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医療機器の分野にて、薬機法が特許実務に影響を与える事例が目立っています。
本セミナーでは、最近の法改正について整理したうえで、薬機法に配慮した医療機器の特許戦略の新たな視点について解説し、今後の課題と対応策について詳解いたします。

本セミナーでは、現場の生データをAI学習データへと昇華させる全工程を定番手法と現実実例を交えて一気通貫で解説いたします。
また、将来の最先端技術を見据えて戦略的にデータを蓄積・整備していく指針も提示いたします。

本セミナーでは、晶析現象および化学工学的な解析・モデル化を基盤として、予測に用いるデータや説明変数・特徴量をどのように設計・整理するかを解説いたします。

本セミナーでは、化合物構造をコンピュータ上で扱うために、ケモインフォマティクスの基礎である「化合物の表記方法、分子フィンガープリント、分子記述子」について、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて解説いたします。

本セミナーでは、テクニカルライティングの原則に基づく「AIを正確に動かすプロンプト設計」と「AIの出力を検証するレビュー技術」について詳解いたします。

本セミナーでは、原因分析やデータ解釈、再発・未然防止、暗黙知の形式知化、RAGによる文書検索・レビューなど、QC実務への具体的な活用法を解説いたします。
また、音声・画像・動画の活用やExcel・スプレッドシートの業務支援まで取り上げ、生成AIを単なる「調べもの」から、品質管理を支える実務ツールへ変えるための考え方と実践ノウハウを解説いたします。

生成AIは「使えば効率化できる」段階から、「いかに統制し、成果と品質を両立させるか」が問われる段階へと移っています。
本セミナーでは、現場で実際に使えるプロンプトやテンプレート、運用ルールの考え方を具体的にお伝えし、受講後すぐに自組織のプロジェクトで一歩を踏み出せる内容を目指します。

本セミナーは、売上構造の基本4要素 (患者数×治療日数×薬価×シェア) を起点に、データ不備下での変数設計、回帰分析による過去バイアスの事前検知、そして上限・下限を定量化する3点シナリオ分析までを体系的に解説いたします。

本セミナーは、売上構造の基本4要素 (患者数×治療日数×薬価×シェア) を起点に、データ不備下での変数設計、回帰分析による過去バイアスの事前検知、そして上限・下限を定量化する3点シナリオ分析までを体系的に解説いたします。

本セミナーでは、生成AIと実験計画法の基礎から解説し、実務に行かせる知識を習得いただけます。

本セミナーでは、生成AIと実験計画法の基礎から解説し、実務に行かせる知識を習得いただけます。