CSVデータの可視化だけでは終わらせない！
時系列データ活用術

現在、さまざまな分野でデータ活用が進んでいます。その中でも、センサーデータや機械ログデータといった刻一刻と変化する数値情報を、CSVファイルとして収集しているものの、その先どのように活用すればよいのか分からない、という方も多いのではないでしょうか。
また、CSVファイルを収集して可視化まではしたものの、波形データをどのように読み解けばよいのか分からず、課題を抱えているケースも少なくありません。

本特集では、そうした疑問や不安に対して、データの可視化からさらに活用へとつなげるためのポイントを明確にし、単なる状況把握にとどまらず、データの比較や改善策の立案、効果測定を含めた実行と改善を継続的に行う方法について解説します。

データ活用の実現ステップと作業

データ活用を実現するためのステップは大きく4つに分かれます。
まずビジネス課題の整理、次に仮説検証（収集・分析・評価）、そしてシステム構築、最後にシステム運用です。
またプロジェクト推進に必要となる作業としては、データ収集、可視化、データ分析、変化監視、状態診断、通知がありますが、本記事は、この中でも『可視化』と『データ分析』に焦点を当て解説します。

以下は、データ解析・分析の主なステップを示しています。
データ準備（1～4）、データ分析（5～8）という流れで、収集、確認と可視化、除去・分割・正規化、列選択・ラベル付けからデータ分析など、一連の作業を段階的に進めていきます。

その中でも、ステップ２の「データの可視化」だけでは見えてこない点を、ステップ5-8の「データ分析」によってはじめて確認できることもがあります。あわせて、それぞれのステップで有効なツールをご紹介します。

データ可視化で見るべきポイント3選

データの可視化では、１つのcsvファイルにまとまった情報を可視化します。つまり、複数の個別ケースを確認することで、データ傾向を把握することを目的としています。データ傾向としては、以下のような点を確認できます。

欠損、特徴、異常値の有無などを確認し、データ加工の必要性を判断する
対象区間とそれ以外の区間の見分ける
異常値や状態変化の確認し、正常・異常データの比較を実施する

東京エレクトロンデバイスが提供する「CSVファイル可視化・加工ツール（CX-P）」を利用すると簡単に確認できます。
1つのcsvファイルを読み込んで可視化。マウス操作ですべて実行可能です。

関連製品：「CSVファイル可視化・加工ツール（CX-P）」を詳しくみる＞＞

可視化の次のステップはデータ分析

データ分析のステップでは、単一ファイルの可視化だけでは確認できない、複数データ間の関連性を洞察します。つまり、統計的な傾向を把握します。
データ分析で確認するポイントは3つ、どのデータソースに比較対象の違いがあるか、時系列のどの特徴やどの位置に差異があるか、そして統計頻度的に分布に違いがあるかを定量的に確認します。

東京エレクトロンデバイスが提供する「時系列データ自動分析マシン（CX-M）」を利用して時短でデータ活用してみませんか？
CX-Mは、重要比較ポイントを提示し、定量的なゴール設定のための理解促進をAIがサポートします。

また、時短になる理由はCX-Mは通常データサイエンティストが行う「データ準備」→「特徴抽出」、「機械学習」、「モデル作成/テスト」、「システム実装」から「最適化」までワンクリックで自動で行ってくれます。

実際のCX-Mを利用したデータ分析利用例は以下になります。

さらに、CX-Mはデータの見方のバリエーションも豊富で、様々な観点から複数データ間の比較が可能です。

関連製品：「時系列データ自動分析マシン（CX-M）」を詳しくみる＞＞

効果測定を含めた継続的な実行と改善

効果測定を含めた継続的な実行と改善には、PDCAサイクルが重要です。計画・実行・評価・改善を繰り返し、評価済みの資産を量産工程へ適用し、リアルタイムかつ継続的な品質監視を実現します。
プラン(P)の段階における定量的なゴール設定と、チェック(C)の段階における実証サイクルでの評価・資産化がポイントです。

また、プロセス改善案を現場でリアルタイムに評価→確認→改善を素早く実施し、すばやく効果を測定し、確認反映をすることで、業務改善につながります。

お役立ちツール一覧

データ準備や分析の各工程においては、本記事でご紹介した「CSVファイル可視化・加工ツール」や「CX-M」といったツールが役立ちます。また、データ収集においては、同じCXseries製品である「CX-D」という製品もあります。
データ収集、可視化、ファイル加工、特徴抽出、分析結果の確認、テスト機能など、現場のニーズに合わせてご活用いただけます。