ここでは電機メーカーの品質管理部門で働くタツヤさんがPrediction Oneの進め方ガイド機能をつかってエアコンの故障率が上がっている原因を特定したストーリーを紹介します。
Prediction Oneを使っていく中でタツヤさんが直面した課題や感じたことをタツヤさんの一人称の視点で紹介します。
作業に行き詰りそうになった時にどんな対応を取るのか、様々なバックグラウンドや解決したいテーマを持つユーザーがPrediction Oneをどのように活用していくのか、参考にしてください。
私は電機メーカーの品質管理部門で働いている。
最近、会社の主力製品である家庭用エアコンの故障率が上昇し、顧客満足度の低下や修理コストの増加が経営課題となっていた。故障率上昇の原因究明が急務となり、社内で故障率低減プロジェクトチームが組まれ、私もその一員として任命された。しかし、故障の原因といわれても候補が多くて絞り込めない……。
そんな時、社内のIT担当者からPrediction Oneという機械学習を用いた予測分析ツールを紹介された。これは初心者でもデータを入れるだけで簡単に予測モデルを作成できるらしい。さらに予測モデルはデータのうちどの項目が予測に寄与したのかも表示してくれるとのことだ。
異常値のチェックのため、品質管理部門には生産ラインの各種データがたまっており、Prediction Oneに投入するデータはありそうだ。もしかしたら故障原因の特定にも役立つかもしれない……。このツールを使って、生産工程のデータから不良原因の解明をしてみよう。機械学習の知識はないが大丈夫だろうか……。