画像処理のセミナー・研修・出版物

サロゲートモデルの基礎と実装、構築、活用のポイント

admin — Wed, 14 Oct 2026 05:00:03 +0000

サロゲートモデルの基礎と実装、構築、活用のポイント

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2027年1月6日〜16日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2027年1月6日まで承ります。

配信期間

2027年1月6日(水) 10時30分～ 2027年1月15日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2027年1月6日(水) 10時30分

修得知識

サロゲートモデルの基礎
サロゲートモデルの構築方法
サロゲートモデルの応用分野・応用方法

プログラム

　サロゲートモデルは、シミュレーションや実験に対して入力と出力のペアを与え、それらを学習して新たな入力に対して対応する出力を高精度で生成する代理モデルである。学習においては、統計的手法やAIをもとに特徴量を抽出する。
　本講座では、サロゲートモデルの一般論から始め、我々が実際に研究開発してきた実例に対して構築・活用方法を説明する。

サロゲートモデルとは
1. サロゲートモデル研究開発の推移
2. サロゲートモデル構築手法の概要
サロゲートモデルの構築手法
1. AI技術の動向と必要なAI技術
2. 必要な統計的手法
製造工程のサロゲートモデル
1. 製造工程とデジタルツイン
2. 多重線形回帰手法の適用
3. 外れ値処理と実験評価
自動車内装用ライトガイドのサロゲートモデル
1. ライトガイドの設計とシミュレータ
2. ニューラルネットワークの適用
3. 長期短期記憶手法の適用
4. XGBoost手法の適用
5. 実験評価による各種法の比較
6. 使用データ数の限界
交通信号ロボットのための青信号時間決定サロゲートモデル
1. 交通誘導ロボットと青信号時間決定問題
2. 交通流シミュレータのサロゲートモデル
3. ニューラルネットワークの適用
4. 実験評価結果
5. 大規模言語モデルとの比較
まとめと今後の課題

質疑応答

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講師

白石洋一氏
群馬大学大学院理工学府

特任准教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2027年1月6日〜16日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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サロゲートモデルの基礎と実装、構築、活用のポイント

admin — Wed, 14 Oct 2026 04:59:15 +0000

サロゲートモデルの基礎と実装、構築、活用のポイント

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開催日

2026年12月15日(火) 10時30分～ 16時30分

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サロゲートモデルの基礎
サロゲートモデルの構築方法
サロゲートモデルの応用分野・応用方法

プログラム

サロゲートモデルとは
1. サロゲートモデル研究開発の推移
2. サロゲートモデル構築手法の概要
サロゲートモデルの構築手法
1. AI技術の動向と必要なAI技術
2. 必要な統計的手法
製造工程のサロゲートモデル
1. 製造工程とデジタルツイン
2. 多重線形回帰手法の適用
3. 外れ値処理と実験評価
自動車内装用ライトガイドのサロゲートモデル
1. ライトガイドの設計とシミュレータ
2. ニューラルネットワークの適用
3. 長期短期記憶手法の適用
4. XGBoost手法の適用
5. 実験評価による各種法の比較
6. 使用データ数の限界
交通信号ロボットのための青信号時間決定サロゲートモデル
1. 交通誘導ロボットと青信号時間決定問題
2. 交通流シミュレータのサロゲートモデル
3. ニューラルネットワークの適用
4. 実験評価結果
5. 大規模言語モデルとの比較
まとめと今後の課題

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講師

白石洋一氏
群馬大学大学院理工学府

特任准教授

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開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
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ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

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AIによる異常検知・予知保全の基礎と実践

admin — Tue, 15 Sep 2026 12:07:30 +0000

「異常データが少ない」設備診断にどうAIを活用するか

AIによる異常検知・予知保全の基礎と実践

～音響・振動・画像の特徴抽出、機械学習・深層学習からセンサフュージョン、マルチモーダルAIまで～

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は2026年12月7日〜13日を予定しております。
ライブ配信を受講しない場合は、「アーカイブ配信」をご選択ください。

概要

本セミナーでは、音響・振動データの信号処理・特徴抽出から、機械学習・深層学習による異常検知、画像・音・振動を組み合わせるセンサフュージョン/マルチモーダルAIまでを解説いたします。
少量データ環境でのモデル構築、誤検知の低減、評価方法、実設備への導入ポイントを学び、モータ・ポンプ・ファン・ベアリングなどの設備診断にAIを活かすための実践力を身につけていただけます。

