top of page
先端IT技術

先端IT技術に関連する気になるカタログにチェックを入れると、まとめてダウンロードいただけます。

データ分析・可視化活用とは?課題と対策・製品を解説

目的・課題で絞り込む

カテゴリで絞り込む

AI・人工知能
デジタル人材育成支援
ブロックチェーン
量子コンピューティング
その他先端IT技術

デジタル人材育成支援におけるデータ分析・可視化活用とは?

先端IT技術業界において、デジタル人材の育成は喫緊の課題です。本テーマでは、育成プログラムの効果測定、受講者のスキル習得状況の把握、そして最適な育成計画の立案のために、データ分析と可視化技術をどのように活用するかを解説します。これにより、より効率的かつ効果的な人材育成の実現を目指します。

​各社の製品

絞り込み条件:

▼チェックした製品のカタログをダウンロード

​一度にダウンロードできるカタログは20件までです。

株式会社ワコム様との長年にわたる協業を活かし、教育現場のDXを推進するため、
株式会社Z会様向けの新しい学習支援サービスを共同開発した事例をご紹介いたします。

学習中に気になる用語やわからない用語が出てきたときに、学習が妨げられない
ように、その場で検索できる機能が求められていました。

「学び検索チエノワ」の導入により、生徒は学習中に調べたい用語や参照したい
教材に瞬時にアクセスできるようになりました。

【課題】
■継続して学習する意欲を高められるよう、生徒が自らの努力や進捗を楽しんで
 実感できる仕組みが求められていた
■添削された答案を見返す際に、自分がどこでつまずき、どの部分に時間をかけて
 いたのかを直観的に把握し、復習すべきポイントが理解しやすくなる仕組みが
 求められていた

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

【開発事例】デジタルインク×AIが拓く教育革新

前回までの記事で、H1勾配法の「H1」について解説しました。関数空間という
概念について、理解を深めていただけたでしょうか。

今回から数回に分けて、残りの「勾配法」について解説したいと思います。
はじめに、今回の記事では勾配法の概要についてお話しします。

是非ダウンロードしてご覧ください。

【掲載内容】
■第14話 H1勾配法とは その7「勾配法とは」

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【技術コラム】OPTISHAPE-TSの理論「勾配法とは」

当社は、DX推進人材育成に必要な幅広い分野のトレーニングを
多数ご提供しています。

DX推進には、クラウドなどデジタル・テクノロジーの知識は必須です。

各ITベンダーの認定資格、ITIL(R)やPMP(R)などの研修をご提供しています。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。

【関連コース】
■デザイン思考基礎
■アイデア脳
■【PDU対象】クリエイティビティ&イノベーション
■【PDU対象】ロジカル・シンキングによる問題解決
■【PDU対象】ITコンサルタントの養成(基礎) など

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。

DX推進人材育成サービス

デジタルペンと生体データから「心のうつろい」を推定するシステムの
システム企画、UIデザイン、機械学習モデルおよびアプリケーションの開発を
担当した事例をご紹介いたします。

木を描くことに焦点を当て、収集したデータをリアルタイムに分析して
心のうつろいを推定し、描いた木に対して反映。どのような木の描き方が
あるのか、ペンデータと生体データを収集してこれらのデータを分析し、
よく描かれる木のパターンや珍しいパターン、ペンの運び方や色の使い方を
整理しました。

これら、キャンパスの状態とユーザーの行動、生体データを組み合わせることで
ユーザーの行動がどれくらい効率的か、非効率だが創造的かを推定するモデルを
開発し、心のうつろいを推定しました。

【事例概要】
■よく描かれる木のパターンや珍しいパターン、ペンの運び方や色の使い方を整理
■キャンパスの状態とユーザーの行動、生体データを組み合わせることでユーザーの
 行動がどれくらい効率的か、非効率だが創造的かを推定するモデルを開発

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

【開発事例】デジタルペンと生体データから「心のうつろい」を推定

ユーザーの余裕度合いを推定し適切なインタラクションを導き出す
Adaptive HMIシステムを研究・開発した事例をご紹介いたします。

体動と瞳孔の変化からユーザーの余裕度合いを推定する機械学習モデルを開発。
そのユーザーのその状況に合わせてインタラクションが変化するHMIシステムと、
機械学習モデルの判定を可視化するソフトウェアを研究・開発しました。

