データ分析とAIで高めるプロセス歩留まりと安定性（実務応用）

■習得できる知識
．プロセスデータ分析と機械学習の実務応用
．歩留まり予測と異常検知の構築力
．データから品質に影響するキーファクターを見出す方法
．データから意思決定までの一連のプロセスの理解

■対象者
．プロセス／設備エンジニア、品質・保全担当者
．異常解析や歩留まり改善に取り組む方
．データ分析やAIの導入を目指す製造業チーム
．エンジニアリング背景があれば、プログラミングや高度な数学の知識は不要

スマート製造とインダストリー4.0が急速に進展する中、プロセス最適化は従来の経験則からデータ駆動型の意思決定モデルへと移行しています。本講座は「統計学習と確率モデリング」の製造プロセスにおける実務応用に焦点を当て、エンジニアやマネージャーが大量のプロセスデータから重要な情報を抽出し、製品歩留まりの向上、不良率の低減、プロセス安定性の強化を実現できるよう支援します。データへの感度とデータ解析の思考を土台に、データモデリングの手順と各種手法に踏み込み、データの背後にある重要な洞察を解き明かします。内容は教師あり学習（回帰分析・分類モデルなど）、教師なし学習（クラスタリング・異常検知など）、確率モデル（ベイズ推論・マルコフモデルなど）を網羅し、プロセス制御、化学反応の最適化、設備の予知保全、物流・サプライチェーン管理への応用を重視します。

実際の事例（ウェハ歩留まり予測、プロセスドリフト検知、設備故障予測など）を通じて、データ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル選択と評価、結果の解釈と意思決定への応用まで、現場に落とし込める分析フローの構築方法を学びます。本講座は手法の原理紹介にとどまらず、実務導入における課題と戦略を重視し、AIモデルを経営パフォーマンス向上につながる意思決定ツールへと転換できるよう支援します。製造システムに知覚・思考・学習・推論判断と自律的な問題解決の能力を持たせ、効率・柔軟性・持続可能性の新たなパラダイムを段階的に実現し、ビッグデータの力を最大限に引き出して、インテリジェントな意思決定と制御の新たな境地を目指します。

■プログラム

一、人工知能とデータサイエンスの発展段階とタスクの類型

二、プロセス最適化におけるデータの問題
2-1 製造業データの特性と課題

三、統計学習のプロセス最適化への応用
3-1 機械学習のプログラミング手法とその落とし穴
3-2 データ可視化
3-3 教師あり学習
3-4 教師なし学習

四、確率モデリングと不確実性分析
4-1 ベイズ推論
4-2 時系列分析と確率過程

五、モデルから意思決定へ：実装応用と課題
5-1 特徴量エンジニアリングとデータ品質
5-2 モデル評価指標
5-3 モデルデプロイと継続的モニタリング（MLOpsの概念）
5-4 グラフニューラルネットワークと強化学習