データサイエンスを活用した企業データ分析

2021.10 ～ 2024.03

高部　勲

・データサイエンスの技術を活用し、各種の企業データを用いて、企業の品質管理や経営に資する様々な分析を行う。必要に応じて公的統計ミクロデータなどの他のデータも活用する。

・当面の間は、特に、各種の機械・装置の膨大な構成部品の交換・故障などに関するデータを活用して、統計解析や機械学習などのデータサイエンスに関する技術を応用し、交換・故障パターンと部品との対応関係を推定して、部品在庫の計画管理を実現する研究を行う。

・各種の機械・装置の部品の交換・故障などに関するデータを基に、教師なし学習（クラスター分析、行列分解など）により、データのクラスタリングを行い、故障パターン毎の部品の組み合わせ特性について把握・整理を行う。

・各種の機械・装置の部品の交換・故障などに関するデータを基に、統計解析、教師あり学習（決定木、XGBoost、ロジスティック回帰など）により、上記でクラスタリングした故障パターンに対する意味的解釈を試みる。

・各種の分析によって得られた成果を基に、従来、経験的な管理に依っていた部品在庫管理に対して、統計的知見にもとづく故障パターン別管理への応用を検討する。

・故障修理業務の現場で得られる実際のデータについて、その特徴付けや情報の整理などを、データサイエンスの技術を用いて効率的・効果的に実施する方法について、様々な知見を得られると期待される。

・このようにして得られた知見は、他の部品や装置などのデータの分析・検討にも応用することができると期待される。

・企業実務の効率化を目標としたデータサイエンス企業連携の先例を作る。すなわち、企業の様々な部門に蓄積されている膨大な業務データに、データサイエンスの解析手法を適用し、統計的な根拠にもとづく業務管理方法を産業界に広げるためのモデルケースとする。

上原　　宏　研究員
青木　謙次　特別研究員
JIN YANLING　特別研究員