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ヨーロッパ最大の鉄道会社での音響測定データ解析と可視化
■ プロジェクトの目的
線路や車両の点検自動化を進めるため、従来の人による点検と、機械（音響データや画像解析を使用）による点検結果の相違点を特定・検証することを目的としました。
■ 体制・人数
社内3名のチームで進行。
■ 自分のポジション・役割
データベースから対象となる音響測定データを自動的に取得・整備。
問題箇所を特定し、検証結果をレポート形式で提出。
Pythonを使用して、データ取得の自動化や解析を効率化。
■ 目的を達成する上での課題
測定環境（速度や気象条件など）によってエラーが大きくなり、解析結果にばらつきが生じる問題がありました。
■ 課題に対して取り組んだこと
速度や環境の違いに左右されない平均値を算出するための新しい計算式を導入。
従来とは異なるデータ解析のアプローチを試みることで、点検結果の相違点をより正確に検証。
■ ビジネス上の成果
プロジェクトを期間内に完了させ、鉄道インフラの点検自動化に向けたデータを提供。
新しい解析手法が今後の検証プロセスにも活用される見込みを確立。