開催日

2026年11月30日(月) 10時00分～ 16時00分

修得知識

音響・振動データの信号処理と特徴抽出
- FFT
- スペクトログラム
- STFT
- Waveletなど
機械学習による異常検知手法と使い分け
- PCA
- SVM
- Isolation Forestなど
深層学習による異常検知
- Autoencoder
- CNN
- LSTM
- Transformer
音響・振動・画像を組み合わせたセンサフュージョン/マルチモーダルAIの活用方法
異常データが少ない環境でのモデル構築、誤検知低減、評価方法と実設備への導入ポイント

プログラム

　製造設備や機械システムの異常検知・予知保全では、振動だけでなく、音響、画像、温度、電流等、多様なセンサ情報を利用できるようになっています。
　本セミナーでは、信号処理による特徴抽出から機械学習・深層学習による異常検知までを体系的に解説し、さらに複数のセンサ情報を統合するセンサフュージョン、マルチモーダルAIへと発展させます。「正常データしか十分に得られない」「異常データが少ない」という実際の設備診断で生じる問題についても取り上げます。
　特に、実際の設備診断では「異常データを十分に集められない」ことが、AI活用を進めるうえで大きな課題となります。正常データを中心とした異常検知や少量データへの対応、誤検知を減らすための考え方についても解説します。さらに、音響・振動・画像など複数の情報を組み合わせ、単一のセンサでは捉えにくい異常を検知するためのアプローチまで取り上げ、AIを実際の設備診断・予知保全へ活用するためのポイントを学んでいただきます。

異常検知・予知保全の基礎
1. 故障検知と予知保全
2. Condition Based Maintenance
3. センサデータから何が分かるか
4. 正常/異常データの特徴
音響・振動信号の処理
1. 時間領域解析
2. FFTと周波数解析
3. スペクトログラム
4. STFT
5. Wavelet
6. 雑音低減と前処理
7. 異常を捉える特徴量
機械学習による異常検知
1. PCA
2. SVM
3. One-Class SVM
4. Isolation Forest
5. 正常データを中心とした異常検知
深層学習による異常検知
1. CNN
2. Autoencoder
3. LSTM
4. Transformer
5. Anomaly Scoreの考え方
6. 少量の異常データにどう対応するか
画像・音・振動を統合するマルチモーダルAI
1. センサフュージョンとは
2. Early Fusion / Late Fusion
3. 音響+振動
4. 画像+音響
5. 複数センサを使うメリット
6. 単一センサでは検出できない異常への対応
実際の設備診断への適用
1. モータ
2. ポンプ
3. ファン
4. ベアリング
5. 配管
6. 生産設備
7. データ収集時の注意点
8. AIモデルの評価方法
9. 誤検知をどう減らすか
これからの異常検知
1. Explainable AI
2. Foundation Model
3. マルチモーダルAI
4. Digital Twinとの融合
5. 少量データ環境におけるAI
6. 実設備導入へのロードマップ
まとめ
- 質疑応答

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社TH企画 (TH企画セミナーセンター)

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時申込割引について

複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。

1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
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講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
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視聴期間は2026年12月7日〜13日を予定しております。
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音・振動・画像・センサデータを統合するマルチモーダルAIによる異常検知・故障診断の基礎と実践

admin — Tue, 29 Sep 2026 19:28:22 +0000

音・振動・画像・センサデータを統合するマルチモーダルAIによる異常検知・故障診断の基礎と実践

～信号処理・特徴抽出、センサフュージョン、Transformer、生成AI、XAIまで～

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概要

配信期間

2026年11月16日(月) 10時00分～ 2026年11月24日(火) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年11月20日(金) 16時00分

受講対象者

製造業、機械、電機・電子、自動車、設備、インフラ等の研究開発・技術担当者
AIを利用した異常検知・故障診断・状態監視に取り組んでいる方
音響・振動・画像・各種センサデータを扱っている方
複数のセンサ情報を組み合わせて認識精度を向上させたい方
AIを導入したものの、誤検知や見逃し、データ不足等に悩んでいる方
マルチモーダルAI、Transformer、Foundation Modelなどの最新技術を研究開発へ取り入れたい方
AIによる判定結果の信頼性や説明可能性に関心のある方

