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
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
本セミナーでは、R&D部門へDX導入のためのDX推進プロジェクト、社内の啓蒙活動、データプラットフォーム構築などの進め方について解説し、DX導入、推進する際に陥りがちな落とし穴と回避方法について詳解いたします。
(2022年8月4日 10:30〜12:00)
昨今、素材・化学メーカーにおいても、マテリアルズ・インフォマティクスをはじめとする製造DXの活用が浸透しつつある。実験計画法、分子設計に加え、今後は量子コンピュータ、量子化学計算・CAEといったHPCを活用したシミュレーション技術ならびに、ロボティクス、3Dプリンター、エッジAI、メタバースといったDX技術も並行して活用していく必要がある。こうしたテクノロジーを汎用的に使いこなしていくためには、一部の解析部署員だけではなく、全社員のDXリテラシーを底上げしていく必要がある。
本講演では、DXの社内展開と人財育成の取り組みについて、一般論や当社事例を交えながら、今後の見通しも含めながらまとめていきたい。
(2022年8月4日 13:00〜14:30)
VUCA時代において素材・材料企業が高い競争力を築くためには、従来の研究者の知恵やノウハウに頼る研究開発体制から、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) などのデータサイエンスを活用するデータ駆動型の研究開発体制への変革が必要不可欠である。こうした背景の中で、住友化学は「材料系BigData」、「ユニークなMI」、「誰でもMI」という3つの柱からなるMI戦略の下、データ駆動型の研究開発を推進してきている。こうした戦略の策定と具体的な取り組みの実施においては、コーポレートに新たに設立されたデジタル革新部と研究開発現場の連携が極めて重要なファクターとなっている。
本講演では、住友化学におけるMI戦略とその推進体制について述べる。
(2022年8月4日 14:45〜16:15)
多くの企業で「DX」という掛け声の元、デジタル化や業務効率化、ビジネスモデル改革等が進められています。その流れの中で、研究開発活動のDXも期待されるようになってきました。しかしながら、何から手を付けたら効果を実感することができ、どうすれば研究開発の成果につなげることができるのかお悩みではないでしょうか。まずはマテリアルズインフォマティクス(MI)からやってみよう、とトライアル(PoC)をしてみたが本当に研究開発のスピードアップにつながるのか実感できない。あるいは、MIを実施したいが、専門家もいないし、どうしたら良いのかわからない。このような企業から多くのご相談を受け、ご支援をしております。
中堅から大企業での上記についての経験を踏まえ、そもそも研究開発のDXとはなんだろう、という問いから、各社の状況に合わせた導入のポイントについてご説明いたします。
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 | |
|---|---|---|---|
| 2026/9/24 | AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ方法 | オンライン | |
| 2026/9/24 | 生成AIを活用した業務効率化・生産性向上の実践 | オンライン | |
| 2026/9/24 | 自社コア技術から発想するテーマ創出法 | オンライン | |
| 2026/9/24 | 読み手を意識した日本語メディカルライティングの基本 | オンライン | |
| 2026/9/24 | 研究所の活性化 | オンライン | |
| 2026/9/24 | 不確実性の高い医薬品の研究開発プロジェクトの事業価値評価に基づく意思決定とポートフォリオマネジメント | オンライン | |
| 2026/9/24 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/24 | マーケティング実務への生成AI活用実践講座 | オンライン | |
| 2026/9/25 | 分かりやすい技術文章作成のポイント | オンライン | |
| 2026/9/25 | 侵害予防調査への生成AI活用とその進め方 | オンライン | |
| 2026/9/25 | ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎と応用 | オンライン | |
| 2026/9/25 | 材料実験AIエージェントを自分で作る | オンライン | |
| 2026/9/25 | フロー合成マイクロリアクターと新技術との融合 | オンライン | |
| 2026/9/25 | マーケティング実務への生成AI活用実践講座 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 | オンライン | |
| 2026/9/28 | FMEA・FTAの考え方、実施手順と事例 | オンライン | |
| 2026/9/28 | FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 | オンライン | |
| 2026/9/28 | AI時代の技術マーケティングと調査・戦略企画の実践 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 製薬業におけるCMC・製造領域のデータ・AI活用 | オンライン | |
| 2026/9/28 | 賢くなった生成AIによる特許調査・権利化・知財業務の高度化 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 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 |
| 2020/8/11 | 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート |
| 2020/8/1 | 材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線 |
| 2020/7/28 | 紙データの電子化プロセスとスプレッドシートのバリデーション/運用/管理 |
| 2019/1/31 | マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集 |
| 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 |