介「効楽安近短モデルによるテキストマイニングの勧め」といったテーマで、テキストマイニングを活用した混合研究の具体的な事例をご紹介します。量的データと質的データを掛け合わせた分析を用いた研究の進め方、論文制作のポイントについて、お伝えします。
- Text Mining Studio のご紹介ここまでにご紹介した分析を手軽に行うことの出来るテキストマイニングツール、Text Mining Studio をご紹介します。
- 質疑応答ウェビナー前、ウェビナー中にいただいたご質問に口頭で回答いたします。ウェビナー中は随時 Q&A からご質問いただけます。ご不明点、詳細な説明のご希望などございましたらお気軽にご質問ください。
ウェビナー開催日程
セミナー後は担当スタッフによる製品活用方法のフォローアップや、
技術者への直接のご相談も可能です
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よくわからない所があった… 担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれば何でもお聞き下さい。 -
解決できるのかわからない…解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
ウェビナー後の課題解決までの流れ
- 1自社の課題に Text Mining Studio が活用できるか相談されたい場合
- エンジニア同席の上、無料の個別面談（1時間）で、経験豊富な技術者や営業担当がフォローします。ウェビナー参加後、お気軽にお問い合わせください。
- 2Text Mining Studio の1ヶ月無料トライアルをお試しいただけます
- ウェビナーで利用した資料やサンプルモデルでセミナーの復習ができます。チュートリアルなどで、Text Mining Studio の操作感などをお試しいただけます。具体的な課題をご相談いただければ、参考になりそうなサンプルモデルをご案内します。
- 3見積もり・契約
- 製品の導入以外に、受託開発やコンサルティングが必要なお客様には、お見積りさせていただきます。導入後、保守に加入頂いているお客様は、無償で技術サポートやバージョンアップを受けられます。
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。
