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DX導入による実験の短縮、研究開発の効率化とその進め方

DX導入による実験の短縮、研究開発の効率化とその進め方

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開催日

  • 2021年7月28日(水) 10時00分 ～ 17時00分

プログラム

第1部. RPAによる研究開発業務の短縮化と導入、効率的運用の仕方

(2021年7月28日 10:00〜12:00)

　DX (デジタルトランスフォーメーション) が叫ばれる中、企業のデジタル化は喫緊の課題です。その状況での生産性向上の目玉といわれているのが RPA です。
　しかしながら、一部の企業ではRPAによる成果が非常に大きい事例があるものの、RPAは導入の仕方が難しく、考え方を誤ると逆効果になる側面があります。また、研究開発業務は、RPAが得意とする単純作業が少なく、単なる自動化のためのRPAだけでは成果に限界があります。
　当講演では、RPAなどによる業務改善の多数の支援実績がありコンサルタントとして活躍している講師が、RPAの導入方法や落とし穴などについてわかりやすく解説致します。

  1. RPA の概要
    1. RPAに向く業務/向かない業務
    2. RPAを導入するメリット
    3. 各RPAツールの特徴
    4. RPAツールのデモ
  2. RPAの導入事例
    1. 各業界の導入事例
    2. 研究開発部門での導入対象業務
    3. 業務改善との併用
  3. RPA導入方法と落とし穴
    1. RPAツールの選択方法
    2. RPA導入の進め方 (失敗しないためのノウハウ)
    3. 研究開発業務での導入での注意事項/運用の工夫
    4. RPAの将来像
    • 質疑応答

第2部. 実験の自動化による研究の短縮化とその導入、活用のポイント

(2021年7月28日 12:45〜14:45)

　日本は少子高齢化が進み、人手不足が顕在化しているうえ、働き方改革により、短時間で最大の成果を出すことが強く求められています。さらに、コロナ禍を契機に、全自動、遠隔操作で研究を進める体制の構築が急務となります。すなわち、今、日本の研究開発は「変革」を求められています。重要なことは、日本の強みである「化学や材料に関する勘・コツ・経験」とマテリアルズインフォマティクス、人工知能 (AI) 、そして、ロボット技術を組み合わせて、「日本にノウハウやデータ」が自然に集まる仕組みを作ることです。
　本講演では、ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ=デジタルラボラトリの基礎と動向・導入事例に関して紹介します。

  1. 背景 . AIやロボットを活用した研究開発の重要性
    1. AI、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリとは
    2. デジタルラボラトリが研究環境に与えるインパクト
  2. AIやロボットを活用した研究開発に関する世界の動向
  3. AIとロボットを活用した材料研究に関する一杉研の取り組み
    1. ベイズ最適化による合成条件最適化のシミュレーション例
    2. ベイズ最適化とロボットを活用した全自動薄膜合成・評価装置の紹介
    3. ロボットによる薄膜合成例
    4. 人間ドックの材料版: マテリアルドック
    5. AIを活用したイオン伝導度評価手法の開発
    6. AIやロボットを研究開発の現場に導入するまでの道筋
    • 質疑応答

第3部. 配合推奨AIによる研究開発の効率化

(2021年7月28日 15:00〜17:00)

　近年は「R&D業務のDX変革・元年」ともいうべく、R&D業務でのDX変革のニーズが多く、市場は活発化しております。そのような中で、将来目指すべき姿をAI活用やデータ分析の観点からお話させていただきます。IBMでは「R&D Process Optimization」と題して、データ分析コンサルティング・サービスを展開しております。この活動をIBMでリードしている講師の経験の中から、今回は「配合問題」を中心にAI活用の先進事例をご紹介させていただきます。研究開発や新商品開発を効率化するためには、いわゆる「開発データの蓄積」が必要ですが、この取り組みを十分に成熟して実現できている事業者は多くはありません。おそらく「検討はしているが進まない」「試行錯誤している」という状況が実態ではないでしょうか。
　今回の講演では、いち早く他社先進事例から研究開発や新商品開発を効率化するためのポイントを学び取っていただき、皆様の業務課題を解決するための助けとなることを期待しております。

  1. R&D業務のDX変革の可能性と目指す姿
  2. IBM分析サービス「R&D Process Optimization」のご紹介
  3. 実験データに関するAI活用のポイントとロードマップ
  4. 実験データを分析する技術や手法に関するご紹介
  5. 研究開発や新商品開発の効率化の期待効果の考え方
  6. R&D業務でのAI活用に関する業界先進事例の総括
  7. 先進事例1:化学メーカー様における活用事例
    • 化合物の配合と組成物の物性に関する分析と研究開発の効率化
  8. 先進事例2:飲料メーカー様における活用事例
    • 官能評価と原料の配合に関するデータ分析と新商品開発
  9. 先進事例3:化粧品メーカー様における活用事例
    • 他社化粧品の原料配合を参考にした新商品開発
  10. 将来の量子コンピュータ活用に向けた提言
  11. R&D業務における特許分析と活用事例の参考事例集ご紹介
    • 質疑応答
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講師

  • 高安 篤史 氏
    合同会社コンサランス
    代表
  • 中山 亮 氏
    東京大学 理学系研究科 化学専攻 固体化学研究室
    特任助教
  • 佐藤 和樹 氏
    日本アイ・ビー・エム株式会社 コンサルティング事業本部 製造・流通・統括サービス事業部
    プリンシパル・データサイエンティスト
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主催

株式会社 技術情報協会
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  • 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。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
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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

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。
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