取得できるデータと企業の課題、さらに社内での運用状況に合わせて、より効果的な解析手法を指導しました。

データの有効活用に関するノウハウの提供だけでなく、製造工程の実績に合わせてカスタマイズした新規手法の提案なども行っています。

社員がデータサイエンス分野の知識を習得し、営業活動をより効率的に進められるよう指導を行っています。

シール材の異常を検知する精度を高めるため、従来の搭載技術の見直しを学術的視点から行っています。

田辺三菱製薬と共同で開発した教育プログラムを発展させ、業界向けのオンラインセミナーを実施しました。

社員の経験をもとにした配送ルートの設定や、材料からの部品の切り出しをデータによって最適化するアルゴリズムを開発、実運用に向けて取り組みを進めています。

DX化におけるデータサイエンス課題の解決のため、データの利活用による新たな価値の創出に加えて、技術指導や人材育成も推進します。

各国の研究者が活用する「小児がん生存者研究」に参画し、健康状態の研究・改善の調査に取り組みます。

走行データと走行実験の環境データからリスク評価の数理モデルを構築し、環境データが持つリスク評価が可能になりました。

電力を安定して供給するために、電力使用量を高精度に予測できる手法を開発しています。