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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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年9月2日〜10日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年9月2日まで承ります。
本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。
生成AIの業務活用は多くの企業にとって喫緊の課題だが、自社の実験データを活かした活用となると「どこから始めればよいか分からない」という声が多い。また、少量のデータに対して生成AIを使っても、大きなうまみは得られにくい。生成AIが真に力を発揮するのは、人間が全体を把握しきれないほどの実験データがばらばらと大量に存在する場面である。そのデータをデータベースとしてつなげることで、生成AIがナビゲーターとなり、必要な知見を引き出してくれる。一方で、生成AIはコードを書くことにも長けており、バイブコーディングのように対話しながらアプリケーションを構築する手法も広がっている。生成AIの登場により、実験のバックグラウンドを持つ現場の方が、自分たちのデータを使って自ら試し、作れる範囲は大きく広がっている。
LLMは材料科学に関する幅広い一般知識を持つが、自社の装置で、自社の条件で取得した実験データは知らない。本セミナーで紹介するのは、LLMにツールとして実験データベースを接続することで、このギャップを埋め、LLMに「企業固有の知識源」を与えるAIエージェントである。このシステムは、生成AIのサブスクリプション費用のみで、データベース構築からAIエージェントの開発まで実現した。中でもグラフ型データベースNeo4jは、LLMとの連携に適しており、無料で安定性が高く、現場の方にも扱いやすい。
本セミナーでは、Neo4jをLLMに自社の実験知見を与えるためのナレッジグラフとして活用し、材料実験のAIエージェントを構築する方法を実践的に解説する。細かいコードの解説ではなく、生成AIを活用してどのように構築したかというプロセスに焦点を当てる。構築作業の大部分を生成AIとの会話で進めた際のやり取りや、精度・速度を向上させるために実施した工夫、つまずいたポイントなども紹介する。実験のバックグラウンドを持つ方にとって、「自分たちでもできそうだ」と感じていただける内容を目指している。
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 | |
|---|---|---|---|
| 2026/8/5 | 研究開発部門におけるIPランドスケープの導入と実践 | オンライン | |
| 2026/8/6 | 機械学習による適応的実験計画 | オンライン | |
| 2026/8/6 | 予兆保全のためのデータ基盤構築と現場を止めずに進める製造DXの実践アプローチ | オンライン | |
| 2026/8/6 | 製造現場における暗黙知の言語化と技能伝承の進め方 | オンライン | |
| 2026/8/7 | メディカルライティング業務での生成AI活用法とプロンプトの組み立て方 | オンライン | |
| 2026/8/7 | ベイズ統計の基礎とデータ分析、予測への応用 | オンライン | |
| 2026/8/7 | マテリアルズインフォマティクスの中核をなす計算科学シミュレーション技術 | オンライン | |
| 2026/8/7 | ものづくり・研究開発の進め方、論理的技術者思考とその実践 | オンライン | |
| 2026/8/7 | 臨床研究のためのサンプルサイズ設計入門 | オンライン | |
| 2026/8/7 | GAMP 5 2nd Editionの理解と効率的なCSV実施方法 | オンライン | |
| 2026/8/10 | メディカルライティング業務での生成AI活用法とプロンプトの組み立て方 | オンライン | |
| 2026/8/10 | ベイズ統計の基礎とデータ分析、予測への応用 | オンライン | |
| 2026/8/10 | 技術棚卸しへの生成AI活用とコア技術を起点とした新規事業テーマ発掘 | オンライン | |
| 2026/8/13 | 生成AIを活用した実験計画法とその妥当性検証法 | オンライン | |
| 2026/8/17 | マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータの生成・蓄積・活用方法 | オンライン | |
| 2026/8/17 | 臨床研究のためのサンプルサイズ設計入門 | オンライン | |
| 2026/8/17 | 予兆保全のためのデータ基盤構築と現場を止めずに進める製造DXの実践アプローチ | オンライン | |
| 2026/8/17 | 製造現場における暗黙知の言語化と技能伝承の進め方 | オンライン | |
| 2026/8/18 | 生成AIを活用した効率的なプレゼン資料作成の仕方 | オンライン | |
| 2026/8/18 | 攪拌プロセスの予測・計算の進め方、その応用 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2025/5/30 | AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測 |
| 2025/3/31 | ベイズ最適化の活用事例 |
| 2025/3/31 | 生成AIによる業務効率化と活用事例集 |
| 2024/11/30 | 技術マーケティングによる新規事業・R&Dテーマの発掘 |
| 2024/10/31 | 自然言語処理の導入と活用事例 |
| 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 |
| 2023/10/31 | 出口戦略に基づく研究開発テーマの設定と事業化への繋げ方 |
| 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 |
| 2022/8/31 | 研究開発部門と他部門の壁の壊し方、協力体制の築き方 |
| 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 |
| 2022/4/28 | プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化 |
| 2022/1/12 | 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック |
| 2021/10/29 | “未来予測”による研究開発テーマ創出の仕方 |
| 2021/8/31 | 研究開発の "見える化" によるR&Dテーマ評価、進捗管理と進め方 |
| 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 |
| 2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
| 2021/3/31 | 研究開発テーマの評価と中止/撤退判断の仕方 |
| 2020/12/30 | 実践Rケモ・マテリアル・データサイエンス |
| 2020/10/30 | 研究開発者のモチベーションの高め方と実践事例 |