Exploratory 最新アップデート by Exploratory, Inc. 西田 勘一郎

Exploratoryサーバーでの機能強化や、信頼区間のUIアップデートとその必要性、コンテンツアップデートなどを紹介しました。

需要予測を基にした部品の発注計画 by 株式会社ユーシン精機 熊谷様

ユーシン精機は射出成形プラスチックの取出ロボットを製造するメーカーです。いままで、ロボットの部品を発注する際、担当者の経験によって発注の計画を立てていました。そのため、部品の欠品や過剰な発注が度々発生していました。 それに対して、Exploratory･prophetによって部品の需要を予測し、予測を基に発注タイミングを計画するようにした例を紹介いただきました。

データ分析業務効率化のためのコラボレーションサーバー活用 by スズキ株式会社 大林様

データ分析業務を進めるには、「誰もが」簡単にデータを取り扱うことができ、かつ皆で協力しながら分析結果をブラッシュアップしていく必要があります。 さらに現場が求める分析結果に近づけるためには、分析結果を現場に「いち早く」共有することで、現場視点の新鮮なフィードバックを得ることが効果的です。 上記のようなデータ分析業務の効率化を実現するための、コラボレーションサーバー活用方法をご紹介いただきました。

K-means クラスタリングを活用したセミナー登壇者の探索 by 広島大学 高橋様

大学内では、様々なセミナーが開催されていますが、そのセミナーの目的にマッチした研究者を探すには、研究内容やこれまでの実績、研究年数などの情報を関係者が共有し、最終的な候補者を選定することが理想です。

従来、周辺の研究者から聞いた情報を基に候補者を選定することが多かったのですが、課題として、取集した情報の信頼性や情報の偏り、候補者の選定根拠や基準に関する共通理解、候補者の決定の場面における関係者との情報の相互理解がありました。

そこで、過去の論文情報を基にした研究内容や実績、研究年数を指標とし、K-meansクラスタリングを用いて研究者のグルーピングとセミナーの目的に合致する候補者を選定し、これらの結果を関係者と共有し、最終的な候補者の決定に至った事例についてご紹介いただきました。