技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、AI・ロボットを活用して短時間で大量の実験データを取得する方法、研究者の技量や経験・勘に頼らない効率的な実験等、研究効率を飛躍的に高めるDXの導入方法と運用の仕方について具体的な事例を交えて詳解いたします。
(2023年3月3日 10:00〜12:00)
リサーチ・トランスフォーメーション (RX) は、これからの研究開発活動の姿へ向けた、研究開発の変革を指す。今、社会・産業そのものだけでなく、将来への投資である研究開発の在り方も、新たな時代の新たな姿へと変貌していく過程にある。そては、これまでの延長線だけでは開けない地平に挑むために必要な変革と捉えたい。研究開発活動の一連のプロセスにおいて、いわばオペレーティングシステムをトランスフォームすることをここではRXと呼ぶ。変革のドライバーとして、研究開発のDXは重要な手段となるが、DX自体は目的ではない。DXだけでない、研究開発システム全体を新しい姿へと導くことがRXである。
本講演ではRXの要諦や課題を、内外の科学技術・イノベーション動向を交えて紹介する。
(2023年3月3日 13:00〜15:00)
日本は少子高齢化が進み、人手不足が顕在化しているうえ、働き方改革により、短時間で最大の成果を出すことが強く求められています。さらに、コロナ禍を契機に、全自動、遠隔操作で研究を進める体制の構築が急務となります。すなわち、今、日本の研究開発は「変革」を求められています。重要なことは、日本の強みである「化学や材料に関する勘・コツ・経験」とマテリアルズインフォマティクス、人工知能 (AI) 、そして、ロボット技術を組み合わせて、「日本にノウハウやデータ」が自然に集まる仕組みを作ることです。
本講演では、ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ=デジタルラボラトリの基礎と実験の自動化・自律化に関する動向・導入事例に関して紹介します。
(2023年3月3日 15:15〜17:15)
ここ数年、研究開発DX変革のニーズをIBMへ数多くお寄せいただいており、市場は活性化しております。これらの声に応えるために、私は「R&D Process Optimization」というオファリングをリードし、お客様へ展開させていただいております。その活動の中で弊社は研究開発におけるAIシステムの本番稼働を様々ご支援させていただきました。
本講演では、商品開発や実験データ解析に利用されるAIシステムやその試作品情報のデータベース化について、AI活用の最新事例をお話させていただきます。また、システム導入というご提供形態をさらに発展させて、格安のAI as a Serviceという形で、すぐに利用可能な汎用AI利用サービス (Webアプリ) もご用意させていただいております。 研究開発業務の無駄をなくして効率化し、AIを活用してより高度な付加価値を生むために「どんなことを考えるべきか」を他社導入事例を振り返りつつ、お話します。AIを活用して業務を効率化することで、人間はより市場創造型・未来志向型の仕事に注力することができます。ぜひ研究開発DXを進めるポイントを学び取っていただき、皆様の業務課題を解決するための助けとなることを期待しております。
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。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/6/19 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 | オンライン | |
| 2026/6/19 | GxP領域データの (完全) 電子化プロセスとデータインテグリティ対応の具体的ポイント | オンライン | |
| 2026/6/19 | 実機データでつくるAI制御モデル | オンライン | |
| 2026/6/19 | ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 | オンライン | |
| 2026/6/23 | 機械学習を用いた流体力学現象の予測とモデリング | オンライン | |
| 2026/6/24 | Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 | オンライン | |
| 2026/6/24 | 生成AI時代のPythonデータ分析 | オンライン | |
| 2026/6/25 | Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 | オンライン | |
| 2026/6/25 | 少数・不揃いな計測データの機械学習とモデル設計 | オンライン | |
| 2026/6/25 | 生成AI時代のPythonデータ分析 | オンライン | |
| 2026/6/26 | 電子実験ノート・ラボノートを活用したデータ収集、一元管理の進め方 | オンライン | |
| 2026/6/26 | マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例 | オンライン | |
| 2026/6/26 | 第一原理計算と機械学習を用いた材料設計へのアプローチ | オンライン | |
| 2026/6/26 | MES (製造実行システム) とシステムの連携の考え方と導入/開発/検証/運用を円滑に進める為の実務要点 | オンライン | |
| 2026/6/29 | マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例 | オンライン | |
| 2026/6/30 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 | オンライン | |
| 2026/6/30 | AI前提で進める材料開発の設計と実務 | オンライン | |
| 2026/6/30 | AI・人工知能による感情センシングと応用事例 | オンライン | |
| 2026/7/2 | 化学実験室における安全管理の要点 薬品・器具・装置の取り扱いおよび事故事例と安全対策 | 東京都 | 会場 |
| 2026/7/6 | 少数・不揃いな計測データの機械学習とモデル設計 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2025/3/31 | ベイズ最適化の活用事例 |
| 2024/10/31 | 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発 |
| 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 |
| 2024/1/12 | 世界のマテリアルズ・インフォマティクス 最新業界レポート |
| 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 |
| 2023/6/30 | 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用 |
| 2023/4/28 | ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法 |
| 2022/12/31 | 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集 |
| 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 |
| 2021/10/25 | AIプロセッサー |
| 2021/10/25 | AIプロセッサー (CD-ROM版) |
| 2021/7/30 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例 |
| 2021/6/30 | 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明 |
| 2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
| 2020/12/30 | 実践Rケモ・マテリアル・データサイエンス |
| 2020/8/11 | 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート |
| 2020/8/1 | 材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線 |
| 2020/7/31 | 生体情報センシングと人の状態推定への応用 |
| 2020/4/30 | 生体情報計測による感情の可視化技術 |