R&D部門へのDX導入のためのプロジェクトチームの作り方とプラットフォーム構築、活用法

オンライン開催

概要

IoTやAIの普及に伴い、研究開発現場におけるデータ管理の重要性がますます高まっています。
本セミナーでは、R&D部門におけるデータ管理の問題点、効果的なデータ利活用を実現する管理手法、組織としての管理体制づくりまでを詳しく解説いたします。

開催日

2021年6月17日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

データ管理で課題を抱えている方
自社及び他の一般的なR&D部門のデータ管理、利用、活用状況を知りたい方
R&D部門のデータに対して、AIを活用したい、させたいと考えられている方
R&D部門のデータの利用、活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方

修得知識

R&D部門のデータ管理の実情
属人的データ管理状況が生み出される原因
属人的データ管理状況が引き起こす問題
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
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
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
データ管理システム導入による改善例
データ管理システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
データ管理システム運用後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

プログラム

第1部. 研究開発におけるマテリアルズインフォマティクスを推進するための体制とステップ

(2021年6月17日 10:30〜12:00)

近年あらゆる産業・業務におけるデジタルトランスフォーメーション (DX) は急速に進んでおり、企業存続発展のためにDXは必須いえる状況にあります。その流れでは産業の川上に位置する化学・素材の業界においても同様であり、特に研究開発の場面ではマテリアルズインフォマティクス (MI) の導入が行われております。本講演では国内外企業におけるマテリアルズインフォマティクス導入の現状と、効果的にマテリアルズインフォマティクスを推進するための体制、そのステップについて説明を行います。また、マテリアルズインフォマティクス推進の選択肢の一つとして長瀬産業が提供するTABRASAの紹介も併せて実施いたします。

はじめに
1. 長瀬産業について
2. 長瀬産業におけるDX・新規事業の育成
化学・素材企業におけるDX
1. 化学・素材業界におけるDX全体像
2. 世界・各社の動き
研究開発におけるマテリアルズインフォマティクスの活用
1. 研究開発におけるマテリアルズインフォマティクス全体像
2. 世界・各社の動き
研究開発におけるマテリアルズインフォマティクスの推進
1. マテリアルズインフォマティクス推進方法の選択肢
2. マテリアルズインフォマティクス推進の体制・ステップ
マテリアルズインフォマティクス推進SaaS「TABRASA」
1. 「TABRASA」の特長
2. Analyticsアプローチ
3. Cognitiveアプローチ
さいごに

質疑応答

第2部. 研究開発部門へのDX導入、社内展開と人財育成の取り組み

(2021年6月17日 12:45〜14:15)

材料メーカーの研究開発部門では、人材の大半が化学系出身のため、数学的な素養を有する人材は少ない。また、実験に関しては、経験的手法に頼ることも多く、最もDX全般の導入が遅れている。このような背景から、AIを活用した材料開発であるマテリアルズ・インフォマティクス (MI) を導入するのは至難の業である。しかし、成功事例に伴い社内での普及も進み、一旦理解を得れば、実はマテリアルズインフォマティクスはRPA、エッジAI、ロボティクスといった様々なDXの組み込み系アイテムと相性が良いことに誰しもが気づくことができる。三井化学では草の根活動的にマテリアルズインフォマティクスの普及を進め、21年度のテーマアイテム数は100に届きそうな勢いである。地道な活動が中心となるが、ここ数年の取り組み並びに今後の展望・予想について述べたい。

材料メーカーのDX導入に関する背景
1. 材料メーカーの人材構成
2. DX導入の障害
3. 「トップダウン」「ボトムアップ」それぞれのアプローチ
導入の種まき
1. マテリアルズインフォマティクスが何をどこまでやるのか。結局はDX全般に繋がる。
2. 社内営業の必要性
3. 社外連携、コミュニティ参加
人財育成
1. 人員構成
2. 研修事例
3. 求められる人財、スキル
活用例
1. マテリアルズインフォマティクスは解析するだけではなく実験で当てていくことが大事、そのための手段
2. マテリアルズインフォマティクスを誰もが使いこなすためにはDXツールの活用が必須
3. 活用事例
知的財産対応
1. どこまでが権利化されるのか
2. 何をモチベーションに出願するのか
今後の展望
1. 技術サービスへのDXの取り組み
2. マテリアルズインフォマティクス×ロボティクス
3. エッジAI、RPA、AI – OCR
4. 量子コンピュータによる網羅的探索、計算の高速化の期待
5. 自然言語処理によるトレンド予測
まとめ

質疑応答

第3部. 研究開発部門のDB,インフォマティクスプラットフォーム構築とその活用法と注意点

(2021年6月17日 14:30〜16:30)

