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
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
(2025年1月17日 10:30〜16:30)
研究開発、商品開発はもちろん、問題解決、工程管理などあらゆる場面で実験は必要不可欠なものです。そのような実験を考えるというプロセスの中で最も重要なものに実験パラメーターの選択と実験水準の設定、そして、実験結果の解釈があります。多くの方にとって悩みの種であると同時に、適切に検討されていないという実態があります。
とりあえず温度を変えてみようか、とりあえず振ってみるか、といった「思い付き実験」や「とりあえず実験」といった無駄な実験が散見されます。これは、実験を検討するという点について適切な教育が行われておらず、各自の独断で進められていることが理由の一つとして挙げられます。実験計画法といったものもありますが、適用するためには自身でパラメーターを設定する必要があります。
本セミナーでは、パラメーター選択から、実際の実験水準としての条件設定の考え方、結果解釈について、事例を交えながら詳細に解説します。
(2025年2月7日 10:30〜16:30)
研究開発、商品開発はもちろん、問題解決、工程管理などあらゆる場面で実験は必要不可欠なものです。そのような実験を考えるというプロセスの中で最も重要なものの一つにどのような実験をするか、すなわち、実験方法の検討があります。多くの方にとって悩みの種であると同時に、適切に検討されていないという実態があります。
とりあえず、これまでの方法をやってみようか、文献トレースしてみようかというような「とりあえず実験」が多くの研究開発の場で見られます。当然ながらそんなやり方では思うような結果は得られず、時間だけが浪費されます。しかし、一方でどのようにして実験方法を考えるのかといった教育は行われていないという現実もあります。
本セミナーでは、どのようにして実験方法を考えれば良いのかについて情報収集、仮説構築、計画策定まで含めて、事例、演習を交えながら詳細に解説します。
(2025年3月14日 10:30〜16:30)
研究開発において必要不可欠な実験は、実施して終わりではありません。そこから得られる実験結果から結論を導かなければなりません。そこで、必須となるのが実験結果の解析と、実験結果の解釈です。
実験結果の解析では、生データからは分からない様々な情報を引き出す、掘り起こすことになります。ここには、シンプルにピーク位置等を読み取るというようなことから、ピーク分離、統計処理、多変量解析などの複雑な処理が含まれます。ここで重要なことは、単なる作業として行うのではなく、それぞれの方法や手順の原理や限界、注意点を理解していることです。
実験結果の解釈し結論に至るプロセスでは、解析によって得られた情報の意味を読み取ることが求められます。その際には、単なる数学的な解釈ではなく、物理的、科学的意味を解析結果と結び付けなければなりません。その中では、当然ながら客観的な論理思考が必要であり、考えた解釈や結論のチェック検証も必須です。
本セミナーでは、実験結果の解析、実験結果の解釈、結論導出における、考え方、進め方、必要となるツール、注意点などについて実例を交えながら詳細に解説します。
(2025年4月14日 10:30〜16:30)
研究開発においては、実験方法を考えることだけでなく、知財化も想定したデータ等の情報の取り扱い、すなわち、記録が極めて重要ものとなります。加えて、チームや社内における情報共有のためにも記録は必要不可欠と言えます。また近年は様々な機器類の発達で実験データを得ることが容易になってきている反面、日々増えていくデータに溺れてしまっている状況が生まれています。
しかし、残念ながら大部分の企業、開発現場ではこういった記録の残し方、特に重要な実験のノートの書き方などの実験実務に関する体系的教育はほとんど行われていません。そのため、各自が我流の方法に頼っており、人員間、部署間でのバラつき、共有性の欠如といった問題、そして、最悪の場合には情報の損失というような状況まで生まれています。
本セミナー、このような状況を打開して、確実に結果を成果へと昇華させる、より効率的な開発を実現するために必要となる、実験の記録とまとめ方を、基本から様々なケース、対象について、特に実験記録の基本かつ代表である実験ノートに重点 (大幅改定して拡充) を置いて詳細に解説します。
大変申し訳ございませんが、講師と同業 (経営・人事研修・技術コンサルタント、またはこれに類する事業を手掛けている等) の方のご参加はお断り申し上げます。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/1/15 | Pythonを用いた実験計画法とその最適化 | オンライン | |
| 2026/1/19 | 実験の実務 : 実験を効率化して確実に成果を生む実験ノート (記録) の書き方 | オンライン | |
| 2026/1/19 | マテリアルズ・インフォマティクスの実践と低誘電材料開発への応用 | オンライン | |
| 2026/1/19 | 医薬品製造工場・試験室における紙文書・紙記録から完全電子化/ペーパーレス化へのプロセス・管理とDX、DI、AIを活用した対応策・運用の留意事項 | オンライン | |
| 2026/1/22 | 生成AI/AIエージェントを活用した研究開発業務の自動化・自律化 | オンライン | |
| 2026/1/26 | Pythonを用いた実験計画法とその最適化 | オンライン | |
| 2026/1/27 | 実験・測定に必要な統計の基礎とデータ解析のポイント | オンライン | |
| 2026/1/27 | 医薬品・部外品・化粧品分野で必要な品質管理/検査に役立つ化学分析の基礎 | オンライン | |
| 2026/1/30 | 技術者・研究者のための実験計画法入門 | オンライン | |
| 2026/1/30 | 量産に耐えうる最適設計仕様を導く非線形ロバスト最適化 / 非線形ロバストデザイン | オンライン | |
| 2026/2/4 | 実験の実務 : 効率的、確実に目的を達成できる実験内容の考え方 | オンライン | |
| 2026/2/9 | 実験計画法のためのデータ解析・ベイズ最適化の基礎と材料・プロセス・装置設計への適用・最新事例 | オンライン | |
| 2026/2/10 | 医薬品・部外品・化粧品分野で必要な品質管理/検査に役立つ化学分析の基礎 | オンライン | |
| 2026/2/17 | 実験計画法 入門講座 | オンライン | |
| 2026/2/18 | マテリアルズインフォマティクスによる材料開発の効率化 | オンライン | |
| 2026/2/18 | 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 | |
| 2026/2/19 | R&D部門のデータ共有・利活用 (MI, AI) のためのデータ共有システム構築と進め方 | オンライン | |
| 2026/2/20 | 実験の実務 : 実験結果の解析と解釈 | オンライン | |
| 2026/2/20 | 信頼性の高い研究成果/試験Quality 実践 (2日間コース) | オンライン | |
| 2026/2/20 | 信頼性の高い研究成果を得るための生データ・実験記録 (ノート) の取り方 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 2011/7/5 | 分析機器やLIMSのバリデーションとER/ES指針 |
| 2000/8/1 | ページャ受信機設計技術 |