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

機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価

機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価

～少数データ・シミュレーション・生成AI活用まで～
オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
  • ライブ配信セミナーに申し込む
  • アーカイブ配信セミナーに申し込む

    • アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年9月29日〜10月13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10月9日まで承ります。

    概要

    本セミナーでは、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介いたします。

    開催日

    • 2026年9月28日(月) 10時30分 ～ 16時30分

    受講対象者

    • 製造業・材料開発・プロセス開発・品質管理などに携わる技術者・研究者
    • 機械学習やAIを研究開発へ導入したい方
    • 実験回数削減・効率的最適化・異常検知などに関心のある方
    • シミュレーションとAIの融合やデジタルツインに関心のある方
    • 生成AI・LLMの技術活用を検討している方

    修得知識

    • 少数データ環境での機械学習の考え方
    • 過学習・汎化・不確実性の基礎
    • ベイズ最適化による効率的実験計画
    • Active Learningによるデータ取得法
    • シミュレーションと機械学習の融合手法
    • サロゲートモデル・デジタルツインの基礎
    • AIモデルの評価・解釈・説明可能AI (XAI)
    • SHAPなどを用いたモデル解釈法
    • 生成AI・LLM・RAGの研究開発活用法
    • 製造業におけるAI導入時の注意点と実践的視点

    プログラム

    　製造業をはじめとする研究開発現場では、実験や計測にコストがかかるため、大量データを前提としたAI活用が難しい場面が少なくありません。
    　本講座では、少数データ環境における機械学習の考え方を基礎から整理し、ベイズ最適化・Active Learning・シミュレーション活用などによる「効率的なデータ取得法」を中心に解説します。さらに、AIモデルの解釈・評価・信頼性、不確実性推定、生成AI・LLMの研究開発活用についても紹介し、現代的な研究開発AI活用の全体像を学びます。

    1. 「少数データAI」の重要性
      1. 実世界でのAI活用の特徴
      2. ビッグデータとディープデータ
      3. 実験・計測コストとデータ不足問題
      4. 現代的AI技術の全体像
    2. 少数データ機械学習の基本戦略
      1. 過学習と汎化能力
      2. 次元の呪いとモデル複雑性
      3. 少数データで有効な機械学習モデル
      4. 正則化とモデル選択
      5. 背景知識を活用したモデリング
      6. 転移学習と事前学習モデル
    3. 効率的なデータ取得法
      1. 実験計画と逐次最適化
      2. ベイズ最適化の考え方
      3. ガウス過程回帰と不確実性推定
      4. 獲得関数と探索戦略
      5. Active Learningによる効率的データ収集
      6. 多目的最適化と制約付き最適化
      7. シミュレーションと機械学習の融合
      8. サロゲートモデルとマルチフィデリティ
      9. デジタルツインとPhysics-informed AI
    4. AIモデルの解釈・評価・信頼性
      1. 機械学習モデル評価の基本
      2. 交差検証と汎化性能評価
      3. 分布シフトと外挿問題
      4. 不確実性推定と信頼度評価
      5. 異常検知とOOD検知
      6. 説明可能AI (XAI)
      7. SHAP・特徴量重要度・反実仮想説明
      8. 物理法則・因果性との整合性
    5. 生成AI・LLMの研究開発活用
      1. 生成AIとLLMの基礎
      2. 研究開発におけるLLM活用
      3. RAGによる知識活用
      4. 社内文書・実験ログの活用
      5. AIエージェントと自律的研究支援
      6. コード生成と解析自動化
      7. 生成AI利用時の注意点とガバナンス
    6. まとめと今後の展望
      1. 少数データ時代のAI活用戦略
      2. シミュレーション・知識・AIの統合
      3. 今後の技術動向
    ページのトップヘ

    講師

    • 赤穂 昭太郎 氏
      国立研究開発法人 産業技術総合研究所 情報・人間工学領域
      上級主任研究員
    ページのトップヘ

    主催

    株式会社 R&D支援センター
    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
    : 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

    案内割引・複数名同時申込割引について

    R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
    案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。

    「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
    複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

    • R&D支援センターからの案内を希望する方
      • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500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)
    • R&D支援センターからの案内を希望しない方
      • 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 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

    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。
    • セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
    • 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

    • 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9月29日〜10月13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。
  • ライブ配信セミナーに申し込む
  • アーカイブ配信セミナーに申し込む
    • ページのトップヘ

    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
    2026/9/24 生成AIを活用した業務効率化・生産性向上の実践 オンライン
    2026/9/24 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 オンライン
    2026/9/24 読み手を意識した日本語メディカルライティングの基本 オンライン
    2026/9/24 FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 オンライン
    2026/9/24 マーケティング実務への生成AI活用実践講座 オンライン
    2026/9/25 分かりやすい技術文章作成のポイント オンライン
    2026/9/25 データインテグリティ & Part11セミナー オンライン
    2026/9/25 侵害予防調査への生成AI活用とその進め方 オンライン
    2026/9/25 AI医療機器・SaMD/IVDの承認後戦略 オンライン
    2026/9/25 材料実験AIエージェントを自分で作る オンライン
    2026/9/25 フロー合成マイクロリアクターと新技術との融合 オンライン
    2026/9/25 分析法バリデーションにおける基準値設定と分析法変更・技術移転時の同等性評価 東京都 会場・オンライン
    2026/9/25 マーケティング実務への生成AI活用実践講座 オンライン
    2026/9/28 FMEA・FTAの考え方、実施手順と事例 オンライン
    2026/9/28 AI医療機器・SaMD/IVDの承認後戦略 オンライン
    2026/9/28 FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 オンライン
    2026/9/28 製薬業におけるCMC・製造領域のデータ・AI活用 オンライン
    2026/9/28 賢くなった生成AIによる特許調査・権利化・知財業務の高度化 オンライン
    2026/9/28 AI時代の技術マーケティングと調査・戦略企画の実践 オンライン
    2026/9/28 AI創薬の特許戦略 オンライン
    ページのトップヘ