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実験の自動化による研究効率、データ品質の向上

実験の自動化による研究効率、データ品質の向上

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    • 概要

    本セミナーでは、実験の自動化について基礎から解説し、実験の自動化導入手順やPoC (技術検証) の合理的な進め方、生成AI・ChatGPTの活用、効率的な実験自動化、ラボオートメーション環境の構築技術について詳解いたします。

    開催日

    • 2025年7月14日(月) 11時00分 ～ 16時30分

    受講対象者

    • 材料・化学・電子材料分野などで研究開発に携わる方
    • 実験の効率化や自動化導入に関心のある研究者や技術者
    • データサイエンスやMIの活用に関心がある研究開発者、エンジニア
    • 研究開発のマネジメントや効率化、DX推進に関わる方

    修得知識

    • 材料研究におけるDX推進のポイントやMI活用の基礎知識
    • ラボオートメーションの導入による研究プロセスDX化の重要性
    • 材料開発プロセスにおける自動化・自律化システムの基本構成と活用方法
    • 自動化導入手順やPoC (技術検証) の合理的な進め方
    • ラボ・オートメーションの概要とMI推進
    • フロントラインワーカーの生産性向上支援
    • 実験機器のリモート制御に関する基礎知識
    • 生成AIを用いて効率的にラボオートメーションを実現する方法とその際の注意点
    • マルチモーダルAIの基礎
    • マルチモーダルAIを用いた自律自動実験

    プログラム

    第1部 データ駆動型のアプローチによるラボオートメーション

    (2025年7月14日 11:00〜12:00)

    　単なる装置の自動化に留まらない、実験計画からデータ解析、次の条件提案までを含む「自動自律化」の概念と実例を紹介し、研究開発の効率と質を飛躍的に向上させる未来像を提示する。

    • ラボオートメーションを活用した研究プロセス自動化の概要とメリットを紹介
    • 自動化技術を活用して研究効率やデータ品質の向上を図る具体的事例を紹介
    • 自動化導入に向けた検証の進め方や導入プロセスを分かりやすく解説
    1. 材料研究開発における課題とデジタル技術活用の動向
      1. 伝統的な研究手法とデータサイエンスの融合
      2. マテリアルズインフォマティクス (MI) の役割と位置付け
    2. ラボオートメーションの概要と目的
      1. 研究工程における自動化の意義
        • 計画
        • 実験
        • 分析
        • 報告
      2. 実験データの再現性と品質向上への期待
      3. 単純作業の軽減と研究者の負担軽減
    3. 自動化・自律化システムの基本構成
      1. ソフトウェア技術
        • データ管理
        • 解析
        • 可視化
      2. ハードウェア技術
        • 装置自動化
        • 試料搬送
    4. 自動化システムの活用事例
      1. 有機材料プロセス
        • 合成
        • 評価
      2. 薄膜材料
        • 薄膜作製
        • 特性評価
      3. セラミックス材料
        • 秤量
        • 混合
        • 焼成
        • 評価
    5. 技術導入の検証プロセス (PoC) の流れ
      1. 装置単位での自動化検証
      2. 複数装置連携の検証とデータ活用の仕組み
      3. データを用いた条件最適化手法の検証
    6. ラボオートメーション導入ステップの一般的な流れ
      1. ニーズの整理と自動化範囲の明確化
      2. 小規模環境での検証と効果確認
      3. 実際の研究環境への導入と運用支援
      • 質疑応答

    第2部 ラボオートメーションよるフロントラインワーカーの生産性向上支援

    (2025年7月14日 13:00〜14:00)

    　研究開発の国際的な競争が激化し、より短期間・低コストでの研究開発が課題となっている。この課題に対し、日立は研究DXを加速するLumadaで展開されるソリューション・技術を活用し、研究部門で発生する各種データに対してAIを用いて、研究者間で研究手法やノウハウを最大限利活用するためのラボ・オートメーションの導入を推奨している。これにより、日立は新たな研究知見の獲得や迅速な研究探索を可能とするなど、研究開発のさらなる高度化・効率化を支援する。
    　本講演では、そのラボ・オートメーションの概要とMI推進、そしてフロントラインワーカーの生産性向上支援について説明する

