アルテアの製薬プロセス効率化ソリューション
・SAS言語環境を低コストに運用
・データの関係性を可視化するナレッジグラフ
・研究データと知見を共有するDX
・製剤プロセスのシミュレーション
Brochures
シミュレーションとAIの融合による最新技術とその活用例
近年、さまざまな業界や分野でAIの活用が進んでおり、製品の設計開発にもその利用が急速に広がっています。アルテアは、設計開発におけるシミュレーションプロセス全体にわたってAI関連のソリューションを提供しており、プリ・ポスト処理の効率化、解析結果の高速予測、動的ROMの作成、更にはジョブスケジューリングの最適化など、誰でも簡単に高度なAI技術を活用できる環境を整えています。
本講演では、アルテア製品に実装されたAIを活用した最新技術の概要と、その具体的な活用事例についてご紹介します。
2024年10月8日開催「アルテア AI ワークショップ 大阪 - AI for Engineers | エンジニアのためのAI」の講演資料です。
Conference Presentations
【アルテア AI ワークショップ】生成AIを使用した設計と開発のための知識ベースエンジニアリング:ChatGPT-CAE
2024年4月25日に開催された「アルテアAIワークショップ」の講演資料です。
世界を席巻している生成AI技術。基礎的なモデルを用いて長年蓄積された知識を活用することで、設計・開発エンジニアに新たな次元を切り開くことができます。本講演では、Altair RapidMinerプラットフォームで生成AIを使用し、設計・開発データの蓄積された知識ベースを構築、活用する方法を紹介します。
Documentation
【アルテア AI ワークショップ】マルチペルソナデータ分析プラットフォーム RapidMiner
2024年4月25日に開催された「アルテアAIワークショップ」の講演資料です。
アルテアは非エンジニア、ドメインエキスパート、データサイエンティストの方まで様々なスキルレベルの方々が活用可能なデータ分析プラットフォーム"RapidMiner"を提供しています。本プラットフォームを用いると、最低限のAI・機械学習に関する知識でデータ前処理～分析/推論モデル作成～可視化/実装まで実施でき、AI・機械学習を実業務に効率よく適用することが可能です。
本講演では、CAEの結果評価にAIを用いた例等を交えながらRapidMinerプラットフォームの概要や機能についてご紹介します。
合わせてAI・機械学習の取り組みの自走化を補助するEラーニングサブスクリプションサービスについてもご紹介します。
Documentation
AI-powered Engineering - エンジニアのためのAI
アルテアは、市場投入に至るまでの開発期間を短縮という大きな課題に取り組むための、シミュレーション技術と設計探査、AI/ 機械学習を融合したソリューションを提供しています。
・physicsAI：3D シミュレーション高速結果予測
・shapeAI：形状探索および識別
・romAI：動的ROM・サロゲートモデル作成
・DesignAI：クラウドネイティブのAI による性能予測ツール
・Design Explorer：解析プラットフォームに統合された設計探索ツール
Brochures
サロゲートモデル（CAE×AIによる物理代理モデル）を用いた船体接水防撓パネルの簡易固有振動数推定法の開発- ATC Japan 2023
＜ATC Japan 2023ユーザー講演＞
本発表では、船舶の構造初期計画段階における接水防撓パネルの固有振動数評価に着目し、迅速かつ高精度の計算が可能な新しい接水防撓パネルの簡易固有振動数推定法を紹介する。まず、既存の研究にある古野の方法(SSEM.SPvib)の応用力学的な考え方について示す。
次に、多数の接水防撓パネルに対してSSEM.SPvibとOptistructを用いて固有振動数を計算し、両手法で得られた固有振動数の傾向が一致することを確認する。さらに、接水状態、防撓材の形状及びその深さを変えることによって防撓材がパネルの固有振動数に及ぼす影響について調査し、接水防撓パネルの防振設計指針を示す。
最後に、ニューラルネットワークを用いたサロゲートモデルによる接水防撓パネルの簡易固有振動数推定法(AISSEM.SPvib)を開発してKnowledge Studioの結果と比較し、その有用性について示す。
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長崎総合科学大学
工学部工学科 船舶工学コース
准教授 古野 弘志 様
Conference Presentations
信用リスク分析を学ぶウェビナーシリーズ（１）収支ショックのデータ作成
