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
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
本セミナーでは、研究データ解析で必要となるデータの成形、可視化、統計処理、レポート作成まで、生成AI (ChatGPT) を活用してこれらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。
研究データ解析の現場では、Excel・CSV ファイルの整形や可視化、さらには統計処理やレポート作成まで、多くの非効率な作業が研究者・技術者の負担となっています。本講座では、生成 AI (ChatGPT) を活用して、これらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。
前半では、AI 協働で成果を最大化するためのプロンプト設計の基礎と、Excel/CSV/Python を用いたデータ前処理の具体的手法を解説します。欠損値処理、型変換、外れ値の検出など、研究データに共通する課題を AI とどのように分担するかを実演形式で学びます。
中盤では、Excel の分析ツールや Python (pandas, matplotlib, seaborn) を用いた基本統計分析・可視化を扱い、「AI にコードを書かせ、検証しながら解析を進める」実践的なワークフローを提示します。論文・発表で使える高品質な図表の生成方法や、ChatGPT に解析結果を要約させる際のポイントも具体例を交えて紹介します。
後半では、生成 AI の文章生成能力を活かし、「背景 → 目的 → 手法 → 結果 → 考察」のレポート構成を自動生成する方法を解説します。また、AI の誤りや想定外の出力に適切に対処するための検証方法、データ取り扱いにおけるリスク管理にも触れ、研究現場ですぐに使える実践知と安全運用の両立を目指します。
本講座を通じて、参加者は「AI パートナード学習」の概念のもと、研究データ解析の各工程を AI と協力して効率化するための総合的なスキルを習得できます。
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。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/1/13 | 火災・爆発の未然防止にむけた火災現象・防爆構造・防爆範囲の理解 | オンライン | |
| 2026/1/13 | Excelを用いる蒸留の理論と計算 | オンライン | |
| 2026/1/13 | 外観検査の自動化技術とシステムの構築 | オンライン | |
| 2026/1/13 | 品質管理の基礎 (4日間) | オンライン | |
| 2026/1/13 | 品質管理の基礎 (4) | オンライン | |
| 2026/1/14 | 研究・実験データの収集、一元化とプラットフォーム構築 | オンライン | |
| 2026/1/14 | 材料研究開発に活かすマテリアルズ・インフォマティクスの基本と研究事例 | オンライン | |
| 2026/1/14 | 分析法バリデーションコース (2日間) | オンライン | |
| 2026/1/14 | ICH Q2 (R2) 、Q14をふまえた承認申請時の分析法バリデーションの留意点 | オンライン | |
| 2026/1/15 | プラスチック成形、樹脂/フィラー分散、フィルム製膜におけるAI、データサイエンスの活用、DX化/IoTへの展望 | オンライン | |
| 2026/1/15 | 逆問題解析による材料の構造、プロセス条件設計 | オンライン | |
| 2026/1/15 | 生成AI時代のパテントマップ実践法 | オンライン | |
| 2026/1/15 | 時間管理・業務効率化の大原則と今すぐ出来る実践法 | オンライン | |
| 2026/1/15 | Pythonを用いた実験計画法とその最適化 | オンライン | |
| 2026/1/15 | マテリアルズインフォマティクスにおける少ない実験データを活用した物質探索・プロセス最適化の進め方 | オンライン | |
| 2026/1/15 | 材料研究開発に活かすマテリアルズ・インフォマティクスの基本と研究事例 | オンライン | |
| 2026/1/16 | IPランドスケープの実践事例と戦略提言のポイント | オンライン | |
| 2026/1/16 | 設計業務の「ムリ・ムダ・ムラ」解消による人手不足解決方法 | オンライン | |
| 2026/1/16 | 計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計への応用 | オンライン | |
| 2026/1/19 | Excel/Pythonを活用した製造現場の品質データ分析入門 | オンライン |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 2022/2/28 | 撹拌装置の設計とスケールアップ |
| 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 |
| 2021/10/18 | 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠 |
| 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 |
| 2021/3/31 | 研究開発テーマの評価と中止/撤退判断の仕方 |
| 2020/10/30 | 研究開発者のモチベーションの高め方と実践事例 |
| 2020/7/28 | 紙データの電子化プロセスとスプレッドシートのバリデーション/運用/管理 |
| 2018/12/27 | R&D部門の“働き方改革”とその進め方 |
| 2018/9/28 | コア技術を活用した新規事業テーマの発掘、進め方 |
| 2013/6/21 | 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用 |