修得知識

マルチモーダルAIとセンサフュージョンの基本的な考え方
音・振動・画像・センサ時系列データの特徴と前処理方法
FFT、STFT、スペクトログラム等を用いた信号の特徴抽出
CNN、Autoencoder等による異常検知・状態推定
Early Fusion、Feature-level Fusion、Late Fusionの違いと使い分け
Attention、Cross Attention、Transformerを利用した異種データの統合方法
異常データが少ない場合のAI構築方法
自己教師あり学習、Contrastive Learning、Few-shot/Zero-shot Learningの考え方
Foundation Model・生成AIをセンサデータ解析へ応用するための基礎知識
SHAP、Grad-CAM等によるAI判断根拠の可視化
Accuracy、Precision、Recall、F1、ROC/AUC等による性能評価
実環境におけるノイズ、センサ欠損、Domain Shiftへの対応
自社の対象に対して「どのセンサを選び、どのようにAIへ入力すべきか」を考えるための指針

プログラム

　製造設備、機械、インフラ、モビリティ、医療・ヘルスケアなどのさまざまな分野において、AIを利用した異常検知や状態推定への関心が高まっています。
　一方、実際の対象から得られる情報は、画像だけ、音だけ、振動だけといった単一の情報に限られるものではありません。例えば機械設備では、外観画像に加えて、動作音、振動、温度、電流などの複数の情報が得られます。これらを適切に組み合わせることで、単一のセンサだけでは検出が困難な異常を捉えたり、誤検知を低減したりすることが期待できます。
このように、性質の異なる複数の情報をAIによって統合して解析する技術が「マルチモーダルAI」です。
　本講座では、マルチモーダルAIを理解するために必要となる信号処理、特徴抽出、機械学習・深層学習の基礎から解説し、音響・振動・画像・各種センサ時系列データの解析方法、さらに複数の情報を統合するEarly Fusion、Feature-level Fusion、Late Fusion、Attention、Transformerなどについて、できるだけ直感的に説明します。
　また、実際の研究開発で問題となる「異常データが十分に集められない」「センサによってデータ量や時間軸が異なる」「一部のセンサ情報が欠損する」「学習時と実環境でデータの性質が変化する」といった問題についても取り上げます。
　さらに、自己教師あり学習、Contrastive Learning、Foundation Model、生成AI、Few-shot/Zero-shot Learningなどの最新技術や、SHAP、Grad-CAM等の説明可能AI (XAI) についても解説し、AIによる異常検知・状態推定システムを実際の研究開発へ導入する際の考え方を体系的に紹介します。
　数式やAI理論のみを中心とするのではなく、**「どのようなデータを取得すべきか」「どのセンサを組み合わせるべきか」「どの段階で情報を統合すればよいか」「AIの判断結果をどのように評価すればよいか」**という実務上の観点を重視します。

マルチモーダルAIと異常検知・状態推定の基礎
1. AIによる異常検知・状態推定とは
2. 教師あり学習と教師なし学習
3. 正常・異常データをどのように考えるか
4. 単一センサによる異常検知の限界
5. マルチモーダルAIとは
6. センサフュージョンとの関係
7. 音・振動・画像・温度・電流等から得られる情報
8. 複数センサを利用するメリットとデメリット
9. Early Fusion/Feature Fusion/Late Fusion
10. マルチモーダルAIの代表的な応用例
音・振動・センサ時系列データのAI解析
1. 時系列信号の基本的な考え方
2. サンプリングと前処理
3. 実環境で問題となるノイズ
4. FFTによる周波数解析
5. STFTとスペクトログラム
6. Wavelet解析
7. 時間領域・周波数領域の特徴量
8. 音響・振動データを画像として扱う方法
9. CNNによる信号分類
10. Autoencoderによる異常検知
11. 正常データしか得られない場合の異常検知
画像AIによる異常検知
1. 画像認識とCNN
2. Transfer Learning
3. 物体検出 (Object Detection)
4. Segmentation
5. Autoencoderによる画像異常検知
6. 少量の異常画像しかない場合の対応
7. Vision Transformer (ViT)
8. 画像だけでは検出できない異常とは
9. 音・振動情報を組み合わせる意義
マルチモーダルAIによる情報統合
- 本講座の中心技術
1. 複数センサ情報をどこで統合するか
2. Early Fusion
3. Feature-level Fusion
4. Late/Decision-level Fusion
5. 各方式の長所・短所と使い分け
6. 音+画像の統合
7. 振動+画像の統合
8. 音+振動の統合
9. 複数時系列センサの統合
10. Attentionによる重要情報の選択
11. Cross Attentionによる異種情報の統合
12. Transformerによるマルチモーダル解析
13. 時間同期が異なるセンサをどう扱うか
14. データ量・サンプリング周波数が異なる場合
15. 一部センサが欠損した場合
16. 「センサを増やせば精度は上がる」のか
17. 最適なセンサ組合せを考える方法
少量データと最新AI技術
- Transformer・Foundation Model・生成AI
1. 実際の異常検知でデータが集まらない理由
2. Data Augmentation
3. Transfer Learning
4. 自己教師あり学習 (Self-supervised Learning)
5. Contrastive Learning
6. Few-shot Learning
7. Zero-shot Learning
8. Transformerによる時系列解析
9. Foundation Modelとは
10. Vision/Audio/Time-series Foundation Model
11. Vision-Language/Audio-Language Model
12. 生成AIによる学習データ生成
13. Diffusion Modelの利用可能性
14. マルチモーダルFoundation Modelの今後
AIの信頼性・XAIと実システムへの導入
1. AI性能をどのように評価するか
2. Accuracyだけでは不十分な理由
3. Precision/Recall/F1
4. ROC/AUC
5. 異常検知における誤検知と見逃し
6. 説明可能AI (XAI) とは
7. SHAPによる特徴量重要度の評価
8. Grad-CAMによる画像判断根拠の可視化
9. Attentionの可視化
10. どのセンサが判定に寄与したのかを調べる
11. センサノイズ・センサ故障への対応
12. 学習環境と実環境の違い – Domain Shift
13. 実環境でAI性能が低下する原因
14. マルチモーダルAIシステム構築時の注意点
15. 今後の技術動向と研究開発への導入指針
質疑応答