分析に適したデータを用意することで、より良い、より正確な分析結果を得ることができます。このウェビナーでは、まず信用リスク業界における課題を理解することに焦点を当て、流動性、資本、その他多くの重要な銀行機能の役割について理解を深めます。例えば、収入と支出のショックが融資の返済に与える影響について、特徴エンジニアリングと効率的な選択を行う方法を学びます。
ローン返済への影響 信用情報の前処理、情報のインポート、様々なソースからのデータの結合ができるようになります。これにより、与信モデルを正確に構築する自信がつきます。
Webinars
信用リスク分析を学ぶウェビナーシリーズ（２）最新の信用リスクモデルの構築、性能の検証・評価
このウェビナーでは、適切なデータがあれば、機械学習技術によって信用リスクモデルを構築し、経済不況がモデル結果に及ぼす影響を理解します。
機械学習の落とし穴と、計量回帰手法と比較した場合のメリットについて理解を深め、デフォルト、ペイオフ、損失率、エクスポージャーの予測ができるようになります。信用リスクモデルの検証を効率的に行うことができるようになることで様々な検証戦略を比較し、解釈します。モデルのアウトプットの比較方法：安定性、識別性、キャリブレーションを学びます。
Webinars
信用リスク分析を学ぶウェビナーシリーズ（３）信用リスクモデルの可視化とインタラクティブな感度分析の実行
このウェビナーでは、クレジットリスクモデルを効率的に検証します。様々な検証戦略を比較、解釈することで、モデルの出力を比較する方法を学びます：安定性、識別性、およびキャリブレーション。モデルのパフォーマンスを可視化し、効率的に伝える方法を学びます。
Webinars
新製品Altair RapidMiner ご紹介ウェビナー
アルテアは2022年10月にRapidMiner社を買収し、アルテア製品のユーザー様はアルテアユニットでRapidMinerをご利用いただけるようになりました。
RapidMiner は、データサイエンスの専門知識やコーディングの知識がなくても、機械学習を用いた複雑な分析ワークフローを作成したり、高度な統計モデルを構築できる機械学習プラットフォームです。データ準備や可視化、モデルデプロイまでを一つのプラットフォームですぐにはじめられ、世界で100 万人以上が使用し、ガートナー マジック・クアドラントでリーダーに認定されています。
【 セミナーの内容 】
ご挨拶＆会社紹介
データ分析製品一覧、アルテアユニットについて
RapidMinerの概要、ライブデモ
- AutoMLを用いたモデル作成とデプロイ
- CAE結果からのサロゲートモデル作成
- 時系列波形など複雑な前処理が必要なデータからのモデル作成
ユーザー事例のご紹介：KSKアナリティクス社
- RapidMiner実践型トレーニング
- 【事例】製造業におけるデータアナリストの育成
質疑応答
Webinars
射出成形業務におけるAI/ML活用事例
イートンでは、持続可能なパワーマネージメント技術で生活の質と環境を改善することに専念しています。
デジタルエンジニアリングは、革新的なソリューションの開発を可能にするための重要な基盤技術の一つです。 当社のデジタルエンジニアリングソリューションは、設計、開発、アプリケーション、製造などのさまざまなフェーズで生成されるデジタルデータを活用し、製品のライフサイクル全体に及んでいます。
イートンは、300以上の工場に製造業務を展開しており、持続可能性の目標を達成する手段として、デジタル製造ソリューションに取り組んでいます。 イートンは、10の異なるI4.0変革要素にまたがるプロジェクトを選択的に特定しています。 これらの要素は、OEE、デジタル作業指示、AM、デジタル検査、AI/MLベースのデータ分析など多岐にわたります。 この過程では、デジタル・マニュファクチャリングの2つの分野、すなわち物理学に基づくシミュレーションと製造データ分析が重要な役割を果たすことになります。
イートンは、製造の歩留まり向上に重点を置いた射出成形業務向けのAI/MLソリューションを導入しています。 リアルタイムプロセス監視・制御、AI/MLベースソリューションの開発が規定されている中、 Altair Knowledge Studioを応用して、AI/MLベースのプロセス診断モデルを開発しました。 射出圧力、金型温度、硬化時間などの成形データを統合し、品質に関する定性的な洞察を提供します。 次のステップとして、この診断モデルを予測レベルまで成熟させ、製造プロセスデータ、材料の硬化挙動、欠陥データを射出サイクルごとにマッピングする予定です。 この予測モデルにより、スクラップの削減やオペレーション全体の生産性向上が可能になります。
