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研究DXへのデータ収集、構造化とプラットフォーム構築

研究DXへのデータ収集、構造化とプラットフォーム構築

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    • 概要

    本セミナーでは、R&D部門のデータ共有、利活用の実情から解説し、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、研究開発支援プラットフォームを導入する際に必要な要件及び、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いたします。

    開催日

    • 2025年4月3日(木) 10時00分 ～ 17時20分

    修得知識

    • データ探査、分析を意識した蓄積とプラットフォームに要求される要件
    • 生成AIを用いた非構造化データ分析の進め方と意思決定支援
    • 研究DX、生成AI導入を進める上で乗り越えるべき課題とその解決策

    プログラム

    第1部 研究DXへのデータ収集、構造化とプラットフォーム構築

    (2025年4月3日 10:00〜14:00) ※途中お昼休憩を挟みます

    　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、つまり研究DX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、特に、実際にデータを蓄積し、検索、分析するときの項目名の決定法やプラットフォームに要求される要件に関して、説明させていただきます。また、研究DXを進める上で必要な組織体制と意識改革に関しても、説明いたします。

    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プラットフォームに要求される要件
    9. 研究DXを進める上で必要な組織体制と意識改革
      • 質疑応答

    第2部 生成AIが変える研究DX:データ収集からイノベーションまで

    (2025年4月3日 14:10〜15:40)

    1. データ収集と構造化のポイント
      1. データ収集の課題と解決策
      2. 効率的なデータ構造化のアプローチ
    2. 研究DXを支えるプラットフォーム構築
      1. 統合データプラットフォームの設計
      2. 生成AIと連携したプラットフォームの役割
    3. 非構造化データの分析と生成AIの活用
      1. 生成AIを用いた非構造化データの価値抽出
      2. 生成AIの分析力を活用した意思決定支援
    4. 研究DXと生成AI活用の実践事例
      1. 実例1:製品開発における市場分析と戦略策定
      2. 実例2:材料設計における生成AIの適用
    5. 生成AI導入のポイントと乗り越えるべき課題
      1. 生成AI導入における課題と対策
      2. DXを前進させるための実践的な取り組み
      • 質疑応答

    第3部 研究・実験データの蓄積、構造化とデータベース構築

    (2025年4月3日 15:50〜17:20)

    　本講座では、MIの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて知っていただき、特にデータ蓄積に必要な考え方・基礎知識について学んでいただきます。そして、データベース (DB) を作成する際の目的の明確化と出口戦略、そのために必要な具体的なスキルセットについても解説します。

    1. マテリアルズ・インフォティクス概要
      1. データ生成・蓄積・活用の循環サイクル
      2. データ収集時に考えなければいけないこと
      3. データ取得コストについて
      4. 活用可能なデータとは
    2. データ取得のためのベイズ最適化
      1. ベイズ最適化の背後にある数理
      2. 自律実験装置とAIソフトウェア
      3. ロボット制御のための環境整備
    3. 材料データ蓄積を行う上で必要なこと
      1. データベース構築の3つの目的
      2. データベースの種類
      3. ツリー構造を利用した実験データ蓄積
      4. 電子ラボノートの事例
    4. データベース開発に必要なスキルセット
      1. 誰のためのDBか
      2. 開発コストの見積もり
      3. デスクトップアプリとウェブアプリ
      4. フロントエンドとバックエンド
      5. アジャイル開発という考え方
    5. DB構築の出口戦略
      1. パーソナルDB
      2. DBを介した共同研究
      3. DBの共有・共用
      4. パブリックDB
      5. 材料データと課題の多様性への対応
      • 質疑応答
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    講師

    • 上島 豊 氏
      株式会社キャトルアイ・サイエンス
      代表取締役
    • 森 一樹 氏
      伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 科学システム本部 科学システム開発部
      主任
    • 安藤 康伸 氏
      東京科学大学 総合研究院 化学生命科学研究所
      准教授
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    主催

    株式会社 技術情報協会
    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
    : 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
    複数名
    : 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

    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 55,000円(税別) / 60,500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 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500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。
    • 請求書は、代表者にご送付いたします。
    • 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、 Zoomのシステム要件 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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