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 42,000円(税別) / 46,200円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
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視聴期間は2026年11月16日〜24日を予定しております。
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音・振動・画像・センサデータを統合するマルチモーダルAIによる異常検知・故障診断の基礎と実践

admin — Tue, 29 Sep 2026 19:27:07 +0000

音・振動・画像・センサデータを統合するマルチモーダルAIによる異常検知・故障診断の基礎と実践

～信号処理・特徴抽出、センサフュージョン、Transformer、生成AI、XAIまで～

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概要

開催日

2026年11月13日(金) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

製造業、機械、電機・電子、自動車、設備、インフラ等の研究開発・技術担当者
AIを利用した異常検知・故障診断・状態監視に取り組んでいる方
音響・振動・画像・各種センサデータを扱っている方
複数のセンサ情報を組み合わせて認識精度を向上させたい方
AIを導入したものの、誤検知や見逃し、データ不足等に悩んでいる方
マルチモーダルAI、Transformer、Foundation Modelなどの最新技術を研究開発へ取り入れたい方
AIによる判定結果の信頼性や説明可能性に関心のある方

修得知識

マルチモーダルAIとセンサフュージョンの基本的な考え方
音・振動・画像・センサ時系列データの特徴と前処理方法
FFT、STFT、スペクトログラム等を用いた信号の特徴抽出
CNN、Autoencoder等による異常検知・状態推定
Early Fusion、Feature-level Fusion、Late Fusionの違いと使い分け
Attention、Cross Attention、Transformerを利用した異種データの統合方法
異常データが少ない場合のAI構築方法
自己教師あり学習、Contrastive Learning、Few-shot/Zero-shot Learningの考え方
Foundation Model・生成AIをセンサデータ解析へ応用するための基礎知識
SHAP、Grad-CAM等によるAI判断根拠の可視化
Accuracy、Precision、Recall、F1、ROC/AUC等による性能評価
実環境におけるノイズ、センサ欠損、Domain Shiftへの対応
自社の対象に対して「どのセンサを選び、どのようにAIへ入力すべきか」を考えるための指針

