DataRobot AI Platformを14日間お試しいただける、フリートライアル・プログラムを実施しております。
こちらのプログラムにお申し込みいただき、提供されているサンプルデータはもちろんのこと、お手元のデータを使ってDataRobotをお試しいただけます。
フリートライアルから始めよう！のビデオ・シリーズでは、４つの業界シナリオとサンプルデータを使って、ハンズオンを行うことができます。
また、書籍「DataRobotではじめるビジネスAI入門」も刊行いたしましたので、併せてご活用ください。
ユースケースの内容（課題の内容）
このユースケースでは、鋼板に発生する欠陥の予測を行います。鋼板は建設用、産業用など様々な用途で用いられますが、安全性を保証するために優れた品質が求められます。通常、ある程度の欠陥が見られた鋼板はスクラップにされますが、その欠陥を明らかにするためにはコストのかかる試験プロセスを実施する必要があります。すなわち、スクラップにする鋼板を特定するためだけに時間・コスト・そして専門人材の作業負荷が費やされることになります。
そこで、製造プロセスにおいて可能な限り早い段階で品質欠陥のある鋼板を高い精度で識別することができれば、時間とコストを削減し、高い生産効率を得ることができます。DataRobotを用いれば、優れたデータサイエンティストを雇用する代わりに、社内の製造技術者自ら（あるいはデータエンジニアとともに）、すでに保有している製造分野の専門知識をベースにして機械学習モデルを構築していくことも不可能ではありません。また、機械学習モデルでは欠陥のある鋼板を予測するだけでなく、欠陥の要因の可能性がある項目を見定めることもできます。
データセットの内容
今回のデータセットには、以下の項目があります。今回の予測対象である欠陥（欠陥あり: 1、なし: 0）の他、鋼板種別や、鋼板の状態を表す計測値・指標などが含まれています。
X_最小値、X_最大値、Y_最小値、Y_最大値、ピクセル_面積、X_周囲、Y_周囲、明度の合計、最小明度、最大明度、コンベアの長さ、鋼種_A300、鋼種_A400、鋼板の厚さ、端部 _指標、空洞_指標、直角_指標、外側_X_指標、端部_X_指標、端部_Y_指標、外側_総合_指標、面積の対数、対数_X_指標、対数_Y_指標、方向_指標、明度_指標、面積のシグモイド、欠陥
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