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R&D部門における実験データ共有システムの導入と効果的な利活用技術

R&D部門における実験データ共有システムの導入と効果的な利活用技術

~属人的なデータ共有・活用状況を脱するためのシステム導入・運用・体制づくり / データ探査・分析を意識したデータ蓄積方法と蓄積データの分析方法~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、R&D部門におけるデータ蓄積の実情と問題点・課題、属人的なデータ蓄積状況を脱するための蓄積方法とポイント、蓄積したデータを分析する際の注意点、データ蓄積・データベース化における落とし穴とその対策など、詳しく解説いたします。

開催日

  • 2023年12月20日(水) 10時30分 16時30分

受講対象者

  • R&D部門の研究者 (実験データを記録、蓄積をしている方)
  • 実験データを記録、蓄積、分析でお困りの方
  • データ共有、利活用でお困りの方
  • 自社及び他の一般的なR&D部門のデータ共有、利用、活用状況を知りたい方
  • R&D部門のデータに対して、AIを活用したい、させたいと考えられている方
  • R&D部門のデータの利用、活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方

修得知識

  • R&D部門のデータ共有・利活用の実情
  • 属人的データ共有状況が生み出される原因
  • 属人的データ共有状況が引き起こす問題
  • 属人的データ共有状況を脱するためのデータ共有システム導入に必要な要件
  • データ探査・分析を意識したデータ蓄積 (項目名の決定方法) 方法
  • 蓄積データのデータ分析方法
  • データ共有・利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
  • プロジェクトメンバーに求められる資質
  • データ共有システム導入による改善例
  • データ共有システム導入時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
  • データ共有システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

プログラム

 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実際にデータを蓄積分析するときの項目名や分析方法、さらに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。

  1. はじめに
    • 講演者のR&D実績とデータ管理の取り組みについて
  2. R&D部門のデータ共有の実情
    1. R&D部門のデータ共有状況
    2. 属人的データ共有状況が引き起こす問題
    3. 属人的データ共有状況が生み出される原因
  3. データ共有状況を改善するために必要な方策
    1. 属人的データ共有状況を脱するために必要な方策
    2. データ探査・分析を意識したデータ蓄積方法
    3. データ分析は、どのようにして行うのか?
    4. データ共有・利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
    5. プロジェクトメンバーに求められる資質
      1. 研究者
      2. プロジェクトリーダ
      3. ファシリテータ
      4. データサイエンティスト
      5. システム開発、運用スタッフ
  4. 方策を実施した具体例とケーススタディ
    1. データ共有システム導入による改善例
    2. データ共有システム導入時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
    3. データ共有システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
  5. まとめ
    • 質疑応答

講師

  • 上島 豊
    株式会社キャトルアイ・サイエンス
    代表取締役

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 34,700円 (税別) / 38,170円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 34,700円(税別) / 38,170円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) 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。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

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、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • 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。
本セミナーは終了いたしました。

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