演者は、主に探索研究部門における電子情報管理システムの導入検討や運用実績、および多岐にわたる業界の企業への支援の経験に基づき、研究情報を扱う形態や意識が研究分野や部門によって異なることを認識してきた。
　本講演では、特に生データの情報管理において進めなければならない形態や、「後日に活用する」という観点でデータベース化することの重要性や電子的なシステム管理することの必要性を再確認する。業界や部門に応じて管理水準目標をどう設定していけばよいのか、電子的ツールのもつ特徴や表面的に見える利点だけでなく実践してみないとわからない紙運用との根本的な違いを紹介する。情報管理体制を電子環境で実現することは情報活用の質的変化をもたらすDXであることを明確にしたうえで、環境構築において想定される課題とそれへの対策、AIでの活用も見据えたうえでの実際の従事者が留意しなければならない要点等も紹介する。

1. 使える情報とは
2. 生データとは
   1. 生データの定義
   2. 用途別の生データ取扱い方
3. 研究や製造に関する情報を管理する必要性
   1. 情報を管理する目的
   2. 研究・生産情報の管理がなぜ重要か
   3. Data Integrityから教わる業界別の研究記録保証の考え方
   4. 研究不正を防止するには
4. 情報管理における電子化の重要性
   1. 昨今の情報管理における課題と要求される水準
   2. 研究情報管理における電子化の流れ
   3. 電子化とData Integrity
   4. 電子システムを活用するメリット
5. 電子情報管理システムの種類
   1. 電子情報管理システムの種類別の基本的機能
   2. 部門、業種別で使われるシステム
   3. 電子情報管理システムのバリデーション
6. 電子署名・監査証跡とは
   1. 電子署名や監査証跡を記録することによる利点と課題
   2. 電子署名の形態の種類とシステム内で起こる課題と対応策
   3. 特許先願性における電子署名の位置づけ
7. データベース作成における留意点
   1. データベースの定義
   2. データベースの運用と厳密度
   3. Excelの限界
   4. データベースの構成における工夫
   5. データ入力手順の工夫
8. 機器分析データにおける生データ管理方法
   1. 専用システムによる保全管理
   2. LAN接続環境での収集方法と工夫
   3. LAN非接続機器からの収集
9. 電子的情報管理環境における生データ管理やデータベース作成のメリット
   1. 実験操作手順の記録と業務効率化
   2. データの解析作業と収容
   3. 電子管理システムだからこそ実現できる新環境
   4. システム導入後の従事者の意識変化
10. AIの活用を見据えたDX
    1. DigitalizationからDigital Transformationへ
    2. コンピューティング (計算科学) とAIの違い
    3. AIを研究や製造部門に活用する利点
    4. AI研究を進めるためのデータベース作成のありかた
    5. 標準化/共通化の重要性
11. 電子情報管理システムの導入・展開における課題と対応策
    1. 電子管理体制構築におけるよくある落とし穴
    2. 要求仕様の設定
    3. 役割分担
    4. 運用体制における監視の重要性
    5. 紙と電子の違いに対する理解
12. 総括
• 質疑応答

※進行の関係で順序あるいは内容に一部変更の可能性がございますことをご了承ください