第1部 生成AIのR&Dへの活用と自社データ連携

(2024年6月5日 10:00〜10:30)

　本講演では、セミナー全体のイントロダクションとして、生成AIのR&Dプロセスへの活かし方、用途のアイデア、従来の機械学習ベースの仕組みと比較した際の利点等について概観します。Chat GPTやGeminiを応用し、R&Dプロセスを改善する方法を考察していきます。

1. はじめに
2. 生成AIをR&Dに使うには
3. 機械学習ベースの仕組みと比較したメリット
• 質疑応答

第2部 生成AIと自社データとの連携の仕方、その留意点

(2024年6月5日 10:45〜12:15)

　これまでデジタルトランスフォーメーション (DX) が注目され、製造業も急速にデジタル化を進めていますが、同時に生成AIの登場で生成AIとDXの統合が今後ますます重要となります。
　本講演では、データ活用や生成AIを中心に製造業の効率化と材料設計の加速化に焦点を当て、DXの必要性と具体的な解決策を提供します。課題としてはデータの民主化や組織内のコラボレーションが挙げられ、参加者はデータの自動化と活用手法について学び、製造業におけるDXの実践的な使用方法を習得します。さらに、生成AIの導入による作業の効率化や自動化についても紹介します。

1. 生成AIを活用した業務効率化
   1. 日常課題、課題解決の流れ
   2. 生成AI活用に向けた準備
   3. 生成AIを活用した業務
   4. 生成AIの効果を引き出すシステム構成
      • 各社専用の生成AI作製
      • 生成AIの精度と構成方法
2. 生成AIとDXの連携
   1. 生成AIを生かすDXのシステム構成
   2. 生成AIおよびDXシステムのセキュリティ対策
   3. 生成AIによる情報の二次漏洩防止
• 質疑応答

第3部 生成AIと自社データの連携によるアイデア創出と研究プロセスの変革

(2024年6月5日 13:15〜14:45)

　本講演では、生成AIの技術と自社データの連携により、革新的なアイデア創出と効率的な研究プロセスの変革を実現する方法を探求します。データドリブンな意思決定の強化、創造性の促進、そして研究開発の加速に焦点を当て、生成AIの可能性を最大限に活用する戦略を紹介します。

1. 生成AIとは何か:基本概念の紹介
2. 自社データの価値:データ活用の重要性とポテンシャル
3. 生成AIとデータ連携のメリット:効率性と創造性の向上
4. 研究プロセスにおける生成AIの活用事例
5. 未来を見据えた生成AI技術の展望
• 質疑応答

第4部 AI、生成AIによるアイデア創出と自社データ連携による研究プロセスの効率化

(2024年6月5日 15:00〜17:00)

　ここ最近、ChatGPTや生成AIというキーワードが話題となっています。弊社でも、これらを活用した取り組みが進んでおり、私自身も生成AIを活用した新しいタイプのプロジェクトに複数取り組んでおります。研究開発の領域で、生成AIをどう活用できるのか、生成AIの取り組みをどう進めるべきか、といったご相談をこれまでに数多くお寄せいただきました。
　それら経験から、実際の生成AI活用プロジェクトの事例をお話させていただきます。この機会に、生成AIを活用した最新アプリのデモを交えて皆様にご紹介させていただきます。

1. これまでのAI
2. 研究開発DX変革とAI活用の目指す姿
3. 研究開発DXにおける業務課題と解決策、本番導入事例
4. 研究開発DXとAI活用の期待効果と実ビジネス効果
5. 飲料メーカー様におけるDX業務変革とAI活用のポイント
6. 食品メーカー様におけるDX業務変革とAI活用のポイント
7. 化粧品メーカー様におけるDX業務変革とAI活用のポイント
8. 化学メーカー様におけるDX業務変革とAI活用のポイント
9. マテリアルズインフォマティクスのご紹介
10. これからの生成AI
11. 生成AIのユースケースのご紹介
12. 生成AIの最新アプリのデモンストレーション
13. 生成AI 代筆アプリ
14. 生成AI 検索アプリ
15. 生成AI タスク分割アプリ
16. 生成AI×商品開発のアイディア創出事例
17. 生成AIを活用した新たな取り組みのご紹介
• 質疑応答