Dr. Chinmaya Dandekar I 技術マネージャー、デジタル設計と自動化、イートンリサーチラボズ
Future.Industry 2023
*メニューの AD)) から、日本語同時通訳をお聞きいただけます
Conference Presentations
フリークのための 異常検知ガイド
ビジネスの世界におけるデータセットには、ビジネスでの活動を表すパターンが含まれています。異常検知とは、データセットの典型的なパターンから逸脱するイベントを特定することを指し、例えば、あるデータポイントが他のすべてのデータポイントのパターンに従っていない場合、それは異常と見なされます。
異常検知は、クレジットカード詐欺の検出などが広く知られていますが、それだけでなく組立ライン上の不良品の検出やMRI でのガンの初期兆候の検出など、さまざまな問題解決のために使用されています。
この異常検知についてのガイドでは、異常検知を設定する適切なタイミング、一般的な活用事例、および課題の中で解釈可能性が果たす役割について説明します。
White Papers
スコアカードでリスクを最小限に抑え、収益機会を増やすには
貸金業者が借り手の信用力を判断するために使用される信用スコア。
貸し手はスコアカードを使用し、クレジットラインや無担保個人ローンの返済、住宅ローン等の定期的な支払い、月々のサービスや商品の支払いの可能性を判断します。
第三者機関から提供される延滞、破綻、支払評価、人口統計学的属性、当座預金の利用履歴などのデータを用いて、ローンの不履行の可能性を予測するモデルを作成し、申込者を判断することで、ローンを返済しない可能性が高いと判断された顧客を避けリスクを軽減し、ローンを返済すると予測された顧客に新しい商品やサービスを提供して収益機会を増やせるようになります。
Case Study
＜デモ＞Altair Knowledge Studioの高度な機械学習とAI
たくさんのデータサイエンティストやビジネスアナリストが、Altair Knowledge Studioを使用してデータから実用的なインサイトを生成しています。Knowledge Studioは、市場をリードする使いやすい機械学習＆予測分析ソリューションで、専門知識や一行のコードも必要とせず、説明可能な結果を素早く生成しデータを迅速に可視化します。
アナリティクスツールのリーダーとして知られるKnowledge Studioは、AutoMLやExplainable AIなどの機能により機械学習に透明性と自動化をもたらし、モデルの構成やチューニングを制限することなく、モデル構築をコントロールすることができます。
Product Overview Videos
AI・機械学習を医療・ヘルスケア現場に活かす! - ATCx 医療・ヘルスケア
＜動画＞
初級者から上級者まで扱えるデータアナリティクスソリューション
Altair 芝田隆宏
Conference Presentations
機械学習による大規模データセットの欠損値の補完
大規模なデータセットの管理でよくある課題の1 つは、データが完全であることの証明です。
材料データベースなどの事例では、機械学習（ML）や人工知能（AI）アルゴリズムを使用して、データセット内のデータを用いて欠損値を正確に特定し、埋めています。
データセットには、例えばサプライチェーンを通じた部品を追跡する時系列データだけでなく、在庫やテスト結果のような静的データが含まれることもありますが、Altair のデータサイエンスツールを使えば、このようなあらゆるデータの欠損値を補完できます。
Use Cases
AI・機械学習を設計・製造プロセスに活かす! - ATCx 電機
＜資料＞
- 初級者から上級者まで扱えるデータアナリティクスソリューション -
Altair 阿部
Conference Presentations
Altairデータ分析ソリューション - ATCx 造船技術
＜資料＞
様々な業界におけるデジタルツインの構築に向けた事例のご紹介
Altair 阿部大生
Conference Presentations
製造シミュレーションと機械学習 - ATCx 生産・製造技術
Altair 福岡展行
Conference Presentations
機械学習を活用した車体の概念設計から詳細設計 - ATCx 自動車・次世代モビリティ
・講演資料
・講演動画
Altair 塚本昌美
Conference Presentations
車体NVH性能開発への機械学習の適用事例 - ATCx 自動車・次世代モビリティ
講演動画・講演資料
Altair 斎藤浩司
Conference Presentations
Altair Analytics ユーザー別ガイド：あらゆるユーザーのデータニーズに応えるデータ分析環境の構築
