生産ラインの故障などで生じる非稼働時間を少なくできれば、生産性は向上する。機械の稼働状況を監視し、異常の兆候を早めに見つけ出せれば、大きな故障に発展する致命的なトラブルを未然に防ぐことができる。
それを実現するには、センサーが取り付けられた生産ライン上の装置からデータを常に取得し、分析し続ける必要がある。このデータ分析を人間に変わって自動的に行うのが、人工知能（AI）や機械学習を活用したデータ分析ソフトウエアだ。センサーから得られたデータを使用して、異常な動作やパターンを特定し、異常の発生を予測する。
本資料では、生産ラインの故障予測や異常検知に向けたデータ分析ソフトウエアについて解説する。機械学習を用いた複雑な分析ワークフローを作成するには、従来はデータサイエンスの専門知識やコーディング技術が必要だったが、最新のソフトウエアではマウス操作だけで高度な機械学習予測モデルを構築できる。故障予測・異常検知とリアルタイムモニタリングを低コストで実施できるという。
EDI（電子データ交換）の導入は自社だけでは完結しない。このため、EDI導入を検討する際には下請法との関係を心配する企業も少なくない。本資料は、EDI導入における下請法の留意点について解説したものだ。
技能・技術を次の世代に伝える伝承問題。人材不足はますます深刻になる。本資料では、技能・技術の伝承の問題点とその解決策を解説。技能・技術伝承を進めるための6つのステップと効果的なITソリューションを紹介する。
車載Ethernetには多くの規格が存在する。従来規格のCAN、LIN、FlexRayなどもなくならない。テストを効率的に進めるためには、さまざまな規格に対応したデータ転送、ロギング、解析などのツールが必要だ。
クルマをスマートフォンのように、機能をアップデート可能にする。その仕組みを実現可能にする車載通信技術として注目を集めているのが「SOME/IP」だ。その概要を車載システム開発者に向けてわかりやすく解説する。
合成生物学を応用したDNA合成への期待が高まっている。がんや感染症の新薬開発につながる可能性があるからだ。合成速度やコストなど課題は山積みだが、その解決に向けて半導体関連技術が今、注目を集めている。