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

ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント

ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント

~スモールスタートから進めるラボオートメーションの環境構築と実践 / 実験自動化を動かすためのPython・生成AI活用と実装のポイント~
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2026年7月29日〜8月8日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年7月29日まで承ります。

概要

本セミナーでは、実験環境の自動化について取り上げ、ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント、実験自動化を動かすためのPython・生成AI活用と実装について詳解いたします。

開催日

  • 2026年7月17日(金) 10時00分17時00分

修得知識

  • 自ラボの作業を「再現性」と「効率」の観点で棚卸しし、自動化候補を特定する方法
  • 低コスト構成 (ロボットアーム+3Dプリント+Python) でのPoC設計と費用・期間の見積もり
  • 電動ピペット改造の設計要点と安全面の留意点
  • 改良プロセスの進め方 (失敗要因の特定→設計改善→再評価) とスケールアップの勘所
  • 将来の自律化 (条件推薦→実験→改善) に向けたロードマップの描き方
  • ラボラトリーオートメーションの現状
  • システム設計戦略の立て方
  • ラボオートメーションの実際
  • 電子ラボノートの役割
  • 電子ラボノートのMIへの貢献の在り方
  • 電子ラボノートを定着させるための工夫
  • 実験機器のリモート制御に関する基礎知識
  • 生成AIを用いて効率的にラボオートメーションを実現する方法とその際の注意点

プログラム

第1部 無機合成実験におけるスモールスタートラボオートメーション

(2026年7月17日 10:00〜11:30)

 近年、マテリアルズ・インフォマティクスやAIの進展に伴い、実験の自動化 (ラボオートメーション) への関心が高まっています。しかし、高価な大型装置の導入はハードルが高く、小規模な実験室での実現は困難と思われがちです。
 本講演では、市販のロボットアームや電子工作、3Dプリンタを活用した「安価で・小さく始める」実験自動化の手法を、具体的な開発事例や失敗談を交えて解説します。単純作業の代替だけでなく、実験の再現性向上やデータ管理、AI活用を見据えた研究開発の効率化について実践的な知見を共有します。

  1. 研究開発における「実験の自動化」の必要性と背景
  2. 自動化のメリット:効率化、再現性向上、属人性の排除
    1. 実験再現性の向上とばらつき低減
    2. 属人性の排除と技術継承の容易化
  3. 導入の障壁と対策:予算・スペース・安全設計・必要なスキル
    1. 初期投資 (予算) の課題と段階的
    2. 安全設計とリスクアセスメント導入
  4. 自動化の対象選定:人間が苦手な作業とロボットが得意な作業
  5. 機器選定のポイント:ホビー用ロボットと産業用ロボットの違い
  6. 【実例1】固相反応法における粉末秤量・混合プロセスの自動化
  7. 【実例2】X線回折 (XRD) 測定における試料搬送の自動化
  8. 身近なツールの活用:電動ピペットの分解と外部制御化 (電子工作)
    1. 市販機器の内部構造の理解
    2. 外部制御信号の取り出し方法
    3. 安価な自動化ユニットとしての応用
  9. 制御回路の基礎:Arduinoを用いた信号制御
  10. 3Dプリンタを活用した実験器具・専用アタッチメントの設計と製作
  11. Pythonによるロボットアームと周辺機器の連携制御
  12. 失敗から学ぶ装置改良のプロセス (単一機能から複合機能へ)
  13. 小規模実験室におけるデータ管理とシステム連携
  14. 研究室内LLM (RAG) の導入によるナレッジ共有と検索効率化
  15. 自動化から自律化へ:AI実験条件推薦システムとの統合
  16. 今後の展望とまとめ
    • 質疑応答

第2部 分析装置や実験操作のオートメーションシステムの構築方法

(2026年7月17日 12:10〜13:40)

 企業の研究所や品質管理等の現場においては、未だに自動化されていない工程が数多く存在します。そしてそれらの工程の多くは、自動化が困難な場合が多いのが現実です。
 本セミナーでは、複雑な工程を含む実験、分析操作を自動化するノウハウについて、講演者自身が開発したシステムや発明品の実例を交えながら解説いたします。自動化が難しい工程や、予算的に自動化が進まない状況を改善するためのノウハウが得られます。

  1. ラボラトリーオートメーションの現状
  2. システム設計戦略の立て方
    1. ハードウェア設計の戦略
    2. ソフトウェア開発の戦略
    3. バグフィックスとメンテナンス戦略
  3. これが究極のラボラトリーオートメーションだ
    1. 自動即発ガンマ線分析システム
    2. 半自動Sr-90分析前処理システム
    3. 自動Se-79分析前処理システム
    4. デモ用分注・濾過システム
    5. 小規模実験の自動化に役立つ発明品の紹介
      1. 減圧濾過を簡便にする「ろかすま」
      2. 外部制御マイクロピペット「ぴぺすま」
      3. 振動スパーテル
      4. 有機元素分析用試料被覆装置
  4. 今何をすべきか
    • 質疑応答

第3部 実験自動化に向けた環境構築と電子ラボノートの活用

(2026年7月17日 13:50〜15:20)