データを取り巻く環境によらず、データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト、データもデラー、DevOpsのニーズをまとめて叶えます。
Use Cases
最新のテクノロジーと環境を統合し、データ分析環境を整えるためのAltair Analytics
データとオープンソース機能の爆発的な増加により、テクノロジーを採用し競争力を維持することが、企業の大きなプレッシャーとなっています。
既存の基幹システムに新しいアーキテクチャを統合する戦略決定は非常に複雑ですが、このプラットフォームは、これらの課題に適切に対処しその後の拡張にも最適です。
1.クラウド対応
2.古いプログラムの更新
3.オープンソースとの統合
4.拡張性のある展開
Use Cases
SAS言語コンパイラ内蔵、複数言語を使用可能な分析プラットフォームAltair Analytics
WPS Analyticsを使用すれば、SAS言語、Python、R、SQL、Hadoopを含むアプリケーションを処理するためのサードパーティ製品は不要です。
シームレスに単一のプログラム内で複数言語を使用できます。
Use Cases
エンジニアリングの専門知識を AIが学習
＜AI/機械学習を活用したサロゲートモデルによるBMWの衝突安全性の最適化＞
ボディインホワイト（BIW）の衝突設計は、計算コストが高いだけでなく、荷重ケースと設計基準の相反する問題をクリアするため、高度な工学の専門知識を必要とします。BMW社は、機械学習（ML）を活用したサロゲートモデルを使用し、これまで専門家が行っていた業務を自動化、開発サイクルを短縮し衝突安全性をより最適化することに成功しました。
Customer Stories
AIを用いた設計 | リアルタイム性能予測/メッシュ作成の効率化
CAEの領域では長年、事故要因の特定や欠陥の事前予測に有限要素シミュレーションを用いた仮想実験が行われていますが、近年ではこの事前予測に機械学習を取り入れようという動きが活発です。Altairでは、CAEにAI・機械学習テクノロジーを取り入れ、さらに短時間で精度の高い予測を行えるさまざまなツールを提供しています。
①AIを活用した設計
Knowledge Studioを用いたサロゲートモデルの構築 | DesignAI / Design Explorerを活用したリアルタイム性能予測 | romAIを用いた高速・高精度な動的サロゲートモデル | ShapeAIによる形状比較 | AIによるメッシュ品質評価
②EV開発のためのシミュレーション技術
車体軽量化 | バッテリー冷却 | モーター＆電動パワートレイン設計 | バッテリー製造 | PCBエミッションとケーブルの影響を考慮したEMC | ワイヤレス給電
③ドローン開発のためのシミュレーション技術
ドローン周りの流れ | 飛行航路の最適化
④クラウドソリューション
WebベースのユーザーポータルAltair One | Altair Unlimited Virtual Appliance（AUL-VA）
Brochures
CAE業務におけるAI/機械学習（ML）活用
【CAE業務でのAI/機械学習活用のご紹介】
今日の設計現場においては、短期間で競争力のある製品を設計することがますます求められています。
一方、人工知能や機械学習、データサイエンスへの注目度は日に日に高まり、これらと既存のCAEデータを合わせて活用することで、プロセスを大きく変革できる可能性があります。
本ブローシャでは、CAE領域におけるAI/機械学習の活用事例をご紹介します。
１．サロゲートモデルの活用
２．メッシュ品質評価におけるAI活用
３．Altairの機械学習と最適化ツールの連携
Use Cases
スコアカードでリスクを最小限に抑え、収益機会を増やすには
貸金業者が借り手の信用力を判断するために使用される信用スコア。
貸し手はスコアカードを使用し、クレジットラインや無担保個人ローンの返済、住宅ローン等の定期的な支払い、月々のサービスや商品の支払いの可能性を判断します。
第三者機関から提供される延滞、破綻、支払評価、人口統計学的属性、当座預金の利用履歴などのデータを用いて、ローンの不履行の可能性を予測するモデルを作成し、申込者を判断することで、ローンを返済しない可能性が高いと判断された顧客を避けリスクを軽減し、ローンを返済すると予測された顧客に新しい商品やサービスを提供して収益機会を増やせるようになります。
Use Cases
機械学習でトポロジー最適化の問題を解消する中央エンジニアリングの新たなアプローチ
