RapidMiner(ラピッドマイナー)は機械学習プラットフォームです。データ可視化、データ加工、モデル作成、評価、運用までを一つのプラットフォームで行うことができます。KSKアナリティクスはRapidMinerの正規販売代理店です。

Learningサブスクリプションlearning

Learning サブスクリプションとは イメージ

Learning サブスクリプションとは

動画視聴形式で講座のサポートを受けながらデータ分析スキルを向上させます。
業務に直結する動画トレーニングを長期間視聴、繰り返し視聴することができます。
本サービスの狙いは、知識レベルの向上ではなく実務課題の解決です。

自分達の手で機械学習を習得し、企業競争力をつける

国内の多くの企業では、機械学習を用いたモデル作成をはじめとするデータ分析を外部に委託したり、高価なソフトウェアを購入し、ボタン一つで解決しようとしてきました。
しかしながら、とりわけ製造業では、製造に関する業務知識(ドメイン知識)がなければ、モデル作成やデータ分析(特徴量設計)は容易にはできません。
外部委託先から的外れな分析結果が報告されれば、多大なコミュニケーションコストが発生します。

弊社も機械学習のアルゴリズムや分析には詳しいものの、製造業特有のドメイン知識の獲得に苦労し、成果があげられない分析プロジェクトも多く経験しました。多大なコストをかけ無事所望の予測モデルが作成できたとしても予測モデルの権利の問題(特許や使用権)で委託先と折り合わないケースもあります。
また、自社の組織に分析力(解決力)やノウハウが蓄積されない限り、日々刻々と変わる可能性のある予測モデルのメンテナンスを自分達で行うことすらできず、再び高い分析コンサルティング費用を支払う必要も出てきます。

以上のことから、本当の意味での企業競争力をつけるには、自分達の手で機械学習を習得する必要があると弊社は考えており、図の“新モデル”に移行する必要があると考えています。

従来モデルと新モデル位の比較

長期にわたる機械学習トレーニングの講座の提供

弊社では、Randy LeBlancの考え方に立脚し、自分達自身で分析ができるようになって頂くための機械学習(データ分析)のオンサイトトレーニング(2日〜3日間)やWEBトレーニングコース(1ヶ月間)を提供してきました。

しかしながら、普段の業務と並行して機械学習(データ分析)を学ばないといけないため、1ヶ月という短期間の中で実際の業務課題の改善や研究開発に直結できた受講者は少数でした。分析プロジェクトの平均期間が3ヶ月〜1年であることを考慮すれば、従来の機械学習トレーニング講座の提供は適切ではなかったと言わざるを得ません。

Learning サブスクリプションサービスでは、長期間(1年間)にわたり機械学習トレーニングの講座の提供を通して、多くの組織が自分達の手で機械学習を習得し、自社の組織に分析力(解決力)やノウハウが蓄積することで、業務知識が豊富な自分達の組織で、多くの分析プロジェクトの成功が継続的に実現されると考えております。

組織外の人がコンサルティングを行い組織の分析課題を解決してもその組織に問題解決力がついたわけではない。

これまで企業が抱えてきた課題とは

  • ビジネスインパクトの計画がなく、データ取得・分析が始まってしまっている。
  • 分析による効果を検証できていない。
    • 分析結果がどれくらいの収益を生むのか?
    • 分析結果がどれくらいのコスト削減効果があるのか?
    • 運用に耐えうるモデルなのか?
    • 分析が上手くいかなかった要因を列挙できていない?
  • 社内で分析ツールが統一されておらず、ユースケース(事例)の共有ができていない。
  • データサイエンス(機械学習)の教育体系がない。
  • 部門ごとで分析課題が違うため、つまずくポイントが違う。
これまで企業が抱えてきた課題のイメージ

これらの課題を解決できるのがLearningサブスクリプションです。

実務直結型トレーニング

Learningサブスクリプションサービスでは、まず実務上での分析課題を評価して頂くことから開始します。
自分自身の分析課題と関連しそうなテーマを多くの講座の中から選択頂き、集中的にご受講頂けます。
製造業の様々なテーマをトレーニング動画化しておりますので、繰り返しトライしご自身の分析課題を解決して下さい。

