[ 第14号 ] 株式会社宇部情報システム/株式会社秋川牧園との共同研究のご紹介/機械学習（概要）

─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…

山口大学情報・データ科学教育センター メールマガジン

                    第14号・2022年5月発行

─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…─…

教職員、学生の皆さま、こんにちは！
情報・データ科学教育センターです。

いつの間にか日中は汗ばむような季節となりましたが、
皆様お変わりございませんか。

本学は山口県と連携し、令和２年度から履修証明プログラム
「データサイエンス講座マスターコース」を実施しています。
このたび第３期の受講生を募集していましたが、定員を上回る４３名の
受講生が集まりました。
５月１８日のガイダンスでは自己紹介をしてもらいましたが、
受講者の皆さんのデータサイエンスに対する興味と学習意欲に圧倒されました。
これからの授業が楽しみです！

★━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
「データ科学と社会II」のご紹介
企業におけるデータ活用 ～製造現場と人事労務を例に～
株式会社宇部情報システム
デジタルエンジニアリング部 プラント技術グループ
原添 修司 様
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━★

株式会社宇部情報システムは、宇部市の化学メーカーであるUBE株式会社
（旧：宇部興産株式会社）の情報システム部門が独立してできた会社です。
国内有数の化学プラントにおいて培われたIT技術を背景に、現在では化学分野
だけではなく製造業における様々な分野を対象にサービスを展開しています。

今回の「データ科学と社会II」の講義では、実際に講師自身が関わった
二つのデータ解析事例についてお話しさせていただきます。
一つ目は未経験故障の検知についてです。
製造業におけるデータ解析において「製品が壊れたことがない」状況はよくあります。
これはもちろん良いことですが、裏を返すと「異常時のデータが無い」
「どこが壊れるか分からない」ということでもあります。

こういった言わば「未経験故障」についても検知できるような仕組みの原理や
システム化について解説します。
二つ目は残業時間予測への取り組みについてです。
繁忙期や個々人の仕事の能力差により、部署単位・人単位で仕事量に偏りが出てしまいます。
半月時点での勤退情報をもとに、その月の残業時間を予測することで、
業務の平準化に向けた対策を効果的に行うことができます。
このように、製造業で扱うデータとは異なる対象の分析にもチャレンジしています。

▼ 株式会社宇部情報システム様のリンクはこちら▼
https://www.uis-inf.co.jp/

★━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
令和３年度株式会社秋川牧園と山口大学のデータサイエンスに関する
共同研究の取り組みのご紹介
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━★
本取組は、情報・データ科学教育センターが山口県の助成を受け実施した
「データサイエンス講座」（令和２年度より開講）のケーススタディとして、
上記講座受講企業よりテーマを募集し、大学の研究者と共同で進めたものです。

令和３年度は山口県内企業株式会社秋川牧園より提案されたテーマについて、
工学部知能情報工学科のMOHD ANUARUDDIN助教と実施しました。

テーマは、同社がお客様の注文に応じ商品を配送する事業において、
注文内容に応じた最適な箱を推薦するシステムを開発することで、
それにより現場の作業効率を高めることを目的としたものです。

同社では本共同研究成果をもとに実装をすすめるとともに、データサイエンス
技術をその他の業務にも展開したいとの意欲を示されています。

▼ 株式会社秋川牧園様のリンクはこちら▼
https://www.akikawabokuen.com/

★━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
知っちょる？「機械学習」
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━★
今回からシリーズで「機械学習」について、ご紹介します。機械学習には
・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習
という３つの学習方法があります。

教師あり学習は、例題と正解のペアを与えて、その解き方を学習させます。
教師なし学習は、人間が基準や正解を示さずにデータを分析させ、ＡＩに
何らかの規則性や傾向を自律的に見つけさせます。そして、強化学習は一連の
行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習します。

機械学習の用途には
・回帰
・分類
・クラスタリング
・次元削減
という４つがあります。用途より学習方法が注目されることが多いですが、
実際の応用の場面では用途の方が大事です。次回以降、これらについて
詳しく紹介します。

★━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Voice -みなさまの声をカタチに-
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━★

情報・データ科学教育センターでは、学内外の方々と連携を進めながら
サービスを高めていきたいと考えております。

数理・データサイエンス・ＡＩに関連するご意見やご要望などが
ございましたら、下記の連絡先までメールか電話でご連絡ください。
ご協力をよろしくお願いいたします。

＝＝＝ 最後までお読みいただき、ありがとうございました。 ＝＝＝

〇編集・発行 山口大学情報・データ科学教育センター
メール：dsm@yamaguchi-u.ac.jp
ウェブ：https://www.dsc.yamaguchi-u.ac.jp/
電 話：083-933-5986（内線:5986）