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本セミナーでは、従来の技術主導型の発想から顧客経験価値起点の発想へ転換し、AIを活用した市場分析、顧客理解、競争分析、戦略構想の実践手法を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、R&D部門のデータ共有・利活用の実情、属人的データ共有状況が生み出される原因、属人的データ共有状況が引き起こす問題、報告書の共有で期待して良いこと・良くないこと、機械学習などのMIの特性と注意すべき点、R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点、データベース導入時・運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策について、詳しく解説いたします。

本セミナーでは、安定供給を支える需要予測をテーマに、予測対象に応じたモデルの設計アプローチについて解説いたします。
あわせて、予測精度の向上だけでなく、現場の意思決定につなげるための実践的なポイントを共有し、自社での活用イメージを深めていただきます。

本セミナーでは、生成AIを実務に組み込み、競合他社の特許網を効率的に分析し、その技術的・権利的な「弱点」や「間隙」を特定する手法を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、製造DX推進時代において、さらに重要性を増す品質管理システムの構築について、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている技術要素と運用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、講師が長年クライアント現場でナレッジマネジメントを推進してきた経験から、取り組みの本質、推進上の悩ましさを解く考え方、アプローチ方法、推進テクニックをお伝えいたします。

本セミナーでは、医薬品・化学・材料系の研究開発者を対象に、これまでExcelで行っていた実験データの管理やデータ整理をPython (Pandas) に置き換え、業務の効率化を図るための方法と留意点について解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを活用して外国特許調査を効率的かつ品質よく進める手法として、調査観点の分解、外国語キーワード・同義語の展開を踏まえた検索式設計、母集団のスクリーニング、原文との照合、対比表・クレームチャート作成、技術動向分析について解説いたします。

本セミナーでは、製造DX推進時代において、さらに重要性を増す品質管理システムの構築について、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている技術要素と運用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、自社に適したAI需要予測モデル/手法 (アルゴリズム) の選定ポイントと需要予測を基にした在庫管理・生産計画の最適化手法を解説いたします。