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研究・実験データの蓄積、管理と活用への仕組み作り

研究・実験データの蓄積、管理と活用への仕組み作り

～属人的データ蓄積状況からの脱却 / データ探査、分析を意識した蓄積の仕方 / 効率的なデータ収集、一元管理、活用へ向けた仕組みをどのように作り定着させるか～
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開催日

  • 2023年11月8日(水) 10時30分 ～ 16時45分

プログラム

第1部 研究・実験データ収集の自動化、一元管理への仕組み作り

(2023年11月8日 10:30〜12:00)

　当社では、材料開発、シミュレーション、評価分析等の幅広い専門領域の人材が協創することによって、独自のMIを推進し、近年では、データ駆動型開発で提案された材料の顧客採用や現場での実装など、実際の成果が見えてきている。データ駆動型開発を進めるためには、研究・実験データの収集、一元管理そして、その有効活用が必要となる。
　本講座では、素材・材料開発において、当社が進めているデータの収集、一元管理そして活用に向けた仕組み作りの考え方と、それが事業貢献に繋がった事例について述べる。

  1. データの収集、一元管理が必要な背景
    1. 素材、材料開発における世の中の状況
    2. 収集されたデータのMI活用と開発貢献
  2. 事例紹介 データの自動収集×MIが事業貢献に至った事例
    1. データを効率的に収集できる実験計画
    2. 開発が活用できるデータベースの構築
    3. データの取得、収集、活用の仕組み化
  3. データの収集、一元管理そして活用に向けた仕組み作り
    1. データの収集、一元管理を阻む壁の理解
    2. トップダウン/ボトムアップ
    3. データ収集、活用に向けた人材育成と文化の醸成
    4. スモールスタート&スモールゴールの設定
    5. ツールの活用
  4. 今後の展開
    • 質疑応答

第2部 研究DX基盤におけるデータアーキテクチャ

〜計測装置からのデータ収集・データ構造化の進め方〜

(2023年11月8日 13:00〜14:30)

　データ駆動型研究の進展に伴い、効率的なデータ収集の仕組みが求められている。機械学習等による新規材料を開発するマテリアルズインフォマティックス (MI) では、実験データ等を多角的にデータ収集することが予測モデルの構築や検証において極めて重要である。このようなマテリアル開発におけるデータ駆動型研究のためには、教師データ (学習データ/検証データ) となる計測装置等からのデータおよび、そのデータ構造化の方針を策定しておかなければならない。物質・材料研究機構では、計測・プロセス技術に特化したデータ構造化の設計指針をもとにICT技術を活用したデータ収集を省人的に進めるDX基盤 (マテリアルDX基盤) を運用している。
　本セミナーでは、マテリアルDX基盤に必要となるデータ設計 (データアーキテクチャ) の考え方について紹介する。

  1. なぜデータ構造化が必要か – Why –
    1. データをとりまく環境の変化
    2. データ利活用の研究動向
    3. データ収集ができない主な理由
    4. 科学技術のデータ収集で直面する三重苦
    5. ソリューション: データ構造化とデータ設計
    6. データ構造化のポイント
  2. データ構造化で何ができるか – What –
    1. データ構造化システムの概要
    2. データ構造化のシステムデザイン
    3. 機器の分類
    4. データ構造化による自動化機能
    5. データセットの活用形態例
    6. データ構造化のメリット
  3. データ構造化のデータ設計指針 – How –
    1. データ構造化のための5D
    2. データ利活用におけるデータセットの基本構造
    3. 計測分野におけるデータ空間の展開
    4. データ取得にかかる負荷 (工数)
    5. データ設計の指針
    6. データ構造化の開発におけるフロー
    • 質疑応答

第3部 研究・実験データの効果的な蓄積、管理と定着のさせ方

(2023年11月8日 14:45〜16:45)

　IoT等で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、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆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、効果的な利用、活用を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
　本講演では、まず、R&D部門のデータ蓄積の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか?そのような状況にはどのような問題を孕んでいるのか?を説明させていただきます。次に、研究・実験データ、主にExcelの共有、利活用状況を改善するためには、データ探査、分析を意識したデータ蓄積が重要であることを説明させていただき、具体的にどのような点に注意をして、研究・実験データの効果的な蓄積、管理を行っていくべきかを論じます。最後に、データ共有システム、データベースを導入する場合の陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、解説します。

  1. R&D部門のデータ蓄積の実情
  2. 属人的データ蓄積状況が生み出される原因
  3. 属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
  4. 属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
  5. 研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法
  6. データ探査、分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点
  7. 蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
  8. データ探査、分析を意識したデータ蓄積を行うための意識改革
  9. データ蓄積、DB化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
  10. データ蓄積、DB化後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
    • 質疑応答
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講師

  • 新明 健一 氏
    積水化学工業 株式会社 先進技術研究所 情報科学推進センター MI推進グループ
    グループ長
  • 松波 成行 氏
    物質・材料研究機構 マテリアル先端リサーチインフラセンターハブ
    代表 (センターハブ長)
  • 上島 豊 氏
    株式会社キャトルアイ・サイエンス
    代表取締役
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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

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受講料

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: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)
複数名
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複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
  • 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。
  • 他の割引は併用できません。

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
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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