　IoT等で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、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆ど進んでいないのが実態です。
　本講演では、まず、R&D部門のデータ管理の実情をお話させていただき、データ管理状況を改善するために導入すべきDB,インフォマティクスプラットフォームに必要な要件を説明させていただきます。
　最後に、これら方プラットフォームを導入、運用した具体例を基に改善効果および改善運用後陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して、紹介させていただきます。

はじめに (講演者の会社、経歴紹介)
R&D部門のデータ管理の実情
データ管理状況を改善するために必要な方策
DB,インフォマティクスプラットフォーム構築
1. DB,インフォマティクスプラットフォームに必要な要件
2. 導入における効果
3. 導入における注意点
DB,インフォマティクスプラットフォームの運用
1. 運用における落とし穴
2. 運用における落とし穴の回避方法
まとめ

質疑応答

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講師

森下夏希氏
長瀬産業株式会社 NVC室 MI推進チーム

チームリーダー
向田志保氏
三井化学株式会社 DX推進本部 DX企画管理部

主幹研究員
上島豊氏
株式会社キャトルアイ・サイエンス

代表取締役

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主催

株式会社技術情報協会

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名

: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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開始日時		会場	開催方法
2026/2/26	生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法		オンライン
2026/2/26	生成AIによる特許調査・分析の現状と実務への適用		オンライン
2026/2/26	マテリアルズインフォマティクスの動向と少ないデータへの適用事例		オンライン
2026/2/26	AIによる二軸押出機の予兆検知・異常兆候把握とデータ活用		オンライン
2026/2/26	生成AIと知的財産で実現する新規用途探索・アイデア発掘実践講座		オンライン
2026/2/27	医薬品プロセスバリデーション実践セミナー		オンライン
2026/2/27	技術者・研究者に必要なマーケティングの基礎、知識と実践		オンライン
2026/3/2	マテリアルズインフォマティクスの動向と少ないデータへの適用事例		オンライン
2026/3/3	AIエージェントを活用したマーケティングの実践		オンライン
2026/3/4	医薬品製造工場・試験室におけるデータの完全電子化とDI対策		オンライン
2026/3/4	他社の用途発明、数値限定発明、パラメータ発明への対抗策		オンライン
2026/3/4	AIを駆使した情報収集と海外先端技術調査 7つのアングル		オンライン
2026/3/4	生成AIで磨く事業企画力と「新市場開拓」の実践	東京都	会場・オンライン
2026/3/5	後発参入で勝つための勝ち筋の見出し方と経営層への説明、説得の仕方		オンライン
2026/3/5	AIを駆使した情報収集と海外先端技術調査 7つのアングル		オンライン
2026/3/5	素材事業の中期R&D、新規事業テーマ探索の進め方		オンライン
2026/3/5	品質保証業務でのAI導入の基礎と効率的な活用法・トラブル対策		オンライン
2026/3/6	Google Gemini3 plus×Workspaceで実現する生成AIによる統計解析・データ分析		オンライン
2026/3/6	シナリオプランニングによる「未来洞察」と不確実な時代を勝ち抜く戦略構想の実践		オンライン
2026/3/9	生成AIによる特許調査・分析の現状と実務への適用		オンライン

発行年月
2025/5/30	AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測
2025/3/31	生成AIによる業務効率化と活用事例集
2024/11/30	技術マーケティングによる新規事業・R&Dテーマの発掘
2024/10/31	自然言語処理の導入と活用事例
2024/9/30	最新GMPおよび関連ICHガイドライン対応実務
2023/12/27	実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法
2023/10/31	出口戦略に基づく研究開発テーマの設定と事業化への繋げ方
2022/8/31	研究開発部門と他部門の壁の壊し方、協力体制の築き方
2022/4/28	研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化
2022/4/28	プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化
2022/1/12	製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック
2021/10/29	“未来予測”による研究開発テーマ創出の仕方
2021/8/31	研究開発の "見える化" によるR&Dテーマ評価、進捗管理と進め方
2021/3/31	研究開発テーマの評価と中止/撤退判断の仕方
2020/10/30	研究開発者のモチベーションの高め方と実践事例
2020/7/28	紙データの電子化プロセスとスプレッドシートのバリデーション/運用/管理
2018/12/27	R&D部門の“働き方改革”とその進め方
2018/9/28	コア技術を活用した新規事業テーマの発掘、進め方
2012/2/14	LIMS導入に関する導入の留意点セミナー
2011/12/14	QCラボにおける厚生労働省「コンピュータ化システム適正管理GL」対応セミナー

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