高剛性化や軽量化を叶える手法のひとつに、トポロジー最適化があります。トポロジー最適化は、高い強度を保ったまま軽量化できる構造をシミュレーションでき、自由な造形を可能にする３Dプリンタの普及に伴いますます需要が高まっています。
長年にわたり設計段階でトポロジー最適化を実施している中央エンジニアリングは、トポロジー最適化の２つの大きな問題を認識していました。
Customer Stories
トポロジー最適化が抱える2つの問題を機械学習で解消する革新的手法とは
機械学習をトポロジー最適化に応用している中央エンジニアリングの最前線の取り組みを、航空宇宙事業部 部長代理 兼 解析2グループ グループ長の志谷様にお話いただきました。
トポロジー最適化を進めるなかで発生する「思うような成果が出せない」「予想以上に時間がかかる」といった課題に対しメスを入れるべく、中央エンジニアリング様が取り組まれた「トポロジー最適化に機械学習を応用する」というアプローチについてのお話です。
MONOist「トポロジー最適化が抱える2つの問題を機械学習で解消する革新的手法とは」
Customer Stories
医療＆ヘルスケア向けシミュレーションとデータ活用
Altairは、医療・ヘルスケア分野の製品品質や患者ケアの向上、臨床試験やコストの削減、安全な通信機能の実現など、さまざまな企業や研究機関で利用されています。
Brochures
アルテア×ＤＴＳ共催ウェビナー【金融機関向け】AIが不正取引をストップ！キャッシュレス決済をより安全に
当ウェビナーでは、ＤＴＳと共催し、ＡＩ（機械学習）とルールベースエンジンを組み合わせたハイブリッド型の不正予測検知ソリューションについてデモを交えて紹介します。キャッシュレス決済の不正検知において、従来のルールベースによる画一的な対応で課題となっていた誤検知や新たな不正手口への対応を実現します。
FinTech（フィンテック）による取引のデジタル化、キャッシュレス決済の普及などにより、金融業界をめぐる環境はここ数年で大きく変化しています。これら新サービスは利便性を高めるためセキュリティの急所である本人確認は使いやすさを重視した設計とされる傾向があり、そこに目をつけた犯罪組織はサイバー攻撃を加速させ脅威の手法も高度化しています。従来からのルールベースのみの対策では取りこぼしや誤検知を減らすことが難しいのが実情です。また、一般社団法人全国銀行協会の「資金移動業者等との口座連携に関するガイドライン」（2020年11月発表）においても、キャッシュレス決済の不正検知モニタリング態勢高度化を求められております。
このような市場ニーズに対応するため、ＤＴＳはAltair社と提携し本ソリューションの提供を決定、開発し、販売開始に至りました。ＤＴＳは、今回Altairのソリューションをラインナップに加えることで金融機関向けに精度の高い不正検知ソリューションを提供します。
【 セミナーの内容 】
・Altair/ＤＴＳ会社紹介と強み
・提携によって高度化した不正予測検知ソリューションの特長
・キャッシュレス決済時代におけるリスク管理と課題
・ソリューション紹介とデモ
◆ＤＴＳグループについて
ＤＴＳグループは金融や通信をはじめ、幅広い業種・業態のお客様にコンサルティングから設計、開発、基盤構築、運用までITシステムに関わるさまざまなサービスを提供しております。現在のグループ会社数は国内9社、海外6社の合計15社です。ＤＴＳは、創業以来、銀行、保険など、ビジネス全般のシステム開発・保守に長年の実績があり、お客様から高い評価をいただいております。
Webinars
データ分析ソリューション製品概要
データ準備、予測分析、見える化のデータ分析プラットフォームAltair Data Analyticsは、個々のスキルレベルにかかわらず、データを抽出、生成、活用して、確かな根拠に基づいた判断を下すことができるようデザインされ、誰でも簡単にデータ分析を始めることができます。
コードを書くことなくデータ変換と機械学習が可能で、データ分析ツールにありがちな複雑な作業を削減します。専門的なプログラミングの知識が不要なため、どの部門でもデータ活用を簡単にスタートすることができます。
Brochures
シミュレーションと機械学習の融合 Altair シミュレーション × Altair Knowledge Works
AltairのシミュレーションプラットフォームとデータアナリティクスツールAltair Knowledge Worksを組み合わせたアルテアならではの新たなソリューション
Brochures
FITウェビナー「ポストコロナの経済再開に伴う人手不足を乗り切る！米金融機関の業務効率化事例」
2021年7月21日開催のニッキン主催「FITウェビナー」にて、「ポストコロナの経済再開に伴う人手不足を乗り切る！米金融機関の業務効率化事例」をテーマに講演させていただきました。