実務分析課題の適切な評価

Learning サブスクリプションサービスの受講前(または受講直後)には、必ずご自身の分析課題(業務課題)について評価を行って頂きます。
RapidMiner社が提供しているデータ分析課題評価シートや三菱ケミカルHD社が提供してる分析プロジェクトキャンパスを使って分析課題を評価して頂くことをお勧めしております。
特に前者については、講座の中で詳しく評価方法の説明を行っています。分析課題の評価ができれば、どのコースをまず閲覧すべきか、いつまでにCRISP DMの分析サイクルを1周回すのかについて目標を決めます。
2〜3ヶ月を目処に分析サイクルを1周回し、社内の関係者からフィードバックをもらうとモチベーションが得られることが多いです。

実務に直結する多彩な講座を用意

いくら機械学習のアルゴリズムに詳しくなり、正確な機械学習モデルの精度検証方法が理解できたとしても実務課題が解決されなければ、何の意味もありません。
Learningサブスクリプションのサービスでは、最も汎用的で業務に活かせる可能性が高い「RapidMiner基礎編(Pt1、Pt2)」、「回帰編」、設備データをはじめとする時系列(波形)データに特化した「IoT編(IoT特徴量設計編)」がベースの講座として提供されています。
また、化学・素材メーカーに特化した「プロセスデータ分析編」、「Material Informatics(MI)編」も用意されており、実務に直結できるような講座もあります。それほど、ご要望が多いわけではありませんが、画像やテキストなどの非構造データにも対応するために「深層学習(DL)編」もご準備しております。

よほど特殊なケースでない限り、トレーニング動画をご視聴頂ければご自身の分析課題に応用させ、問題解決が図れるはずです。講座内容に関するご質問を問い合わせるサポート窓口もありますので、必要であればご活用下さい。

トレーニング内容(サンプル)

プロセスデータのLoop読み込み

製造現場や実験現場で取得される時系列csvデータを分析用のデータセットに変換するためにLoop処理(繰り返し処理)の機能を使ってデータの結合を行います。

関連講座

多目的最適化

どのパラメーターをどれくらいの値にすれば目的変数を所望の値に近づけられるのかを探索します。説明変数に制約条件を設定しながら、最適化を実行します。

関連講座

AI ゲーミフィケーション Learningプログラム(GLP)

将来的な分析課題の解決に向けて、実践的な分析をつけるためには、社外で実施されている分析コンペやハッカソンに参加することは効果的ですが、初学者にはハードルが高く参加しにくいという問題点もあります。
「実務直結型 AI ゲーミフィケーション Learningプログラム」では、社内で比較的よくある課題をコンテスト課題として提供し、社内メンバーで切磋琢磨しながら、ゲーム感覚で競い合う中で実践力を全員で高めることで、企業の文化に実践的な分析を根付かせることが可能です。

※対象講座については、代表1アカウントに対してサポートを行います。

課題一例

スペクトルデータの分析
スペクトルデータの分析のイメージ
キーワード:
時系列スペクトル特徴量設計
評価指標:
Accuracy
設備の異常検知課題
設備の異常検知課題のイメージ
キーワード:
異常検知センサー不均衡データ
評価指標:
Accuracy
品質予測
品質予測のイメージ
キーワード:
品質予測教師あり学習工程最適化
評価指標:
RMSE
ニュース記事の分類
ニュース記事の分類のイメージ
キーワード:
テキストニュース記事特徴量設計
評価指標:
Accuracy
線香花火の寿命予測
線香花火の寿命予測のイメージ
キーワード:
画像寿命予測深層学習
評価指標:
RMSE

※提供される課題は一例のため、上記課題が提供されることを保証するわけではありません。

価格・お申し込み

RapidMiner LearningサブスクリプションのAdvancedコースは、1年間、全てのコースが閲覧でき、講座内容のサポートが付いています。
教育機関(学生)向けのEducationalプラン、短期間(1ヶ月)受講のStandardプランがあります。
100名以上で組織的に受講されたい場合は、Enterpriseよりお問い合わせ下さい。

