SUMMARYセミナー概要
本セミナーでは、事故・ヒヤリハットの報告書を活用し、ベイジアンネットワークによる潜在要因の推論を通して、原因特定や再発防止を実現するための技術アプローチをご紹介します。
現場で発生する事故やヒヤリハットの報告書データの分析は、ベテランの経験や勘に頼る属人的な運用が多く、原因特定や再発防止策の立案の効率化、新人への技術や知見の継承といった課題が残されてきました。
そうした課題の解決策として、ブラックボックスになりにくく説明可能な結果を得られるAI技術、ベイジアンネットワークを活用し、報告書データから因果関係を可視化・推論する手法を、当社の事例（石油プラント安定稼働支援システム）を通して詳しくご紹介します。
製造業をはじめとする業界で安全管理・品質保証の高度化やDX推進に課題を感じている方は、ぜひご参加ください。
セミナーでは、データ分析ツールAlkanoを用いた報告書データ分析のデモを行います。ご参加いただいた方に、すぐに取り組みを始められるよう、デモで用いたプロジェクトファイル（分析のテンプレート）をお渡しします。
RECOMMENDこんな方におすすめ
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事故・ヒヤリハット報告書を分析したいと考えているが、テキストデータに対しどのような技術を使ってアプローチすればいいか迷っている方
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製造業をはじめとする業界で、説明可能なエビデンスをもとに、安全管理・品質保証を進めたい方
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報告書データ分析の具体的な進め方のイメージなど、早く取り組みを始めるためのヒント・材料が欲しい方
FEATURESセミナーでわかること・できること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
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事例で学ぶ、事故・ヒヤリハット報告書の分析
石油プラントでの導入事例をもとに、事故・ヒヤリハットの報告書を分析して、原因特定や再発防止を実現する取り組みや、ベテラン技術者の暗黙知をシステム化し、ナレッジ継承・属人性解消を実現するアプローチについてお伝えします。
- プログラム２
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ベイジアンネットワークによる潜在要因の推論
ブラックボックスではない説明可能な分析結果を出力できるAI技術「ベイジアンネットワーク」を活用して、因果関係の可視化や要因を推論する方法をご紹介します。 - プログラム３
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Alkanoによる報告書データ分析のデモンストレーション
データ分析ツールAlkanoを用いて、報告書のテキストデータからベイジアンネットワークを構築し、因果関係の可視化と、要因や既存文書の関連度をスコアリングするまでの一連の流れを、デモンストレーションを通してご紹介します。
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
データマイニング部 主任研究員中島 ミホ
入社以来、自然言語処理や機械学習などの製品開発や分析コンサルティングなどを担当。現在は主にデータ活用の業務支援などデータ活用の伴走支援にかかる業務に携わる。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- 事故・ヒヤリハット報告書へのAI活用 原因特定や再発防止につなげるためのデータ分析 ～事例で学ぶ、ベイジアンネットワークによる潜在要因の推論～
- 開催場所
- ウェビナーにて開催します。参加方法は申し込みページでご確認いただけます。
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
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な何でもお聞き下さい。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りた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。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
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。