RapidMiner、製造業向けAI教育サービスを通じて企業競争力を強化

機械学習の新たな切り札、RapidMinerの登場

近年、データ分析の重要性はますます高まっており、多くの企業がその対策に乗り出しています。特に製造業においては、データ分析が業務の効率化や競争力の向上に直結するため、特別な関心が寄せられています。その中で、ノーコード機械学習ツールであるRapidMinerが注目を集めています。

製造業の現状と課題

多くの企業では機械学習を活用するも、その過程で外部の専門家に依頼したり、高額なソフトウェアを購入するというアプローチがなされてきました。しかし、製造過程においては特有の業務知識が必要不可欠であり、ドメイン知識が無ければ適正なモデル作成やデータ分析は難しいのが現実です。
外部委託による分析結果が弊害を生むこともあり、コミュニケーションコストの増大や、成果物の所有権に関するトラブルが発生することも少なくありません。最終的には自社の分析力を蓄積し、再度高額なコンサルティング費用を支払う羽目になってしまうかもしれません。

RapidMinerラーニングサブスクリプション

これらの課題を解決するべく、RapidMinerは新たに「RapidMinerラーニングサブスクリプション」を開始しました。これは、機械学習プラットフォームであるRapidMinerを用いたオンライン学習サービスであり、受講者は自分の業務課題に関連するテーマを選び、集中して学ぶことができます。このプログラムは、製造業向けに特化した多岐にわたるトレーニング動画を提供しており、実務に直面した際に必要なスキルを身につけることが可能です。

分析課題の正しい評価

受講者は、講座の前または終了後に、自分の分析課題を適切に評価することが求められます。RapidMiner社から提供される評価シートや、三菱ケミカルHD社が提供する分析プロジェクトキャンパスを活用し、具体的な目標を設定することがポイントです。これにより、どのコースから始めるべきか、分析サイクルをどれだけのペースで回すべきかが明確になります。

実務に直結した講座の数々

RapidMinerラーニングサブスクリプションでは、機械学習アルゴリズムに対する理解を深めるだけでなく、実際の業務課題に対応する多彩な講座が用意されています。代表的なものには、「RapidMiner基礎編」や「回帰編」、さらにはIoTデータを活用するための「IoT編」があります。また、化学・素材アプローチを考慮した「プロセスデータ分析編」や、非構造データ対応の「深層学習（DL）編」も提供されており、実践的なスキル獲得が期待できます。

RapidMinerとは

RapidMinerは、世界中で使われているデータ分析および機械学習プラットフォームです。ドラッグ&ドロップ機能によってプログラミングの知識が無くても扱いやすく、データの加工や可視化、モデル作成と評価を迅速に行うことが可能です。無償版と有償版があり、企業向けにはサポートが充実しています。

KSKアナリティクスの企業ビジョン

KSKアナリティクスは、《Data Analysis for Everyone!》というビジョンのもと、データ分析の文化を広げることに注力しています。特に、製造業におけるデータ分析者の育成に力を入れており、RapidMinerを導入し、さまざまなトレーニングを通じて企業の内部に分析力を蓄えてもらうことを目指しています。