tech-seminar.jp

本セミナーでは、実験データの評価について取り上げ、データの整理・評価・グラフ化からレポート作成まで生成AIの実践活用術を解説いたします。

本セミナーでは、GAMP 5 2nd Editionに必要なクリティカルシンキングの基礎から、FRA (機能的リスク評価) 、文書化の効率化、Scripted/Unscripted Testingの使い分け、ベンダー活用まで、実務で直面する課題について具体例を交えながら解説いたします。
品質・コンプライアンスを確保し、CSV業務を合理化・効率化するための判断基準と実践ポイントを具体的に学べます。

本セミナーでは、実験データの評価について取り上げ、データの整理・評価・グラフ化からレポート作成まで生成AIの実践活用術を解説いたします。

本セミナーでは、成果につながる実験ノートの書き方を中心に、記録の目的や基本、実務で役立つ運用ルール、情報整理、電子データ管理、失敗事例と対策まで体系的に解説いたします。
我流になりがちな記録方法を見直し、情報共有の質を高め、実験の効率化と再現性向上、知財化にもつながる実践的なノウハウを習得できます。
また、単なる記録ではなく、研究成果や知財を生み出す重要な資産にできるノウハウを習得できます。

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、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、材料開発の実務に資するデータ分析の考え方から材料開発現場における各種データ (表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など) の扱い方、現場でよくある課題への対処法について解説いたします。

本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、GAMP 5の2nd editionについて取り上げ、1st editionからの変更点、FDA CSAガイダンスとの関係性、クリティカル・シンキングを活かしたCSVの進め方、クラウド・アジャイル・AI/MLといった新しい技術への現実的な向き合い方などについて詳解いたします。

本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。

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。

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。

本セミナーでは、規制対応業務の電子規制対応ポイント、データ・記録に対する規制当局の期待、電子実験ノート導入・運用におけるポイント、紙および電子データの運用・管理ポイント、規制当局指摘事項から見えるシステムとデータの運用・管理におけるポイントについて、体系的に分かりやすく解説いたします。