AI活用の成功を決定づける
製造･産業現場データの前処理,加工,整理の進め方

N研究所(株)　代表取締役社長　蜷川 忠三 氏（元 岐阜大学　教授）

【アーカイブ（録画）配信】 ２０２６年１２月１日まで受付（視聴期間：１２月１日〜１２月１０日まで）
※２０２６年１１月１９日（木）　１３：００〜１７：００ Live配信セミナーの録画配信です

1名につき ４９,５００円（消費税込、資料付）
〔１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき ４４,０００円〕

〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕

【講演趣旨】
製造・産業現場におけるAI活用において，センサー生データを機械学習が認識できる形へ加工する「前処理」は，地味ながらも決定的に重要な工程です。しかし，既存の書籍や講座の多くは，アルゴリズムや応用事例に偏っているのが現状です。本講座では，現場の生データをAI学習データへと昇華させる全工程を定番手法と現実実例を交えて一気通貫で解説します。さらに，将来の最先端技術を見据えて戦略的にデータを蓄積・整備していく指針も提示いたします。講師が40余年の製造業および大学で培った知見を実践的ノウハウに凝縮して短時間でお伝えします。


【講演項目】
1.製造･産業現場AI活用の現状
　1-1.我が国の製造･産業現場とAI
　1-2.言語系AIと現場系AIの違い

2.製造･産業現場の生データ
　2-1.物理データの種類と特徴
　2-2.データ収集現場の環境

3.データ収集と整理のポイント
　3-1.データ前処理の工程構成
　3-2.生データのベクトル化，構造化
　3-3.外れ値，欠損，補間，フィルタリング

4.データ前処理における定番手法
　4-1.説明変数決定の定番
　4-2.外れ値の選別の定番
　4-3.特徴抽出の定番

5.データ前処理が主役効果事例
　5-1.画像分析における前処理事例
　5-2.周波数分析における前処理事例
　5-3.時系列回帰における前処理事例

6.将来技術に向けた準備
　6-1.生成AIのTransformer応用
　6-2.フィジカルAIへのデータ投資

【質疑応答】