プログラム

マルチモーダルAIと異常検知・状態推定の基礎
1. AIによる異常検知・状態推定とは
2. 教師あり学習と教師なし学習
3. 正常・異常データをどのように考えるか
4. 単一センサによる異常検知の限界
5. マルチモーダルAIとは
6. センサフュージョンとの関係
7. 音・振動・画像・温度・電流等から得られる情報
8. 複数センサを利用するメリットとデメリット
9. Early Fusion/Feature Fusion/Late Fusion
10. マルチモーダルAIの代表的な応用例
音・振動・センサ時系列データのAI解析
1. 時系列信号の基本的な考え方
2. サンプリングと前処理
3. 実環境で問題となるノイズ
4. FFTによる周波数解析
5. STFTとスペクトログラム
6. Wavelet解析
7. 時間領域・周波数領域の特徴量
8. 音響・振動データを画像として扱う方法
9. CNNによる信号分類
10. Autoencoderによる異常検知
11. 正常データしか得られない場合の異常検知
画像AIによる異常検知
1. 画像認識とCNN
2. Transfer Learning
3. 物体検出 (Object Detection)
4. Segmentation
5. Autoencoderによる画像異常検知
6. 少量の異常画像しかない場合の対応
7. Vision Transformer (ViT)
8. 画像だけでは検出できない異常とは
9. 音・振動情報を組み合わせる意義
マルチモーダルAIによる情報統合
- 本講座の中心技術
1. 複数センサ情報をどこで統合するか
2. Early Fusion
3. Feature-level Fusion
4. Late/Decision-level Fusion
5. 各方式の長所・短所と使い分け
6. 音+画像の統合
7. 振動+画像の統合
8. 音+振動の統合
9. 複数時系列センサの統合
10. Attentionによる重要情報の選択
11. Cross Attentionによる異種情報の統合
12. Transformerによるマルチモーダル解析
13. 時間同期が異なるセンサをどう扱うか
14. データ量・サンプリング周波数が異なる場合
15. 一部センサが欠損した場合
16. 「センサを増やせば精度は上がる」のか
17. 最適なセンサ組合せを考える方法
少量データと最新AI技術
- Transformer・Foundation Model・生成AI
1. 実際の異常検知でデータが集まらない理由
2. Data Augmentation
3. Transfer Learning
4. 自己教師あり学習 (Self-supervised Learning)
5. Contrastive Learning
6. Few-shot Learning
7. Zero-shot Learning
8. Transformerによる時系列解析
9. Foundation Modelとは
10. Vision/Audio/Time-series Foundation Model
11. Vision-Language/Audio-Language Model
12. 生成AIによる学習データ生成
13. Diffusion Modelの利用可能性
14. マルチモーダルFoundation Modelの今後
AIの信頼性・XAIと実システムへの導入
1. AI性能をどのように評価するか
2. Accuracyだけでは不十分な理由
3. Precision/Recall/F1
4. ROC/AUC
5. 異常検知における誤検知と見逃し
6. 説明可能AI (XAI) とは
7. SHAPによる特徴量重要度の評価
8. Grad-CAMによる画像判断根拠の可視化
9. Attentionの可視化
10. どのセンサが判定に寄与したのかを調べる
11. センサノイズ・センサ故障への対応
12. 学習環境と実環境の違い – Domain Shift
13. 実環境でAI性能が低下する原因
14. マルチモーダルAIシステム構築時の注意点
15. 今後の技術動向と研究開発への導入指針
質疑応答

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年11月16日〜24日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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CMOSイメージセンサの基礎講座

admin — Tue, 15 Sep 2026 01:08:42 +0000

CMOSイメージセンサの基礎講座

～CMOSイメージセンサの基礎、評価方法 / イメージセンサ・システムの技術動向など～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

アーカイブ配信セミナーに申し込む

概要

本セミナーでは、CMOSイメージセンサを扱う上で必要な普遍的な基礎技術を解説いたします。
また、イメージセンサ独特の性能とその評価技術についても解説いたします。

配信期間

2026年11月2日(月) 13時30分～ 2026年11月9日(月) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年11月6日(金) 16時30分

受講対象者

カメラやイメージセンサに関連するエンジニア
- 半導体技術
- 撮像技術
- カメラ技術
- 画像処理技術
- マシンビジョン技術
- ロボットビジョン技術
技術企画、新規事業の担当者

修得知識

CMOSイメージセンサの基礎技術
CMOSイメージセンサの性能とその評価

プログラム

　CMOSイメージセンサの基礎から最新技術の中から、理解し扱う上で必要な普遍的な基礎技術を解説します。加えてイメージセンサ独特の性能とその評価技術の初歩についても学びます。

CMOSイメージセンサの動作原理
1. 光電変換から電荷の検出まで
2. 画素の基本動作
3. AD変換の基本構成と出力
イメージセンサの性能
1. 感度
2. ノイズ
3. ダイナミックレンジ
4. その他の特性、機能
カメラ信号処理の基礎
1. カメラ信号処理の基本フロー
2. 各処理のポイント
動かし方
1. ブロック構成図
2. 端子構成例
3. レジスタ設定
4. ラズベリーパイを使った実例
5. Pythonスクリプトでカメラを制御

質疑応答

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講師

米本和也氏
PixArt Japan 株式会社

CTO

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 36000円 (税別) / 39,600円 (税込)

