自分たちの手で機械学習を習得し、データによる企業競争力を身につける

株式会社KSKアナリティクス(本社：大阪市西区、代表取締役：森本好映、以下 「KSKアナリティクス」)は、70万人(*1)以上が世界で使用するノーコード機械学習プラットフォームRapidMiner（ラピッドマイナー）を使用した製造業向け年間教育プログラムサービス「Learningサブスクリプション」の【Free版】の提供を2021年10月28日より開始致します。
(*1) RapidMiner Inc, 2020発表
Learningサブスクリプション【Free版】（https://www.rapidminer.jp/）




■Learningサブスクリプション【Free版】提供の背景について
Learningサブスクリプションは、今、現在活躍しているデータサイエンティストの実践的な分析テクニックや思考を動画に封じ込めたいという想いから考えた企画です。データが違えば、置かれた状況も違う、使えるリソースもてんでバラバラだと思います。ありふれた一般的な教材よりも、たくさんの具体的な実例の方が実務者に気付きを与え、具体的な実践に導いていくに違いないという考えで、講座を企画しています。

今回提供させて頂くLearningサブスクリプション【Free版】では、まずデータ分析の一歩目を踏み出して頂きたいと考えており、RapidMiner Studio（Free版）の基本的な操作方法をハンズオン形式でご習得頂けるだけでなく、様々な事例（ユースケース）を日本語でご視聴頂くことができます。

■Learningサブスクリプション【Free版】の受講イメージ（一部抜粋）


CNNによる設備の作業音を用いた異常判別モデル作成コース（抜粋１）



CNNによる設備の作業音を用いた異常判別モデル作成（抜粋２）




CNNによる設備の作業音を用いた異常判別モデル作成（抜粋３）



CNNによる設備の作業音を用いた異常判別モデル作成（抜粋４）



CNNによる設備の作業音を用いた異常判別モデル作成（抜粋５）



CNNによる設備の作業音を用いた異常判別モデル作成（抜粋６）



CNNによる設備の作業音を用いた異常判別モデル作成（抜粋７）



CNNによる設備の作業音を用いた異常判別モデル作成（抜粋８）




■Learningサブスクリプション【Free版】のご登録方法


Step1．下記のRapidMinerの日本語サイト（https://www.rapidminer.jp/）へ接続するとLearningサブスクリプション【Free版】のバナー画像が表示されますので、「Free版を試す」ボタンをクリックします。



Learningサブスクリプション【Free版】の新規登録画面
https://ksk-anl.share-wis.com/signup/kska

Step2．下記の画面が表示されますので、「メールアドレス」へメールアドレスを入力し、「メールアドレスで登録」ボタンを選択します。※上記のURLをクリックすることでも下記の画面へ遷移可能です。



Step3．必要な項目を入力後、「アカウントを作成」ボタンをクリックすることでLearningサブスクリプション【Free版】のアカウントの作成が完了します。



■Learningサブスクリプションに込めた想い
国内の多くの企業では、機械学習を用いたモデル作成をはじめとするデータ分析を外部に委託したり、高価なソフトウェアを購入し、ボタン一つで解決しようとしてきました。しかし、とりわけ製造業では、製造に関する業務知識（ドメイン知識）がなければ、モデル作成やデータ分析（特徴量設計）は容易にはできません。外部委託先から的外れな分析結果が報告されれば、多大なコミュニケーションコストが発生します。多大なコストをかけ無事所望の予測モデルが作成できたとしても予測モデルの権利の問題（特許や使用権）で委託先と折り合わないケースもあります。また、自社の組織に分析力（解決力）やノウハウが蓄積されない限り、日々刻々と変わる可能性のある予測モデルのメンテナンスを自分達で行うことすらできず、再び高い分析コンサルティング費用を支払う必要も出てきます。以上のことから本当の意味での企業競争力をつけるには、自分達の手で機械学習を習得する“新モデル”に移行する必要があります。



■RapidMinerを用いた実務直結型トレーニング
Learningサブスクリプションは、機械学習プラットフォームRapidMinerを使用したオンラインの学習支援サービスです。自分自身の分析課題と関連しそうなテーマを多くの講座の中から選択頂き、集中的に受講することができます。製造業の様々なテーマをトレーニング動画化しており、繰り返しトライし自身の分析課題を解決することができます。

１、分析課題の適切な評価
本サービスの受講前（または受講直後）には、必ずご自身の分析課題（業務課題）について評価を行って頂きます。RapidMiner社が提供しているデータ分析課題評価シートや三菱ケミカルHD社が提供してる分析プロジェクトキャンパスを使って分析課題を評価して頂くことをお勧めしております。特に前者については、講座の中で詳しく評価方法の説明を行っています。分析課題の評価ができれば、どのコースをまず閲覧すべきか、いつまでに分析サイクルを1周回すのかについて目標を決めます。

２、実務に直結する多彩な講座を用意
いくら機械学習のアルゴリズムに詳しくなり、正確な機械学習モデルの精度検証方法が理解できたとしても実務課題が解決されなければ、何の意味もありません。本サービスでは、最も汎用的で業務に活かせる可能性が高い「RapidMiner基礎編（Pt1、Pt2）」、「回帰編」、設備データをはじめとする時系列（波形）データに特化した「IoT編（IoT特徴量設計編）」がベースの講座として提供されています。また、化学・素材メーカーに特化した「プロセスデータ分析編」、「Material Informatics（MI）編」も用意されており、実務に直結できるような講座もあります。画像やテキストなどの非構造データにも対応するために「深層学習（DL）編」もご準備しています。



Learningサブスクリプション　コースマップ
■機械学習プラットフォーム「RapidMiner」について
RapidMinerは世界中で使われているデータ分析・機械学習プラットフォームです。ドラッグ＆ドロップ操作で、機械学習、統計解析、ディープラーニングなどの複雑な分析ができることから、プログラムの知識を持たない方でも簡単に、データ加工、データ可視化、モデル作成・評価とすぐに高度な分析がスタートできることが特徴です。無償のフリー版と、企業向けのサポートが充実している有償版があります。
https://www.rapidminer.jp/


■KSKアナリティクスについて
AI・IoT時代の今、データを分析する能力が企業競争力に必要不可欠となってきています。しかしどの企業においてもデータ分析者の人材不足が課題となっています。KSKアナリティクスの企業ビジョンは、「Data Analysis for Everyone! ～誰もが当たり前にデータを分析活用できる社会を作る～」です。このビジョンのもと、グローバル製造業を中心に産業界においてデータ分析の力を社内に内製化し、分析力を武器とする企業になっていただくための各種サービスを行っています。なお、RapidMinerについては日本地区戦略パートナーとして、ライセンス販売、導入支援、各種トレーニングサービスを提供しています。
https://www.ksk-anl.com/

【本リリースに関するお問い合わせ先】
株式会社KSKアナリティクス　事業推進部：松尾・蓮見
問い合わせフォーム： https://ksk-anl.smktg.jp/public/application/add/43

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