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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

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

~データベースの構築とAI・生成AI・機械学習との連携・運用~
オンライン 開催

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年12月2日〜12日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年12月2日まで承ります。

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11月20日(木) 12時30分 ~ 16時30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

 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?、AI、機械学習、生成AIを実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか?、どのように人材の育成を行っていくべきか?に関して、説明をさせていただきます。

  1. はじめに
    • 講演者のR&D実績とデータ共有、利活用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
  3. データ共有はどう実現し、何が期待できるか?
    1. 属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
    2. 報告書の共有及び生成AIに期待して良いこと、良くないこと
    3. データ共有で研究の何が改善できるのか?
  4. データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法とその運用
    1. データ探査を意識したデータ蓄積方法
    2. データ分析は、どのようにして行うのか?
    3. 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
    4. プロジェクトメンバーに求められる資質
  5. AI、機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか
    1. 機械学習などのMIの特性と注意すべき点
    2. 機械学習などのMIを研究へ組み込む方法
  6. データベースと機械学習の連携、運用を維持、拡張させていくときの課題と対策
    1. R&D部門におけるデータ蓄積基盤としてデータベースがなぜ必要か
    2. データベースと機械学習を連携させていく場合の注意点
    3. 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
    4. 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
  7. まとめ
    • 質疑応答

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

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500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 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
  • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000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 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000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。
  • 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。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
  • 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。
  • 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。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • 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。
  • 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。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2025年12月2日〜12日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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