時系列データ分析の進め方セミナー：2025年11月25日オンライン講座

■本セミナーの受講形式（会場／Zoom両アイコンある場合は受講形式選択可）

zoom ……Zoomオンライン受講

見逃し視聴あり ……見逃し視聴選択可

★時系列データの特徴をふまえた適切な処理・解析法を基礎から習得！
★実践に役立つ Pythonプログラムファイルを配布致します。

講師

群馬大学　大学院理工学府・理工学部理工学教育センター　准教授　博士（工学）　茂木和弘氏

講師紹介

＊ご略歴
　1993年 4月　群馬大学工学部情報工学科　助手
　2007年 4月　群馬大学大学院工学研究科生産システム工学専攻　助教
　2013年 4月　群馬大学理工学研究院知能機械創製部門　助教
　2014年 4月　群馬大学学術研究院（大学院理工学府知能機械創製部門）　助教
　2024年11月　群馬大学大学院理工学府・理工学部　理工学教育センター　准教授（現在に至る）

＊ご専門および得意な分野・研究：
　人工知能，並列分散システム，組込みシステム

＜その他関連セミナー＞
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日時・受講料・お申込みフォーム

●日時：2025年11月25日(火)　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。

●録音・録画行為は固くお断りいたします。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

お申込みはこちらから

配布資料・講師への質問など

●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
　（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）

PC／タブレット／スマートフォンなど、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。

インターネット回線速度の目安（推奨）　下り：20Mbps以上

開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡いたします。開催前日（営業日）の12：00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報ください。

⇒よくある事例として「弊社ドメイン（johokiko.co.jp）のメールがスパム扱いとなっている」「メールアドレスのご記載ミス」などがございます。お申込み後にフォームへご記載いただいたメールアドレスへ自動返信メールを送信しますので、こちらのメールが受信できない場合、弊社からのZoom入室URLや配布資料のご案内メールもお届けすることができなくなってしまいます。予め受信できる設定にお願いいたします。
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域などのネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応いたしかねますので予めご了承ください。

Zoom使用に関する注意事項（クリックして展開）

公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。

→ 確認はこちら
→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例

Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。

→参加方法はこちら
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティングをお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）

申込み時に（見逃し視聴あり）を選択された方は、見逃し視聴が可能です。（クリックして展開）

見逃し視聴ありでお申込みされた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。

セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。

原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します（一部、編集加工します）。

視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。

ex）2/6（月）開催セミナー → 2/10（金）までに配信開始 → 2/17（金）まで視聴可能
→見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」

＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞

メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。

準備出来しだい配信いたしますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。上記例の2/6開催セミナーの場合、2/8から開始となっても2/17まで視聴可能です。

GWや年末年始・お盆期間などを挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。

原則、配信期間の延長はいたしません。

万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、（見逃し視聴あり）の方の受講料は（見逃し視聴なし）の受講料に準じますので、ご了承ください。

セミナーポイント

　センサ技術の進歩などにより、様々な分野で高頻度・高精度な時系列データが得られるようになった。これに伴い、膨大なデータの処理と解析が重要な課題となっている。
　時系列データによる予測は、設備保全、異常検知、需要予測、交通予測など多くの場面で必要とされる。ただし、これらのデータを適切に処理・解析しなければ、有効活用できない。
　本講演では、時系列データの前処理、特徴抽出、機械学習による予測モデルの活用について紹介する。また、Pythonを用いて時系列データの前処理や特徴抽出、予測モデルの構築方法を学ぶ。

＊尚、本講座ではPythonによる実践は講師の実演のみとなり、受講者側での実習は実施しません。
＊実演に使用するPythonプログラムファイルは、受講者に配布致します。

○受講対象：
　製造業・インフラ・物流などの技術者で設備の予知保全や異常検知を行いたい方やセンサーデータを活用した業務改善を目指す方、データサイエンスやAIに興味がある方　など

○受講後、習得できること：
　・時系列データの前処理と特徴抽出の方法
　・機械学習による予測・異常検知の技術
　・Pythonを使った実践的なデータ解析スキル
　・実務への応用力（需要予測、設備保全など）

セミナー内容

1. 時系列データ解析の必要性
　- 時系列データの重要性
　- センサ技術の進歩とデータ活用

2. 基本概念
　- 時系列データとは何か
　- 特徴や他のデータとの違い
　- データの量・質・処理の難しさ

4. 時系列データ解析処理のすすめ方
　- 前処理方法
　- 特徴量エンジニアリング
　- モデル構築（選択・学習）
　- 評価・チューニング・応用

5. 機械学習による時系列データ処理
　- 予測・異常検知手法
　- 使用するアルゴリズムの概要

6. Pythonによる実践
　- 使用するライブラリとツール
　- 解析例

7. 応用事例の紹介
　- AIを利用した外観検査
　- 機器・設備の異常検知・故障予知

8. まとめ

　　＜質疑応答＞