〜あなたの現場課題を、データサイエンスで解決する〜
データサイエンスは、教科書では動きません。座学では限界がある。企業は「データサイエンスを一通り学びたい」わけではないと思います。本当に必要なのは、“目の前の課題を解決できる力” といえるでしょう。
あなたの会社に、こんな悩みはありませんか？
「そんなに統計やらDeepやら勉強して、ほんまに業務で使えるんかいな」
「うちの課題な、データはあんねんけど、知識あったら解決できそうやねん。誰に相談したらええんやろな〜」
「大学の先生に頼んだら、現場わかるまでに何ヶ月もかかってん。あれ、頼まんかったらよかったわ〜」
そこで、handai-ds 実践道場。実務のプロが現場の課題をそのまま持ち込み、阪大とともにディスカッション。座学ゼロ、実践重視のオンライン検討会（全10回）を通して、本気の課題解決を支援します。
各回：発表・質疑 60-90分（オンライン）
事例のいくつか (機密保持契約のため、詳細はお伝えできず、ぼやかしています)
① 製造業における品質検査の自動化
製造現場では、これまで人間が目視で製品や部品の品質を確認してきました。これを、製品を画像として撮影し、深層学習を用いて良品・不良品を自動判定することで代替します。塗装のムラや欠陥などを画像から検出することで、検査工程の省人化が可能となり、品質を維持しながら検査コストを削減できます。
② 在庫管理における欠品・過剰在庫の最適化
在庫が不足すると販売機会を失い、在庫が多すぎると保管コストが増大します。過去の販売実績や需要データをもとに需要を予測することで、欠品を防ぎつつ過剰在庫を抑える在庫管理が可能になります。データに基づいた在庫最適化は、収益性の向上に直結します。
③ アパレル業界における出荷・返品の最適化
衣料品の卸売では、出荷のタイミングが遅れると季節をまたぎ、返品につながるリスクがあります。過去の販売データや返品履歴を分析することで、適切な出荷時期や数量を判断し、返品を最小限に抑えるスケジューリングが可能になります。
④ 旧製品の部品管理と保守コストの低減
長期にわたり使用される製品では、旧型製品の部品調達が課題となります。修理履歴や部品使用データを分析することで、将来的に必要となる部品を予測し、無駄のない在庫管理や調達計画を立てることができます。これにより、保守コストや対応時間の削減が期待できます。
⑤ 作業現場における事故リスクの分析
作業現場では、安全性の確保が重要な経営課題です。入社時に実施される性格特性に関する心理テストと、その後の事故発生状況との関係を分析することで、事故リスクの高い傾向を把握できます。これにより、配置や教育の工夫を通じた事故防止につなげることが可能です。
⑥ アンケートデータを用いた顧客・人材のタイプ分類
栄養や生活習慣などに関するアンケートデータを分析し、共通する特徴を持つグループに分類します。過去のデータから得られた典型的なタイプをもとに、新しい回答者を分類することで、サービス設計や施策立案に活用できます。
handai-ds 道場 料金表（消費税別）
| プラン | 年間（10回） | 単発（1回） |
|---|---|---|
| フォーラム会員様※ | 45万円 | 9万円 |
| 一般企業様 | 55万円 | 11万円 |
※協力会社様、大阪商工会議所会員様を含む
※※お見積り・Zoom等でのご相談はお問い合わせフォームより
フォーラム会員の特典
- 阪大の学生・教員との交流、およびデータサイエンス人材獲得のためのイベントに参加できる
- データサイエンスの教育、現場の課題解決に関して相談できる
- 待兼山データサイエンスの提供するセミナーに無料で参加できる(1名まで)
- 待兼山データサイエンスの提供するhandai-ds実践道場に割引料金で参加できる
年会費(10万円税別、年度単位)