Seminar
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～
主に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製品を用いて解説する対面セミナーを開催します。
分析は一度で最適な結果が得られるものではなく、データの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ていくことが重要です。特に、前処理や特徴量作成といったデータ整備の質が分析結果に大きく影響します。JMPでは、これらの工程を可視化しながら効率よく進めることができます。
本セミナーでは、公開されているモデル構築用データを用い、データの可視化や前処理、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、さらにJMP Proを用いた予測モデル構築（ニューラルネット、ランダムフォレストなど）までを、試行錯誤を通じて進める一連のプロセスとして紹介します。また、構築したモデルから重要要因を抽出する方法についても解説します。
物質の強度を予測する 回帰データ や、良品・不良品を判定する 分類データ の例を通じて、実務に即した分析の進め方を理解いただきます。
JMPのあまり知られていない便利な機能もご紹介します。
皆様のご来場をお待ちしております。
日時
2026年6月19日（金）14:00～16:00（受付開始 13:30）
会場
SAS Institute Japan株式会社 東京本社
東京都港区六本木6-10-1 六本木ヒルズ森タワー11階
最寄り駅：都営地下鉄・東京メトロ「六本木」
※ 対面式での開催です。ハイブリッド開催、またアーカイブ配信の予定はございません。
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
80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
JMPジャパン事業部で主に技術業務を担当。近年は、Webセミナーの講師や動画制作、ブログ執筆などを通じて、JMPの多彩な機能や特徴を紹介している。
プログラム・発表概要
前半
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
そのままのデータでは、要因探索や予測モデル構築に十分でない場合が多くあります。本パートでは、分析前に必要となる前処理や特徴量の作成について、JMPを用いてどのように進めるかを解説し、あわせて実務で役立つ便利な機能（Tips）も紹介します。
- 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）
後半
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
前半で整えたデータをもとに、要因探索と予測モデル構築のプロセスを解説します。モデルの選択や予測変数の選定は、分析精度に大きく影響します。本パートでは、主にJMP Proの予測モデリング機能を活用し、結果を確認しながら理解できる分析の進め方を体感いただきます。
- 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
※ 発表時間が多少前後する可能性がございます。
※ 前半と後半の最後に、Q&Aの時間を設けます。
※ 内容は変更になる場合があります。
お申し込み
- お1人につき1つのメールアドレスにてお申し込みください。複数の方で同じメールアドレスを共有されると、正しく登録されない場合があります。
- お申し込み後、先着順にて承り、受付確認メールをお送りします。
- 開催日の1週間前に、入館方法などを記載した受講票メールをお送りします。
- 受付確認メールや受講票メールが届かない場合は、お手数ですが下記までご連絡ください。
- 同業他社の方からのご参加お申し込みは、お断りする場合がございます。あらかじめご了承ください。
お問い合わせ
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）
お申し込み後しばらくしても確認メールが届かない場合は、jpnmktg@jmp.comまでご連絡ください。