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

DX (Digital Transformation)のセミナー・研修・出版物

電子実験ノートの導入と共有・利活用ノウハウ

2025年2月27日(木) 10時00分16時00分
オンライン 開催

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。

医薬分野におけるモダリティー開発視点からのイノベーション発掘と事業化戦略

2025年2月26日(水) 12時30分2025年2月28日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、医薬分野のモダリティー、分類、特徴、背景の技術を最新の情報を交えて解説いたします。

デジタルを基盤としたニューモダリティー医薬品/ヘルスケアの探索・初期評価と事業性検討

2025年2月21日(金) 13時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーは、塩野義製薬におけるデジタルを基盤とした新しいモダリティ医薬品や非医療領域の新規事業の取組みなどの国内外の動向にあわせ、DX戦略に基づいた変革、イノベイティブな取組み例を解説いたします。

医薬分野におけるモダリティー開発視点からのイノベーション発掘と事業化戦略

2025年2月20日(木) 12時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、医薬分野のモダリティー、分類、特徴、背景の技術を最新の情報を交えて解説いたします。

ChatGPTによる丸投げ統計解析の実施法

2025年2月19日(水) 10時30分2025年3月1日(土) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ChatGPT4による感覚的な統計解析で得られた結果を従来のPythonを使った手法で得られた結果と比較しながら解説いたします。

生成AIを活用したデータ分析の基礎とポイント

2025年2月19日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、データ分析に生成AIを応用する方法について、データ分析および生成AIの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。

プラスチックリサイクルの国内外の現状とリサイクル技術

2025年2月17日(月) 13時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、CLOMA (クリーンオーシャンマテリアルアライアンス) での活動で得た知見を活かし、国内外の廃棄プラスチック問題の現状とリサイクル技術の課題を幅広く紹介いたします。
特に、注目されるマテリアルリサイクルや、IoT・AI技術を活用した次世代リサイクル技術を詳述し、実務への具体的な適用方法や解決策を提示いたします。

におい情報DX (デジタルデータ化から再構成まで) を実現するヒト嗅覚受容体センサの実際と課題

2025年2月17日(月) 10時30分2025年3月3日(月) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、におい・香りセンシングの基礎、歴史、現状、「ヒト嗅覚受容体センサー」について解説いたします。
また、匂い情報の記録、保存、伝送、再生の実現に向けた課題について解説いたします。

目的に応じた統計手法の選択とデータ解析のポイント

2025年2月17日(月) 10時00分2025年2月28日(金) 17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、データの活用目的に応じた統計手法とデータ解析のポイントを座学とExcelによる演習や事例を交えて解説いたします。

R&D部門のデータ共有・利活用 (MI, AI) のためのデータ共有システム構築と進め方

2025年2月14日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、研究開発部門におけるデータ共有システムを取り上げ、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績と経験をもとに、システム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。

設計業務のムダ取りによる人手不足解決方法

2025年2月14日(金) 10時00分17時00分
会場 開催

本セミナーでは、設計業務の「ムリ・ムダ・ムラ」発見方法、 会議・活動の削減方法 、業務の「見える化」手法 、業務量平準化実現システムの構築、業務量の平準化実施方法、ムダ取り手法について、自社内で実践できるノウハウを分かりやすく解説いたします。

生成AI・LLM活用へのデータ整理、システム構築とRAGを用いた検索精度向上

2025年2月10日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

このセミナーは「生成AIを日常業務に活用すること」を目的とし、生成AIの基本である深層学習 (ディープラーニング) の基礎知識や活用方法を解説いたします。
また、大量の文書情報からLLMへ必要な情報だけを渡す技術であるRAGについても詳しく解説いたします。

目的に応じた統計手法の選択とデータ解析のポイント

2025年2月10日(月) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、データの活用目的に応じた統計手法とデータ解析のポイントを座学とExcelによる演習や事例を交えて解説いたします。

設計業務効率化への生成AI、DXの効果的な活用法

2025年2月7日(金) 13時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、製品設計コンサルタントであり、自身もデジタルツールを使いこなす講師が、デジタル技術を活用した設計業務の効率化についてわかりやすく解説いたします。
また、活用の幅が広がっている生成AIでどのようなことが可能なのかについても、事例を用いて詳しく解説いたします。

ChatGPTによる丸投げ統計解析の実施法

2025年2月7日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ChatGPT4による感覚的な統計解析で得られた結果を従来のPythonを使った手法で得られた結果と比較しながら解説いたします。

におい情報DX (デジタルデータ化から再構成まで) を実現するヒト嗅覚受容体センサの実際と課題

2025年1月31日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、におい・香りセンシングの基礎、歴史、現状、「ヒト嗅覚受容体センサー」について解説いたします。
また、匂い情報の記録、保存、伝送、再生の実現に向けた課題について解説いたします。

業務量平準化による人手不足解決の具体的実践方法

2025年1月31日(金) 10時00分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、設計業務の「ムリ・ムダ・ムラ」発見方法、 会議・活動の削減方法 、業務の「見える化」手法 、業務量平準化実現システムの構築、業務量の平準化実施方法、ムダ取り手法について、自社内で実践できるノウハウを分かりやすく解説いたします。

生成AIの知財業務への適用と特許出願実務・データ分析の実践

2025年1月30日(木) 13時00分2025年2月13日(木) 17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、知的財産分野におけるDXについて取り上げ、特許調査、特許データ分析、特許文書評価・特許分類、翻訳等における導入、活用の実際について詳解いたします。

Excelによる蒸留の基礎と蒸留技術計算への応用

2025年1月30日(木) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、Excelによる蒸留の物性計算、気液平衡計算、蒸留計算、蒸留塔の設計および人工知能技術 (AI) の蒸留技術への応用について、PC演習を交えて解説いたします。

業務のムリ・ムダ・ムラの「見える化」による人手不足解決方法

2025年1月30日(木) 10時00分17時00分
会場 開催

本セミナーでは、設計業務の「ムリ・ムダ・ムラ」発見方法、 会議・活動の削減方法 、業務の「見える化」手法 、業務量平準化実現システムの構築、業務量の平準化実施方法、ムダ取り手法について、自社内で実践できるノウハウを分かりやすく解説いたします。

特許分析における生成AI/ChatGPT活用と競合他社の弱みの見つけ方

2025年1月29日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査や分析の効率化、精度向上のために、生成AI, ChatGPT等を活用する方法について、具体的な事例を交えて解説いたします。

最先端フロントローディング設計開発手法

2025年1月27日(月) 13時00分2025年1月29日(水) 15時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、フロントローディング設計について基礎から解説し、手戻り防止・設計ミス防止の手法、開発を実現するための手法や心構え、フロントローディング設計に必要なツールを、開発事例を交えて説明いたします。

MTシステム (MT法) の基礎および異常検知・異常モニタリング・予防保全技術入門

2025年1月21日(火) 13時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、AI技術の基礎知識・応用ノウハウ、製造業で実績があり簡便に使えるノウハウ、Excelのように簡単に使える人工知能構築ツール・アルゴリズム、仮想検査の構築方法、異常検出技術を活用した検査システム、製造業における人工知能を使いこなすノウハウについて、豊富な経験に基づき実践的に分かりやすく解説いたします。

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