https://fit.nikkin.co.jp/event/detail/fweb210721_02
新型コロナワクチンの普及により経済再開が急速に進む米国では、人手不足が喫緊の課題となっています。
DX先進国である北米の金融機関では、データとAIを活用して業務効率化を徹底的に進め、この危機を乗り越えようとしています。
本セミナーでは、米国金融機関の業務自動化事例を2つご紹介します。
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①消込業務や照合、報告書作成業務は属人化しやすく、多くの工数が割かれています。PDFや取引明細形式など異なるシステムからのデータ集計作業を自動化し、人的ミスや作業時間を削減、担当者の負担を軽減した事例をデモを交えてご紹介します。
②新しい手口が続発し、多くの人件費が費やされている不正検知においても、ルールベースと機械学習を組み合わせ、ハイブリッド型の不正取引リアルタイム監視システムとして自動化が可能です。さらに、不正データが少ない環境でも精度の高い不正予測モデルを開発する手法も併せてご紹介します。
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Webinars
機械学習を導入したい方必見！AutoMLによるベストな予測モデルの構築ウェビナー
DX（デジタルトランスフォーメーション）が推進される一方、データサイエンティストは人材不足で採用難が続き、社内育成は時間もコストも大きな負担となっています。
そうした中、注目されているのが「自動化された機械学習（AutoML）」です。AutoMLは、複雑な機械学習モデルの構築を全自動で行い、分析まで実行します。
プログラミング知識が不要（ノーコード）で誰でも使えると言われますが、
「本当に簡単なのか？」
「どの機械学習アルゴリズムがベストなのか？」
「結局データサイエンティストがいないと適切な分析はできないのではないか？」
などの疑問をお持ちではないでしょうか。
本ウェビナーでは、AutoMLにも対応した機械学習・予測分析ソリューションAltair Knowledge Studioを実際に使いながら、機械学習ツールの使用方法を解説します。
社内のデータ活用についてお困りごとのある方、機械学習・予測分析ツールの導入を検討されている方は、ぜひご覧ください。
【 セミナーの内容 】
・機械学習の基礎（回帰 / クラスタリング / 決定木 / ディープラーニング）
・機械学習ツールとは？
学習精度、使い方、使えるアルゴリズム、AutoMLって何？といった
ツールの疑問や注目される理由をお話します
・機械学習の活用方法
製造、小売、金融、保険、医療ヘルスケア、エネルギーなどの
活用事例をご紹介します
Webinars
プロセス製造のためのテクノロジー活用ガイド
バルク材料を扱うプロセス産業には、医薬品、食品、化学製品、化粧品など様々なものがありますが、生産品質の均一性を維持しながら廃棄物やダウンタイムなどのコスト要因を削減することは、どの企業にとっても共通の課題です。
プロセス製造では、複数の原料の混合、コーティング、分類など様々な処理を行うため、メーカー各社にとっては個々の工程の挙動を把握することが重要です。こうしたプロセスを最適化し、生産性と収益性の向上につなげるには、シミュレーションモデリングの活用とスマート製造の導入が有効です。
このガイドでは、プロセス製造に応用できるスマート製造およびインダストリー4.0 の先進テクノロジーのほか、設計、プロセス効率、生産を加速させるシミュレーションベースのソリューションをご紹介します。
eGuide
セミナーインフォ主催FINANCE FORUM「データ分析と製造業ノウハウを活用した新ビジネスへの取り組み」
銀行法、保険業法などの改正に伴い、金融業界はIT・デジタルを活用したサービスの提供をはじめています。
新しいビジネス創出のキーポイントとなるのが、他業界のノウハウ、データ利活用、DX人材の育成です。
本セッションでは、長年の製造業におけるデジタルものづくりの経験と、データ分析のノウハウを活かした金融業界の新規ビジネス創出への取り組みをご紹介します。
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アルテアエンジニアリング株式会社
データアナリティクス事業部 アカウントマネージャー
片山 健太郎
Webinars
データアナリティクスツール お客様の声
Altairのデータアナリティクスツールを活用しているお客様の声をまとめました。