自動運転モードから手動運転モードになったとき、ドライバーの余裕度合いに
応じて周囲の状況を伝えるインタラクションが、賢く切り替わります。

【事例概要】
■Client:sdtech R&D
■Annual:2019年
■Services:UX・UIデザイン、グラフィックス制作、ソフトウェア開発

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

【開発事例】Adaptive HMIシステム

株式会社キューズフルでは、現場の状況を「見える化」するための
『製造業向けDX人材育成基礎研修』を行っております。

製造業で働く従業員や管理者を対象に、製造現場におけるDXを推進する
ための基礎知識と実践力を育成することを目的としています。

製造現場での「見える化」技術を活用し、現場で発生している課題を可視化
することで、効率的な改善活動や問題解決を行える人材を育成します。

【研修の内容】
■製造現場の「見える化」スキルの習得
■改善活動に役立つ実践的なスキル
■Googleアプリ活用による効率化
■DX推進の基礎力を強化

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

現場の状況を「見える化」『製造業向けDX人材育成基礎研修』

お待たせいたしました。当社では、WEB完結でトライアルライセンスを
ダウンロード可能になりました。

「インストールしたけれど結局使えない」を防ぐために、無償でご提供。

お気軽にご相談ください。

【無償提供する3つのサービス】
■1ヶ月のトライアルライセンスをWeb完結で提供
■トライアル期間中eラーニングベーシック
■チュートリアル動画

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

WEB完結トライアルライセンスリリースのお知らせ

いつでも、どこでも、自分のペースで。 現役エンジニアの徹底したサポートで、プログラミング未経験から確実にスキルアップ。
■プログラミング初心者も、CodeCollegeのサポートで安心。
■24時間質問対応&現役エンジニアから学べる。
■手頃な料金でいつでもスタート。
【選ばれる4つの理由】
 1.着実にスキルが身につくオリジナルカリキュラム
 2.質問し放題のチャットサポート
 3.現役エンジニアによるコードレビュー
 4.業界最安クラスの受講費用

経産省認定のプログラミングスクール 「CodeCollege」

株式会社ワコム様と共に、デジタルペンのデータから個人と集団の関わりを
推論するシステムを展示した事例をご紹介いたします。

出展3年目となる「Connected Ink 2020」において、個人と集団との関わり方を
テーマに、これまでより抽象度の高いアートワークを製作。

エスディーテックは、コンセプト企画、UIデザイン、機械学習モデルおよび
アプリケーションの開発を担当しました。

【事例概要】
■Client:株式会社ワコム様
■Annual:2021年
■Services:UX・UIデザイン、グラフィックス制作、ソフトウェア設計コンサル、
 ソフトウェア開発、デザインコンサル、機械学習コンサル、機械学習モデル開発

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

【開発事例】デジタルペンのデータから個人と集団の関わりを推論

『生成AI×業務改善研修 ベーシックプラン』は、生成AIツールの使い方に
加え、業務の棚卸しを通じた実務課題の特定、業務自動化ツールの開発までを
網羅的に学べるOFF-JT形式のeラーニング研修です。

新規事業の推進やDXを目指す企業において、従業員が新たな分野の知識・
技能を習得するための訓練機会としてご活用いただけます。

また、「学んで終わり」にしないために、「業務自動化への応用」の
学習フェーズで、業務改善ツールの開発と実装をメンター(講師)が
サポートするオプションサービスもご用意しております。

【特長】
■eラーニング(動画学習)で生成AIの基礎から業務への応用まで学べる
■「業務の棚卸し方法」を学び、効率化すべき業務の見極め方がわかる
■研修費用が最大75%助成される国の制度活用が可能

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

生成AI×業務改善研修 ベーシックプラン

当社では、各ステージの課題に対応した研修プログラムを用意した
『データ・AI講座』をご案内しております。

各事業のニーズを総合的に判断し、与件整理からモデル生成まで
データサイエンスの業務の流れに沿ったコンテンツを展開。
必要なカリキュラムを設計いたします。

【特長】
■超実践主義、ビジネスに即効性のある学習システム
 <ハイクオリティなコンテンツ>
 ・圧倒的な講師の質・実践重視 実データを使用・カリキュラムの実績
 <ビジネスに直結するスキーム>
 ・受講前のコンサルティング・受講後のビジネス実装フォロー