    1. めざすべき姿を実現する、日立マテリアルDXソリューション
      1. 日立マテリアルDXソリューションとは
      2. サービスの概要
    2. 材料開発ソリューションとLAP
      1. 材料開発ソリューション
        1. デジタルエンジニアリング
        2. システムインテグレーション
        3. コネクテッドプロダクト
        4. マネージドサービス
      2. Laboratory Automation Platform
      3. One Hitachi /日立の精神を体現するソリューション
    3. 研究部門へのサイバー・フィジカルシステムの導入
      1. 導入パターン
      2. 進め方のご提案
      3. 計測機器との連携
      4. 企業への導入事例
    4. フロントラインワーカーの生産性向上支援について
      • 質疑応答

    第3部 ChatGPTを活用したラボオートメーション

    (2025年7月14日 14:15〜15:15)

    　人工知能を初めとするデータ科学技術の発展に伴い、大量にデータ取得が可能なラボオートメーションの重要性が高まっています。また、ChatGPTなどの生成AIがプログラミングを支援してくれるようになり、ラボオートメーション環境構築のハードルは徐々に下がっています。
    　本講座では、ChatGPTなどの生成AIを活用しながらPythonプログラミングを行うことにより、効率的にラボオートメーション環境を構築する方法や、実施例について紹介します。

    1. 実験機器のリモート制御
      1. リモート制御の概要
      2. ハードウェア構成
      3. ソフトウェア開発
      4. 具体的事例
    2. ChatGPTを活用したラボオートメーション
      1. 生成AIの概要
      2. ChatGPTを用いた自動実験プログラム開発例
      3. ChatGPT使用時の注意点
      4. その他の生成AI
    3. 有機エレクトロニクス研究におけるラボオートメーション
      1. 有機エレクトロニクスの概要
      2. デジタル印刷で作る有機トランジスタ
      3. 有機トランジスタ研究のための自律実験システム
      4. コンビナトリアル実験とベイズ最適化
      • 質疑応答

    第4部 複合材料の研究開発を加速するマルチモーダルAIと自律自動実験

    (2025年7月14日 15:30〜16:30)

    　材料開発の効率化、人力では難しい異なる複数の特性の最適化を目的にデータ科学の活用が高い注目を集め、マテリアルズ・インフォマティクスやプロセス・インフォマティクスとして多様な方法論について検討が行われてきた。近年生成AIを材料化学分野に適用する動きが自然言語処理だけに限らず進んできており、身の回りの材料開発に生成AIがいる時代は目の前に迫っている。
    　本セミナーでは材料化学分野で生成AIを生かすために基盤となるデータへの向き合い方や考え方について紹介する。

    1. 材料化学分野におけるデータ活用の3つのトレンド
      1. データ活用技術の変遷
      2. 3つのデータ活用のトレンドの特徴
      3. 生成AIの到来
    2. マルチモーダルAI
      1. マルチモーダルAIとは
      2. 材料分野に適用可能なマルチモーダルAIの仕組み
    3. 材料化学分野へ適用可能なマルチモーダルAIと適用事例
      1. 生成AIを用いた材料の物理・化学構造情報の生成
      2. 生成AIの多様な材料情報への適用
      3. 複数の材料特性の予測及び最適組成の探索
      4. マルチモーダルAIによる材料特性の制御
    4. AIによる自律駆動実験
      1. 実験の自動化と自律化
      2. 実験プロセスを自律化するためのポイント
    5. 今後の展望
      • 質疑応答
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    講師

    • 中野 学 氏
      MI-6 株式会社 ラボオートメーション事業部
      事業責任者
    • 森田 秀和 氏
      株式会社 日立製作所 公共システム事業部 デジタルソリューション推進部
      部長
    • 松井 弘之 氏
      山形大学 大学院 有機材料システム研究科 有機材料システム専攻
      教授
    • 室賀 駿 氏
      産業技術総合研究所 ナノカーボンデバイス研究センター
      主任研究員
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    主催

    株式会社 技術情報協会
    お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

    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
    : 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
    複数名
    : 55,000円 (税別) / 60,500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 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
    • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000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 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
      • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 220,000円(税別) / 242,000円(税込)
      • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 250,000円(税別) / 275,000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。
    • 請求書は、代表者にご送付いたします。
    • 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
    • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
    • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

    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、 Zoomのシステム要件 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。
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