Altairのデータ分析ソリューションは、個々のスキルレベルにかかわらず、スマートデータを抽出、生成、活用して、確かな根拠に基づく懸命な判断を下すことができるようデザインされており、誰でも簡単にデータ分析を始めることができます。
データ分析チームやIT部門とビジネス部門が互いに協力し、得られた知見を共有できるように設計されたツールのため、コードを書くことなくデータ変換と機械学習が可能で、データ分析ツールにありがちな複雑な作業を削減します。専門的なプログラミングの知識が不要なため、一部の人間しかデータを分析できないといったことはありません。組織内の様々なプロフェッショナルが、分析によって有用な情報を引き出せるようサポートします。
データアナリティクスツール製品概要
Testimonial
機械学習×シミュレーション
シミュレーションを活用して開発期間の短縮やコスト削減を図ることが当たり前になっている中、AIや機械学習を組み合わせて、シミュレーションから得られる膨大なデータを活用したより効率的な開発プロセスの構築も進んでいます。最先端のシミュレーションツールとデータ分析ツールを提供するAltairなら、シミュレーションデータを用いた機械学習をスムーズに導入できます。
Brochures
金融機関がいま対処すべき不正利用のリスク管理 効果的な機械学習・可視化ソリューションとは
FinTech（フィンテック）による取引のデジタル化、キャッシュレス決済の普及など、金融業界をめぐる環境はここ数年で激変しています。新サービスの利便性を高めるため、セキュリティの肝となる本人確認は使いやすさを重視した設計とされる傾向があり、そこに目をつけた犯罪組織は、金融機関を主要ターゲットとしてサイバー攻撃を加速させています。昨今はITの技術的発展により脅威の手法が高度化し、新たな手口の犯罪が増えているのも特長です。
この状況において、金融機関はリスク管理をどのように考え、具体的にどういった対策を取るべきでしょうか。
編集：マイナビニュース
Brochures
【講演資料】AMLコンファレンス2021「キャッシュレス決済不正利用ケースから考える 新たな不正パターンに追随する不正利用予測検知 ～機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリング～」
2021年2月22日開催のグッドウェイ主催「AMLコンファレンス2021」にて、近年のキャッシュレス決済不正を題材に当社の金融不正利用予測検知のソリューションをご紹介しました。
IT技術の進化により日々新たな不正パターンが生まれ、金融機関は即座な不正利用への対応を求められます。Altairのソリューション機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリングで、新たな不正への取り組みを強化しましょう。
こちらからは当日の資料ダウンロードができます。
Technical Document
AMLコンファレンス2021「キャッシュレス決済不正利用ケースから考える 新たな不正パターンに追随する不正利用予測検知 ～機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリング～」
2021年2月22日開催のグッドウェイ主催「AMLコンファレンス2021」にて、近年のキャッシュレス決済不正を題材に当社の金融不正利用予測検知のソリューションをご紹介しました。
IT技術の進化により日々新たな不正パターンが生まれ、金融機関は即座な不正利用への対応を求められます。Altairのソリューション機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリングで、新たな不正への取り組みを強化しましょう。
Webinars
ビジネスの成長を支えるデータサイエンスへの手引き
現代の企業はかつてないほどに膨大なデータを抱え、データサイエンスチームはそうしたテラバイトあるいはペタバイト規模のデータの海からインサイトを引き出し、実行可能なアクションへと落とし込むことが求められています。
多様な統計ツールや分析手法を用いてデータサイエンスを実践すれば、意思決定の質の向上、新たなビジネスチャンスの発見、そして確かな量的データに基づく決断といった付随的なメリットも期待できます。最新のデータサイエンスモデルでは、巨大なデータセットから迅速にアウトプットを得ることができるようになりました。しかも、リアルタイムまたはリアルタイムに限りなく近いスピードで、です。モデルのアルゴリズムは、刻々と変化する消費者の行動パターンに適応できるほどに洗練されているため、こうしたアウトプットは未来に何が起きるかを予測するうえで一助になります。市場にどのような新商品や新サービスを投入すべきか、コスト管理とリスク低減をどのように行うべきか、そうした決断をするために、データサイエンスの力が不可欠になっています。
