Exploratory v9のご紹介 by Exploratory, Inc. 西田 勘一郎

Exploratoryの次期バージョンであるv9の新機能について紹介しました。

学習管理システム（LMS）の学習履歴を用いた傾向分析と予測 by 自治医科大学 淺田 義和様

2020年からのコロナ禍において、ICTを用いたオンライン教育が多数実施されてきました。特にLMS等のシステムを用いた教育実践では、学習履歴としてのデータも蓄積され続けたことでしょう。 教育実践もさることながら、このように蓄積されたデータを次の教育実践・改善につなぐことも教育上では重要な意味を持っています。 今回の報告では、Exploratoryを利用し、LMS上に蓄積されたデータを横断的に観察することで、教員・学生、双方にとって有意義な知見を得るための試みについて紹介いたします。

線形回帰を使った売掛金残高の予測 by 株式会社日立ハイテク 渡辺 英樹様

キャッシュフロー経営を行っていくためにはPL（損益計算書）の予測と同時に正味運転資金の予測が重要となる。

正味運転資金のうち、売掛金および買掛金の予測方法は様々ある。

売掛金と買掛金はそれぞれ売上と仕入という活動に連動する項目であることから、線形回帰モデルを用いた予測も一つの選択肢となる。

ここでは、線形回帰を使った売掛金残高の予測の流れと、それに付随するいくつかのアイデアを紹介いたします。

ホステッド・サーバーを軸としたデータサイエンスソリューションの構築 by 株式会社ホンダコムテック 新井 達也様

Exploratoryを中心に、各種データベース（ビジネスデータ／ログデータ等）やDatarobot APIを活用した機械学習プロダクトを開発し、各種ビジネスパートナーへ展開。

ホステッド・サーバーおよびパラメーター機能を用いた、ユーザーインターフェースとその利便性について紹介します。