製造業においては、品質改善や不良要因分析、設備トラブルシューティングなど、現場の長年の知見・ノウハウとデータを組み合わせた高度な分析が求められています。しかし、属人的なノウハウの継承や過去の知識の活用には限界があり、分析結果から洞察を得るための教育コストの増大は、さらなる深い洞察への壁となってきました。

本セミナーでは、Spotfireユーザ向けの自然言語拡張機能 「Spotfire Copilot」 をご紹介します。生成AI（大規模言語モデル: LLM）を活用し、チャット形式でSpotfire上での分析を直接サポートします。さらに、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を取り入れることで、現場に蓄積された過去のナレッジを参照し、業務文脈に基づいた回答を導き出すことが可能になります。

これにより、Spotfireの探索的分析の強みと、熟練者の知見を掛け合わせたインサイト発掘がさらに強化され、製造現場における課題解決を加速します。加えて、Pythonなどによる高度なデータサイエンス実装を支援し、Spotfireでのビジュアルデータサイエンスの可能性を大きく広げます。ぜひ本セミナーにご参加いただき、生成AIとSpotfire Copilotがもたらす新たな価値をご体感ください。