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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本セミナーでは、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績をもとにシステム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。
IoTやAIの普及により、製造工程以降のデータ利活用は急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理して効果的に利活用する、つまりデータ分析・AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
本講演では、まず、R&D部門のデータ共有、利活用の実情をお話しさせていただき、データ共有、利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうのか?そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか?等を説明させていただきます。次に、データ共有、利活用状況を改善するために必要な方策に関して、データ共有、利活用システムを導入する際に必要な要件、および各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明させていただきます。最後に、これら方策を実施した具体例をもとに、改善効果および改善運用後に陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。
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複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2025/10/1 | 大規模言語モデル×Pythonで始めるマテリアルズインフォマティクス | オンライン | |
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2025/10/16 | 分子動力学 (MD) 法の基本原理・具体的な技法から高分子材料開発への応用 | オンライン | |
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2025/10/27 | 化学プロセスにおけるスケールアップとコスト・設備投資試算・事業性判断/意思決定 | オンライン | |
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発行年月 | |
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2018/12/27 | R&D部門の“働き方改革”とその進め方 |
2018/9/28 | コア技術を活用した新規事業テーマの発掘、進め方 |
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 |