・なぜ今データサイエンスか
・機械学習
- Altair Knowledge Studioで機械学習を実践する
- 債権回収の傾向スコア
- 信用リスクの軽減
- 不正リスクの軽減
・Altair Knowledge Studio
eGuide
製造業のためのデータ分析活用ガイド
近年ではセンサー価格の低下や新たなワイヤレス通信テクノロジーの登場などにより、製造業においてもデータ分析をこれまで以上に効果的に導入することが重要視されるようになりました。
データ分析を導入するためのツールを適切に揃えることができれば、以下のような製品ライフサイクルの各段階で生じる膨大な量のデータも、手を煩わせることなく収集、クレンジング、処理、可視化できるようになります。
• 製品設計、プロセス設計
• 組み立て
• 材料計画
• 品質管理
• スケジューリング
• 保守
• 異常検知
• 販売後の保証請求
データから真の価値を引き出せるようになれば、製造能力、スループット、品質、販売、顧客満足度、
全体効率などに直結する要因（コンポーネントの寿命、交換の基準、エネルギー効率、使用率など）
を正確に予測できます。
このガイドでは、データ分析を製造業に応用するうえで解決すべき重要な課題と、課題解決のためのアプローチを最適化することのメリットをご紹介します。
eGuide
金融犯罪防止のためのデータ分析活用ガイド
金融犯罪の手口は無数に存在し、その範囲も保険、政府の補助金、小売店の返品、クレジットカードでの購入、税情報の過少申告や虚偽申告、住宅ローンや消費者ローンの申請など多岐にわたります。
不正を防ぐためのテクノロジーとビジネスプロセスには、柔軟な設計と不正防止に関わる担当者全員が理解できるシンプルさが求められるほか、新しい手口が登場するたびに一から作り直すことなく対応できる機敏さも欠かせません。
組織全体に目を光らせて不正を検知するには、全チームおよび全部門のデータを分析用のデータに含める必要があります。
不正アナリストの専門知識に加えて機械学習（ML）ベースの予測モデルからの知見があれば、証拠に基づく防止策を強化し、金融犯罪の新たな手法に迅速に対応することが可能になります。
本ガイドブックでは、機械学習（ML）とデータ可視化が、リスク評価に基づく意思決定を迅速に下す際の情報の質を高め、損失を減らすことに役立つ理由を解説します。
＜目次＞
・不正を検知する
・ビジネスルールの概要と不正検知における重要性
・不正検知にディープラーニングを応用する
・高頻度取引（HFT）を用いた不正行為の検知にストリーミング分析を応用する
・Altair のソリューション
Brochures
ATM不正利用ケースから考える、金融機関における不正リスク管理態勢の強化
IT技術の発展により、金融取引のデジタル化・高度化が進む一方、それらを対象とした金融犯罪も高度化しています。不審なスプーフィング（見せ玉）、クォートスタッフィング、馴合取引などの不正行為が疑われるケースを洗い出すなど、金融機関は常時から、膨大な情報の中から金融犯罪や不正を瞬時に検知し、あらゆるリスクへ対応することが求められています。
また、背負っているリスクに基づいてトレーダーにスコアを付け、現在と過去のパフォーマンスを比較し続けるなど、リアルタイムおよびヒストリカルなデータを分析することも必要です。
Altairのデータ分析ソリューションは、すべての取引活動の可視化と不正行為防止を実現します。本ウェビナーで、ATMにおける不正使用予測検知を例に解説します。
【セミナーの内容】
・金融機関におけるリスク管理と課題
・ATMにおける不正使用予測検知事例のご紹介
・Altair Knowledge Worksのご紹介
Webinars
スマートファクトリー - 機械学習でデータ活用し製造業のリスクを軽減
ものづくりの現場では、工場内のあらゆる機器をインターネットに接続することで品質や状態などの情報を「見える化」したり、情報間の因果関係を明確にするなど、効率的な経営のため、全体最適を図る多くの取り組みがなされています。
Altairの機械学習による予測分析ツールAltair Knowledge Studioは、これまで数々の工場におけるスマートファクトリー化実現をサポートしてきました。隠れた異常を特定し、製造資産の次のレベルの監視と保守のためのインサイトを提供することにより、製造現場の効率を高めるツールです。
今回は、製造現場のデータライフサイクル全体において、運用データを活用し、リスク軽減および生産性向上を実現するKnowledge Studioのソリューションをご紹介します。
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