データ駆動型化学を実践する上でのデータの見方や取り扱いの考え方を、事例を通して理解することを目的とする。分子設計、材料設計、そしてプロセスの監視と制御までを扱うことで、データ解析が拓く可能性を概観する。

1. インフォマティクスとは何か
   1. インフォマティクスの概要
   2. バイオインフォマティクス
   3. ケモインフォマティクス
   4. マテリアルズインフォマティクス
2. データ解析の基礎
   1. データ解析の基礎
   2. 扱うデータの特性把握
3. インフォマティクスとは
   1. データのモデル化法
   2. モデルの逆解析
4. 分子設計の事例紹介
5. 有機材料の設計 (ポリマーアロイ) の事例紹介
6. 触媒設計の事例紹介
7. (マテリアルズ) インフォマティクスを実践するには何が必要か
   1. データベース
   2. ソフトウエア
   3. 化学・材料とAIの両方の知識と経験?
8. 少ない実験データ・少ない実験回数での目的物性実現の方法
9. ソフトセンサー
10. プロセスインフォマティクス
11. 今後の展望と課題、海外の動向