エンジニアのための「トライ＆エラー」で学ぶデータ分析

～要因探索と予測モデル構築の実践～

※ 本セミナーは、2026年6月19日に対面式で実施した同タイトルのセミナーを、内容をアップデートして再構成したものです。

本セミナーでは、製造業を中心としたエンジニアの方を対象に、データ活用をテーマとし、要因探索と予測モデル構築の実践的な進め方についてJMP製品を用いて解説します。

分析は一度で最適な結果が得られるものではなく、データ整備やモデル構築をトライ＆エラーで繰り返しながら精度を高めることが重要です。特に、前処理や特徴量作成といったデータ整備の質が結果を左右しますが、JMPでは工程を可視化しながら効率よく進められます。

公開されているモデル構築用データを用い、可視化や前処理、特徴量作成といった準備から、相関分析や回帰分析による要因探索、予測モデル構築（ニューラルネット、ランダムフォレストなど）、重要要因の抽出までを、試行錯誤を通じた一連のプロセスとして紹介します。

セミナーの中では、JMPのあまり知られていない便利な機能もご紹介します。この機会にぜひご参加ください。

日時

2026年12月15日（火）14:00～15:30（ライブ開催）

参加対象

• 品質改善や要因分析をデータに基づいて行いたいエンジニアの方

• 前処理や特徴量作成を含め、予測モデル構築の一連の流れを実務で活用したい方

• JMP製品を用いて、要因探索や機械学習モデルを効率よく構築・評価したい方

参加費

無料（事前のお申し込みが必要です）

定員

150名（先着順）

講師

増川 直裕

SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部
プロダクトマーケティンググループ マネージャー

主な内容

1. モデルの前にやるべきこと：データ整備の重要ポイントとJMPを使ったトライ＆エラー

   • データの中身を把握する（可視化・要約統計）
   • 欠測値や外れ値への対処
   • モデル精度を高めるための変数作成（特徴量エンジニアリング）
   • 分析用データ作成を効率的に進めるための機能（Tips）

2. ブラックボックスにしない要因探索・予測モデル構築の進め方

   • 相関分析、回帰モデル、決定木による要因の可視化
   • 学習データ・検証データによるモデル評価
   • 複数の機械学習モデル（例：ニューラルネット・ランダムフォレスト等）の比較と選定
   • 重要要因や予測結果の直感的な把握

※ 内容は変更になる可能性があります。
※ 講師の説明とデモンストレーションを視聴いただく形式です。

システム要件

本セミナーは、Zoomを使用したオンラインセミナーです。視聴するには、下記の環境が必要です。

• インターネットに接続されたPC
• スピーカー（イヤホン）

※ 初めて参加する方は事前の接続テスト、またお早めのご参加をお願いいたします。Zoomの接続テストは、こちらから事前に行えます。

お申し込み

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• 入力いただいたメールアドレス宛に、セミナー視聴方法を記載した確認メールをお送りします。
• 確認メールが届かない場合は、お手数ですが下記担当までご連絡ください。

SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部
 jpnmktg@jmp.com
Tel 03-6434-3780（平日 9:00～12:00、13:00～17:00）

個人情報の取り扱いについて

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