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本セミナーでは、AI翻訳を実務で安全・効果的に使いこなすための判断力を身につけることを目的とし、AI翻訳の限界やハルシネーションの原因を的確に理解した上で、具体的な誤訳事例や失敗例をもとに陥りがちな落とし穴、精度を高めるプロンプトの考え方、人間が関与すべきポイントの見極め方を学びます。
そして、人間の専門性とAIの迅速性を最適に組み合わせ、研究開発・知財・新規事業それぞれの業務フローに安全かつ効率的にAI翻訳を組み込む方法を実践的に習得します。

本セミナーでは、研究開発におけるマーケティングについて取り上げ、自社の強みを活かして商品開発を進めるための考え方やAI、集合知、未来洞察を活用した製品開発・マーケティングの最新手法について詳解いたします。

本セミナーでは、研究開発テーマの評価における基本的な考え方を整理するとともに、意思決定を支えるためにどのようなデータを揃えるべきか、またそれらをどのように活用すべきかについて解説いたします。

本セミナーでは、様々な研究開発テーマの評価をメリット・デメリットも含めて包括的に解説いたします。

本セミナーでは、研究開発部門の技術者・管理者の視点に立ち、検索や分析の手法論ではなく、具体的な有益性を実感していただき、実際に実務で使い始める手順、組織全体に活用を普及させるポイントについて解説いたします。

本セミナーでは、製品化から逆算したテーマ設定、大学・教員の選定、連携形態、目標交渉、知財・契約、進捗管理、成果適用までを、企業技術者30年、大学教授として産学連携の双方を経験した講師が、体系的に解説いたします。
成功例だけでなく、実際の失敗例や見落としやすい実務上の盲点を交え、企業側が主導して産学連携を製品化につなげるための判断基準と実践ノウハウを、具体例とともに習得いただけます。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎から解説し、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化する方法、材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス、製薬研究におけるインフォマティクスの実例について詳解いたします。

本セミナーでは、どう自社コア技術をベースとしてテーマ創出を行うかについて、その有効性の理論的な裏付けや顧客価値の見つけ方など重要な概念を踏まえながら紹介し、また実際の作成ワークシートなどを提示しながら、具体的なプロジェクトの進め方を議論していきます。

本セミナーでは、IPランドスケープの推進について取り上げ、IPLを効果的に実施するための仕組み作り、他部門との連携促進のための仕掛けや巻き込み方、実践事例・ポイントを解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎から解説し、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化する方法、材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス、製薬研究におけるインフォマティクスの実例について詳解いたします。

研究・実験データは蓄積している。でも、「どこにあるか分からない」「担当者しか使えない」「共有しても活用されない」 – - そんなR&D現場になっていませんか?
本セミナーでは、研究データが属人化する原因から、共有・利活用できるデータ設計とルール化、推進チームの作り方、現場を巻き込む具体的な進め方までを体系的に解説いたします。
また、データ共有の開始前・開始後に陥りやすい失敗と回避策を取り上げます。

本セミナーでは、研究・実験データの共有・データ蓄積方法、電子実験ノートの種類・特徴、データ共有基盤のメリット/デメリット、データ蓄積での注意すべき点、蓄積されたデータ分析の注意点、データ蓄積を行うための意識改革、研究・実験データの共有、利活用を促進の体制・条件について、豊富な経験と研究に基づき、実践的に分かりやすく解説いたします。