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AI前提で進める材料開発の設計と実務

生成AIの次へ

AI前提で進める材料開発の設計と実務

～AIの導入から、業務・組織・評価まで含めた全体設計へ / 次世代AI (AIエージェント・Physical AI) 時代の材料開発～
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    • 概要

    本セミナーでは、材料開発のDXについて取り上げ、基盤となるマテリアルズ・インフォマティクスの基礎と位置づけから、生成AI・AIエージェント・Physical AIといった最新のAI技術とそれらによる研究開発の変化、AIを実務で機能させるための設計 (ハーネスエンジニアリングの観点) 、組織変革や必要な人材、アジャイル開発と研究開発プロセスの融合、実務への落とし込み (判断軸と実行ステップ) について解説いたします。

    配信期間

    • 2026年7月17日(金) 10時30分 ～ 2026年7月31日(金) 16時30分

    お申し込みの締切日

    • 2026年7月17日(金) 10時30分

    受講対象者

    • 製造業・材料系企業におけるR&D企画/技術企画部門
    • 研究開発部門のマネジメント層
    • 企業・大学・公的機関における研究者
    • DX推進・データ活用担当者

    修得知識

    • 最新のAIトレンド
      • 生成AI
      • AIエージェント
      • Physical AI
    • AI導入がPoC止まりに終わる理由
    • 研究開発プロセスの具体的な変化
    • AI活用を“設計”として捉える視点
    • 材料開発における配合設計・プロセス条件探索・実験計画をAI前提で再設計する視点
    • 自社でのAI活用に向けた実行指針

    プログラム

    　近年、生成AIの急速な発展により、研究開発や製造業におけるAI活用は大きな転換点を迎えている。さらに、AIエージェントやPhysical AIといった新たな潮流の登場により、AIは単なる「解析ツール」から、「意思決定や実行を担う存在」へと進化しつつある。一方で、多くの企業においてはAI導入がPoC (概念実証) に留まり、実務への展開が進んでいないのが実情である。その背景には、AIをツールとして導入するにとどまり、業務・組織・評価まで含めた全体設計に踏み込めていないという構造的な課題がある。
    　本講座では、こうした課題に対し、AIを実務で機能させるための設計の重要性 (いわゆるハーネスエンジニアリングの観点も含む) を踏まえながら、最新のAIトレンドを整理する。その上で、「AIは導入するものではなく、設計するものである」という視点のもと、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) から発展した研究開発の変化を構造的に捉え、材料開発における実務への適用と進め方を提示する。特に材料開発においては、探索空間の広さや実験コストの高さといった特性から、AI活用の設計次第で大きな競争優位を生み得る分野である。本講座を通じて、自社におけるAI活用の次の一手を具体的に描ける状態を目指す。

    1. 最新AIトレンドの全体像
      1. 生成AIの現在地と限界
      2. AIエージェントの爆発的な進展と実務への影響
      3. Physical AIの台頭 (なぜ今注目されているのか)
      4. AI活用の次のステップとしての「設計」の重要性
    2. マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎と位置づけ
      1. マテリアルズ・インフォマティクスとは何か (背景と目的)
      2. 従来の材料開発の限界
      3. 実験計画法 (ベイズ最適化) の考え方 (概要)
    3. 生成AIとAIエージェントによる研究開発の変化
      1. 生成AIの本質 (思考支援としての役割)
      2. AIエージェントの登場と業務プロセスへの統合
      3. 顧客起点の研究開発へのシフト (AIと基幹システム連携の可能性)
      4. 研究開発における意思決定の変化
        • これまで人が全部決めていた探索を、AIと一緒に設計する形に変わりつつある
    4. Physical AIと現場の変革
      1. Physical AIとは何か
      2. 政策・産業動向 (国内外、中国の動きなど)
      3. ラボオートメーションと材料開発への応用
      4. 実験プロセスの自動化と今後の可能性
    5. ハーネスエンジニアリングによるAI実用化
      • 本講座の中核となる考え方
        1. AIを“使える状態”にするための設計とは何か
        2. 評価・改善ループの重要性
        3. ツール導入から設計・運用への転換
    6. 組織・人材・アジャイル開発
      1. 縦割り組織の限界と変革の必要性
      2. AI時代に求められる人材像 (実装中心から設計・運用・ビジネスアーキテクチャへ)
      3. アジャイル開発と研究開発プロセスの融合
    7. 実務への落とし込み (判断軸と実行ステップ)
      1. セキュリティ・ガバナンスの考え方
      2. ベンダーとの役割分担 (内製/外注の判断軸と進め方)
      3. 今後押さえるべき技術/やめるべき取り組み
        • 材料開発においては、属人的な探索プロセスや過度な手作業データ整理からの脱却が重要となる。
      • 質疑応答
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    講師

    • 向田 志保 氏
      三井化学株式会社 DX推進本部 DX企画管理部
      主幹研究員
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    主催

    サイエンス＆テクノロジー 株式会社
    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
    : 38,200円 (税別) / 42,020円 (税込)
    複数名
    : 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

    複数名受講割引

    • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500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 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
    • 同一法人内 (グループ会社でも可) 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。
    • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
      申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
    • 他の割引は併用できません。
    • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

    アカデミー割引

    教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

    • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
    • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
    • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

    アーカイブ配信セミナー

    • 「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
    • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
    • お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
    • 別途、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
    • 視聴期間は2026年7月17日〜31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、PDFファイルをダウンロードいただきます。
    • 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。
    • 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。
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