             
Educational Standard Advanced Enterprise GLP

Free


per user/per month
※学生のみ受講可能
¥199,000
per user/per month

¥360,000


per user/per year
¥3,600,000
社内無制限/per year
¥1,000,000
25 users/per 3 month
RapidMiner 基礎・応用編(Pt1、Pt2)
RapidMiner 回帰編
RapidMiner IoT編(前処理含む)
RapidMiner 深層学習編(画像・テキスト)
RapidMiner MI編(Material Informatics)
RapidMiner プロセスデータ分析編
RapidMiner 教師なし学習編
RapidMiner 可視化・クレンジング編
RapidMiner AI-Hub 運用編
RapidMiner 分析結果報告編
RapidMiner 転移学習編
RapidMiner 日本語テキスト分析 実践活用編
RapidMiner 深層学習 異常検知編
RapidMiner 需要予測編
Pytorch 入門編
Pytorch GNN編
Pytorch 異常検知編
課題創出ワークショップ研修
統計学 基礎編
RapidMiner Tips(シリーズ)
IRスペクトルデータの対象判別課題
ロボットセンサーデータの異常判別課題
【サポート】講座内容のサポートデスク対応
【サポート】Certification(修了証)発行
Educational
お申し込み
Standard
お申し込み
Advanceed
お申し込み
Enterprise
ご相談
  • 1 本プログラムでは演習において、「RapidMiner(フリー版・データ1万行まで無料)」またはPythonを使用しますので、ソフトウェアを購入する必要はありません。
  • 2 RapidMinerマニュアルサイトをご覧頂けます。全て日本語のマニュアルですので、ご活用いただくことで、RapidMinerおよび機械学習の理解を深めて頂くことができます。
  • 3 技術的なQAをまとめたサイトをご覧頂けます。これまでにお問い合わせいただいたご質問を取りまとめています。過去のQAのやりとりから新たな気づきを得て頂くことができます。
  • 4 講義内容についての不明点を専用のサポートサイトよりお問い合わせ頂くことが可能です。弊社で内容を確認次第、サポート担当よりご回答いたします。分析結果について保証するものではなく、期間内でのベストエフォート対応となりますことご了承ください。
  • 5 お支払いサイトは本サービスの開始日の月末締め翌月末払いとなります。
  • 6 RapidMiner運用編は実地での研修を含みますので、追加費用が発生する場合があります。また、運用編はサポート外となりますので、ご了承ください。
  • 7 講座の新規追加及び既存講座のバージョンアップは不定期になされます。
  • 8 1年契約の場合、ユーザーの変更は3ヶ月に1度しか行うことができません。ご希望月の1日から変更となります。
  • 9 RapidMiner Certificationは、受講者サイト内のテストに合格することで発行されます。
  • 10 課題創出ワークショップ研修はサポート外となりますので、ご了承ください。
  • 11 GLPの準備対象の講座については、コンテスト期間中はサポート致します。
  • 12 GLPの参加者が25名様を超える場合は追加1名様4万円でご参加可能です。
  • 13 GLPのサポートは代表1アカウントのみに対して実施致します。

受講方法

全てオンデマンドでの動画視聴形式で学習を進めて頂くかたちとなっております。
自らデータを分析し、課題を解決するという強い意志をもってご受講頂けますようお願い致します。
受講開始日からどのように受講していくのか、「受講計画」を立て、学習を進めて頂ければと思います。

講座受講計画のイメージ

上記申し込みより、受講者情報及び受講開始日を記入の上、お申込み下さい。開始日はご希望月の1日からとさせて頂いておりますので、ご希望の開始月をご指定ください。

動画閲覧、モデル作成のイメージ

お申込み後、受講案内のメールが届きます。
動画視聴のID,パスワードがメールに記載されておりますので、視聴できるかどうかご確認下さい。
また、サポートサイトの案内も添付されておりますので、不明点がある場合の問い合わせ方法もご確認下さい。

効果検証のイメージ

まずは、「受講方法案内」の動画をご覧下さい。
受講計画を立てて頂き、テキストと分析プロセス、データをダウンロードし、受講を開始して下さい。
大半のコースがRapidMinerをダウンロードしなければ実施できないコースとなっておりますので、RapidMiner無償版を下記のサイトからダウンロードして下さい。
https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads

追加講座

Learningサブスクリプションサービスでは、定期的に新たな講座を追加していきます。
基本的には、RapidMinerを使ってデータ分析課題を解決していく講座となりますが、RapidMinerでは対応が難しい深層学習の領域(マルチモーダル、画像、グラフ構造)に関しては、Pytorch(Pythonのライブラリ)を使って解決する場合があります。
その他、一般には公開していないRapidMinerのTips動画も順次提供していきますし、汎用性の高い分析課題も順次追加して参りますので、実務に直結する多彩な講座を用意して参りますのでご期待下さい。

Learningサブスクリプション カタログ

※左上のメニューをクリックすると1カラムでご覧いただけます。