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。

データ・AI講座サービス

株式会社オファサポート様と協働し、「運転技能検査」支援システム
“セフモ"を開発した事例をご紹介いたします。

当社の提供する「TRITO Comperio」(機械学習を活用したシステムを
構築するためのツールキット)を採用し、同社の運転技能の評価や向上に向けた
取り組み・ノウハウとの融合により、「運転技能検査」の "UX/UI 開発"、
運転技能を判定する "AI 開発"、サービスを支える"システム開発"を実施。

サービスの実現に向けて徹底的に議論を尽くし、サーバー環境の構築から
アプリ開発まで、ワンストップで対応しました。

【UX/UI開発】
■開発の初期段階ではプロトタイプを作成し、実際の技能検査を模した
 ユーザーテストを実施
■これにより使用する現場の声が開発者へ届けられ、それを反映した
 仕様とすることで、教習指導員と受験者双方にとって、使いやすく
 分かりやすいシステムを実現

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

【開発事例】「運転技能検査」支援システム“セフモ"

当ebookでは、ディープラーニングと機械学習のアプローチにおける
重要な違いを解説しております。

ディープラーニングと機械学習のどちらから始めるべきかを考える上で、
3つの重要なファクター(プロジェクト、データ、ハードウェア)をご紹介。

また、AIテクノロジーの基礎的な知識を前提として、いざ始めると
迷いがちな「どのアルゴリズムを使うべき?」という疑問にも
お答えします。

【掲載内容(抜粋)】
■はじめに
■用語説明
■プロジェクト
■データ
■ハードウェア
■まとめ

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

ディープラーニングvs機械学習:最適なアプローチの選び方

お探しの製品は見つかりませんでした。

1 / 1

デジタル人材育成支援におけるデータ分析・可視化活用

デジタル人材育成支援におけるデータ分析・可視化活用とは?

先端IT技術業界において、デジタル人材の育成は喫緊の課題です。本テーマでは、育成プログラムの効果測定、受講者のスキル習得状況の把握、そして最適な育成計画の立案のために、データ分析と可視化技術をどのように活用するかを解説します。これにより、より効率的かつ効果的な人材育成の実現を目指します。

課題

育成効果の不明瞭さ

実施している育成プログラムが、実際にどの程度デジタルスキルの向上に貢献しているのか、客観的なデータに基づいた評価が難しい。

受講者個々の進捗管理の困難さ

受講者一人ひとりの学習進捗や理解度、得意・不得意分野をリアルタイムで把握し、個別最適化されたサポートを提供することが難しい。

データに基づいた計画策定の不足

過去の育成実績や受講者のデータを体系的に分析し、将来の育成ニーズやプログラム改善に繋げるための意思決定が場当たり的になりがち。

可視化による課題発見の遅れ

蓄積された育成関連データが活用されず、グラフやレポートなどで直感的に課題を把握する機会が失われ、改善の遅れに繋がっている。

​対策

学習データの一元管理と分析基盤構築

受講者の学習履歴、テスト結果、アンケート回答などを一元的に収集・管理し、分析可能な状態にするためのシステムを構築する。

スキルマップと進捗ダッシュボードの導入

個々の受講者のスキル習得状況を可視化するスキルマップと、プログラム全体の進捗状況をリアルタイムで把握できるダッシュボードを導入する。

KPI設定と効果測定指標の定義

育成目標達成に向けた重要業績評価指標(KPI)を設定し、プログラムの効果を定量的に測定するための指標を明確に定義する。

データ駆動型プログラム改善サイクルの確立

分析結果に基づき、育成プログラムの内容や手法を継続的に見直し、改善していくサイクルを確立する。

​対策に役立つ製品例

統合学習管理システム

受講者の学習活動、進捗、成績データを自動的に収集・記録し、分析・可視化機能を提供するシステム。個々の学習状況の把握と全体的な傾向分析を可能にする。

スキル評価・可視化ツール

受講者の保有スキルや学習によって獲得したスキルを評価し、スキルマップやレーダーチャートなどで直感的に可視化する。個人の成長度合いや組織全体のスキルギャップを把握できる。

ビジネスインテリジェンス(BI)ツール

様々なデータソースから情報を集約し、インタラクティブなダッシュボードやレポートを作成できる。育成プログラムの効果測定や課題特定に役立つ分析結果を導き出す。

AIを活用した個別学習レコメンデーションシステム

学習者のデータ分析に基づき、次に学ぶべきコンテンツや学習方法をパーソナライズして推奨する。学習効率の向上とモチベーション維持に貢献する。

bottom of page