IoTやAIの普及により、製造工程以降のデータ利活用は急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理して効果的に利活用する、つまりデータ分析・AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
　本講演では、まず、R&D部門のデータ管理の実情をお話しさせていただき、属人的なデータ管理状況がなぜ発生してしまうのか?そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか?等を説明させていただきます。次に、データ管理状況を改善するために必要な方策に関して、データ管理システムを導入する際に必要な要件、および各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明させていただきます。最後に、これら方策を実施した具体例をもとに、改善効果および改善運用後に陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。

1. はじめに
   • 講演者のR&D実績とデータ管理の取り組みについて
2. R&D部門のデータ管理の実情
   1. R&D部門のデータ管理状況
   2. 属人的データ管理状況が生み出される原因
   3. 属人的データ管理状況が引き起こす問題
3. データ管理状況を改善するために必要な方策
   1. 属人的データ管理状況を脱するためのデータ管理システム導入に必要な要件
   2. 属人的データ管理状況を脱するために必要な各個人の意識改革
   3. 属人的データ管理状況を脱するために必要な会社としての体制づくり
4. 方策を実施した具体例とケーススタディ
   1. データ管理システム導入による改善例
   2. データ管理システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
   3. データ管理システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
5. まとめ
• 質疑応答・名刺交換