 従来の紙の実験ノートに代わり電子ラボボートの活用が進んでいる。研究DX推進にあたってのキーワードは、「AI」×「データ」×「リモート化・スマート化」と言える。「リモート化・スマート化」は実験の自動化・リモート化であり、「データ」はデータの統合・管理といえる。ここに電子ラボノートが活用される。「AI」はデータ利活用であり、マテリアルズインフォマティクスにつながる。こうした全体像を見据えながら電子ラボノートの実験自動化への関わり方を述べる。

  1. 電子ラボノートの活用方針
  2. 電子ラボノートの重要性
  3. 研究DX
  4. 電子ラボノートの特徴
  5. 電子ラボノートの導入戦略
  6. 電子ラボノートの選定基準の設定
  7. 電子ラボノートの一例として – eLabFTW
  8. 共通機器に対する電子ラボノートの導入イメージ
  9. NMR分析依頼書のテンプレート
  10. データ収集のためのカルチャー
  11. オープンマインド
  12. リサーチトランスフォーメーション (RX) サイクルについて
  13. RXサイクルの実装の姿
    • 質疑応答

第4部 Pythonと生成AIを用いたラボオートメーションシステム設計

(2026年7月17日 15:30〜17:00)

 人工知能を初めとするデータ科学技術の発展に伴い、大量にデータ取得が可能なラボオートメーションの重要性が高まっています。また、ChatGPTなどの生成AIがプログラミングを支援してくれるようになり、ラボオートメーション環境構築のハードルは徐々に下がっています。
 本講座では、生成AIを活用しながらPythonプログラミングを行うことにより、効率的にラボオートメーション環境を構築する方法や、実施例について紹介します。

  1. イントロダクション
    1. 自己紹介
    2. 有機エレクトロニクスにおけるラボオートメーションの実例
    3. ラボオートメーションのメリットと課題
  2. 実験機器のリモート制御入門
    1. ハードウェアの設計・選定
    2. VISA通信規格
    3. プログラミング環境の選定
    4. PyVISAを用いたリモート制御
    5. PythonによるGUI開発
  3. ChatGPTなどの生成AIを活用したラボオートメーション
    1. 生成AIの概要
    2. 生成AIを用いたGUI付きリモート制御プログラムの開発
    3. 生成AIを用いたリモート制御の実例1: 電気計測
    4. 生成AIを用いたリモート制御の実例2: 温度ステージ
    5. 生成AIを用いたリモート制御の実例3: 電動ステージ
    6. よくあるエラーと対処法
    7. 推奨プロンプトテンプレート
    8. 生成AIによるラボオートメーションの注意点
    9. ラボオートメーション人材
    • 質疑応答

講師

  • 林 博之
    京都大学 大学院 工学研究科 材料工学専攻
    助教
  • 大澤 崇人
    国立研究開発法人 日本原子力研究開発機構 物質科学研究センター
    研究主幹
  • 船津 公人
    奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター
    センター長, 特任教授
  • 松井 弘之
    山形大学 大学院 有機材料システム研究科 有機材料システム専攻
    教授

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
: 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。
  • 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 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)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 220,000円(税別) / 242,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 250,000円(税別) / 275,000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2026年7月29日〜8月8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。

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
2026/5/14 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
2026/5/14 コア技術の明確な定義・設定と育成、継続的な強化方法 オンライン
2026/5/15 技術者・研究者が学ぶプロンプトエンジニアリング (データ分析への活用) オンライン
2026/5/15 生成AIとスプレッドシートのAI関数による特許調査手法 オンライン
2026/5/18 技術者・研究者が学ぶプロンプトエンジニアリング (データ分析への活用) オンライン
2026/5/18 生成AIによる新規事業構築プロセスの変革と実践ポイント オンライン
2026/5/18 後発参入で勝つパテントマップと技術&知財戦略の策定と実践方法 オンライン
2026/5/18 新規モダリティの事業価値を最大化する特許・知財戦略 : 取得タイミング、範囲設定、ポートフォリオ、費用対効果 オンライン
2026/5/19 生成AIによる特許明細書作成と人による内容確認・判断のポイント オンライン
2026/5/19 ロボットを活用した実験の自動化 オンライン
2026/5/19 特許調査・明細書・IPランドスケープの実践体系 オンライン
2026/5/19 最適な生産計画の出発点となるAI需要予測のポイント オンライン
2026/5/19 ものづくりデジタルツインの基礎と応用 オンライン
2026/5/20 AIを使った非線形実験計画法と実験計画法 オンライン
2026/5/20 R&Dマーケティングの基礎編・実践編 2日間セミナー オンライン
2026/5/20 研究開発部門のマーケティングの基本知識 オンライン
2026/5/20 生成AIを活用したIPランドスケープの進め方とレポーティング、プレゼンテーションのポイント オンライン
2026/5/20 ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎と応用 オンライン
2026/5/21 マテリアルズ・インフォマティクスと第一原理計算による材料研究の実践 オンライン
2026/5/21 AIを使った非線形実験計画法と実験計画法 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 ベイズ最適化の活用事例
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
2024/10/31 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発
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
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
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
2022/12/31 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
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
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/25 AIプロセッサー