データ分析技術：DX、ビッグデータ、AIモデリング、
画像認識、統計解析

データ分析技術とは？

DXにより得られるビッグデータに対して、データサイエンス、機械学習、画像認識、統計解析等の技術を駆使して、背後に隠れた有用な知見を抽出することです。得られた知見を適切に活用することによって、生産・物流のコスト最適化、設備の異常・劣化診断などの問題を解決します。これによりお客様側の操業最適化などをサポートします。

こんな事でお困りではありませんか

• 保有している大量のデータを活用し有用な知見を得ることで、他社に先駆けて技術革新や生産性向上を図りたい。
• しかし、そのための分析ノウハウを持っておらず、見通しが立たない。
• 何から始めれば良いかわからない。

JFEテクノリサーチがご支援できるデータ分析技術例

以下に引用する事例はほんの一例となります。JFEテクノリサーチの製造プロセスに対する豊富な知見を活かしたデータ解析の指針自体のご提供も可能ですので、お気軽にご相談ください。

• ディープラーニングによる画像、文章、音声の分類と回帰
• データ解析のための事前処理（データクレンジング）サービス
• 製造プロセス予測
• 物流コスト最適化
• 設備の異常診断、劣化診断
• セマンティック セグメンテーション (Semantic Segmentation)
• オントロジー技術による知識の体系化と伝承
• DX基礎講座

主要ツール一覧

JFEテクノリサーチで主に使用しているプログラミング言語・商用解析ツールと用途の関係

データ分析技術よくあるご質問（FAQ）

Q1.データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスとは、ビッグデータに対して機械学習や統計解析などを適用し、データの背後にある有用な知見を抽出する技術です。
これにより、製造や設備運用の最適化などに活用されます。

Q2.JFEテクノリサーチではどのような支援を行っていますか？

JFEテクノリサーチでは、

• データ解析（統計解析・機械学習）
• AIモデル構築（画像・文章・音声など）
• データ前処理（クレンジング）
• 最適化・予測分析

などを組み合わせ、データ活用による課題解決を支援しています。

Q3.どのような課題に対応できますか？

以下のような課題に対応可能です。

• データはあるが活用できていない
• 生産性や歩留まりを改善したい
• 設備の異常や劣化を早期検知したい
• 物流コストを最適化したい

データから知見を導き出し、改善に繋げる支援が可能です。

Q4.どのようなデータを扱えますか？

以下のような課題に対応可能です。

• 数値データ（設備データ、操業データなど）
• 画像データ（材料組織画像、CT画像、検査画像など）
• 文章データ

用途に応じた分析・AIモデル構築が可能です。

Q5.AIや機械学習はどのように活用されますか？

統計解析、機械学習、ディープラーニングを活用し、

• 回帰（数値予測）
• 分類（良品／不良判定など）

などを行い、データから意思決定に役立つ情報を抽出します。

Q6.製造業ではどのような活用例がありますか？

代表的な活用例は以下です。

• 製造プロセスの予測
• 設備の異常検知・劣化診断
• 物流や生産計画の最適化

現場データを活用した改善に直結します。

Q7.データ解析だけでなくコンサルティングも可能ですか？

はい。解析だけでなく、

• データ活用の進め方の提案
• 解析方針の提案
• 実装・運用支援

まで含めたコンサルティング対応が可能です。

Q8.前処理（データクレンジング）も対応できますか？

はい。データ解析の精度を左右する前処理について、

• ノイズ除去
• 異常値、欠損値処理
• データ整形（画像のサイズや解像度統一など）

などの支援が可能です。

Q9.CAE（シミュレーション）との連携は可能ですか？

はい。データサイエンスとCAEを組み合わせることで、

• シミュレーション結果の解析
• 計算結果の予測（高速化）
• 設計最適化

など、解析とデータ活用を融合した高度な検討が可能です。

Q10.少量のデータでも活用できますか？

はい。少量のデータに有利な解析手法を活用した予測･推定が可能です。
※適用可否は対象課題により検討が必要です

Q11.導入効果はどのようなものが期待できますか？

データサイエンス活用により、

• 生産性向上
• コスト削減
• 設備トラブルの低減
• 設計・開発効率の向上

などが期待されます。

Q12.どの段階から相談できますか？

以下のような段階から相談可能です。

• データ活用の進め方の提案
• 解析方針の提案
• PoC（試験的検証）
• 本格導入・運用（お客様のご要望に応じたカスタマイズ）

「何から始めればよいか分からない」段階でも相談可能です。

Q13.問い合わせ時にはどのような情報が必要ですか？

スムーズな検討のため、以下をご共有ください。

• 保有データの種類（センサ、画像など）
• データの書式・量・期間
• 解析の目的や課題（目的や課題によってアプローチが変わります）
• 解析上の問題点（これまでに解析が進まなかった理由など）