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

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

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。

配信期間

  • 2025年12月2日(火) 12時30分2025年12月12日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2025年12月2日(火) 12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
    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。

アーカイブ配信セミナー

  • 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。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2025/12/4 ChatGPTによるQC工程表、作業標準書の作成とプロンプト設計 オンライン
2025/12/5 製造、生産業務へのロボット導入とティーチングの進め方、生成AIの活用 オンライン
2025/12/5 IPランドスケープの取り組み事例と実施体制の構築 オンライン
2025/12/8 製薬分野に特化した生成AIによる知的財産業務の効率化 オンライン
2025/12/8 生成AI実践活用術 東京都 会場・オンライン
2025/12/9 AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ及び人材の育成 オンライン
2025/12/9 研究開発ポートフォリオの仕組み構築の全体像とマネジメントしていくための具体的活動 オンライン
2025/12/9 生成AIを活用した情報収集、分析と戦略立案への応用 オンライン
2025/12/9 研究開発テーマにおける費用対効果の基礎と算出・評価方法 オンライン
2025/12/10 AI特許調査ツールの選定基準と導入、運用のポイント オンライン
2025/12/10 研究開発テーマにおける費用対効果の基礎と算出・評価方法 オンライン
2025/12/11 QC (試験部門) における効果的な電子化、電子化後のデータファイルの保管・管理における実務ポイント オンライン
2025/12/11 生成AI、AIを活用したマーケティング業務効率化と運用のポイント オンライン
2025/12/11 AI特許調査ツールの選定基準と導入、運用のポイント オンライン
2025/12/11 技術を売上利益に変える技術マーケティングの進め方と潜在ニーズの発掘 オンライン
2025/12/11 研究開発・製品開発投資の収益性評価と費用配賦の考え方・進め方 オンライン
2025/12/12 マテリアルズ・インフォマティクスのための実験データ統合、一元化とデータベースの構築、効果的な活用法 オンライン
2025/12/12 よくわかる技術文書の作成法 オンライン
2025/12/12 シナリオプランニングをとりいれた市場・製品・事業・技術ロードマップの策定と実行手法 オンライン
2025/12/15 生成AIによる特許実務の効率化とプロンプト設計 オンライン

関連する出版物

発行年月
2025/5/30 AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測
2025/3/31 生成AIによる業務効率化と活用事例集
2025/3/31 ベイズ最適化の活用事例
2024/11/30 技術マーケティングによる新規事業・R&Dテーマの発掘
2024/10/31 自然言語処理の導入と活用事例
2024/9/30 最新GMPおよび関連ICHガイドライン対応実務
2024/1/12 世界のマテリアルズ・インフォマティクス 最新業界レポート
2023/12/27 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法
2023/10/31 出口戦略に基づく研究開発テーマの設定と事業化への繋げ方
2023/4/28 ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法
2022/8/31 研究開発部門と他部門の壁の壊し方、協力体制の築き方
2022/4/28 研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化
2022/4/28 プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化
2022/1/12 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック
2021/10/29 “未来予測”による研究開発テーマ創出の仕方
2021/8/31 研究開発の "見える化" によるR&Dテーマ評価、進捗管理と進め方
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2021/3/31 研究開発テーマの評価と中止/撤退判断の仕方
2020/12/30 実践Rケモ・マテリアル・データサイエンス