複数名

: 18000円 (税別) / 19,800円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 32,000円(税別) / 35,200円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 18,000円(税別) / 19,800円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 32,000円(税別) / 35,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 36,000円(税別) / 39,600円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 54,000円(税別) / 59,400円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 36,000円(税別) / 39,600円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 72,000円(税別) / 79,200円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 108,000円(税別) / 118,800円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年11月2日〜9日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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CMOSイメージセンサの基礎講座

admin — Tue, 15 Sep 2026 01:08:04 +0000

CMOSイメージセンサの基礎講座

～CMOSイメージセンサの基礎、評価方法 / イメージセンサ・システムの技術動向など～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年11月2日〜9日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年11月6日まで承ります。

概要

開催日

2026年10月30日(金) 13時30分～ 16時30分

受講対象者

カメラやイメージセンサに関連するエンジニア
- 半導体技術
- 撮像技術
- カメラ技術
- 画像処理技術
- マシンビジョン技術
- ロボットビジョン技術
技術企画、新規事業の担当者

修得知識

CMOSイメージセンサの基礎技術
CMOSイメージセンサの性能とその評価

プログラム

CMOSイメージセンサの動作原理
1. 光電変換から電荷の検出まで
2. 画素の基本動作
3. AD変換の基本構成と出力
イメージセンサの性能
1. 感度
2. ノイズ
3. ダイナミックレンジ
4. その他の特性、機能
カメラ信号処理の基礎
1. カメラ信号処理の基本フロー
2. 各処理のポイント
動かし方
1. ブロック構成図
2. 端子構成例
3. レジスタ設定
4. ラズベリーパイを使った実例
5. Pythonスクリプトでカメラを制御

質疑応答

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講師

米本和也氏
PixArt Japan 株式会社

CTO

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主催

株式会社 R&D支援センター

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受講料

1名様

: 36000円 (税別) / 39,600円 (税込)

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: 18000円 (税別) / 19,800円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 32,000円(税別) / 35,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 36,000円(税別) / 39,600円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 54,000円(税別) / 59,400円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 36,000円(税別) / 39,600円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 72,000円(税別) / 79,200円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 108,000円(税別) / 118,800円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
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開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年11月2日〜9日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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デジタル画像相関法の原理と変位、ひずみ測定への活用方法

admin — Thu, 13 Aug 2026 18:28:23 +0000

デジタル画像相関法の原理と変位、ひずみ測定への活用方法

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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概要

本セミナーでは、デジタル画像相関法 (Digital Image Correlation:DIC) について基礎から解説し、ひずみの理論からDICの原理、測定時の留意点、測定精度の高め方まで、DICを効果的に使いこなすための実践手法を体系的に解説いたします。

配信期間

2026年10月29日(木) 13時00分～ 2026年11月8日(日) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年10月29日(木) 13時00分

受講対象者

デジタル画像相関法 (Digital Image Correlation:DIC) の応用分野に関連する技術者
- 材料力学・材料科学
- 機械・自動車・航空宇宙
- 土木・建築分野
- 高速・動的現象の解析
- 熱・環境試験など

修得知識

ひずみの三次元的な定義
DICの理論
DICの測定の流れ
様々な材料へのDICの適用例

プログラム

　デジタル画像処理技術の発達に伴い、デジタル画像相関法 (Digital Image Correlation:DIC) を用いた材料の変形計測が、研究開発や品質評価の現場で急速に普及しています。DICは従来の接触式測定法と比べて、装置構成がシンプルであることに加え、非接触での計測が可能、不均一な変形場を可視化できる、多軸変形を評価できる、さらには材料・形状・サイズを問わず幅広い対象に適用できるなど、多くの優れた特長を有しています。
　本講座では、DICを正しく理解し、研究や実務で効果的に活用するために必要な基礎知識として、ひずみの定義からDICの測定原理、測定時の留意点、さらに実際の測定事例までを分かりやすく解説します。これからDICを導入したい方はもちろん、測定精度の向上やデータの正しい解釈を目指す方にも役立つ内容です。

はじめに
1. ひずみの測定法
2. デジタル画像相関法 (DIC) の概要
3. 本日の流れ
ひずみに関する理論
1. 添え字表記と総和規約
2. ベクトルとテンソルの演算
3. 連続体の変形理論
4. 微小ひずみテンソルの定義と性質
5. 変形勾配テンソルと真ひずみテンソル
DIC理論編
1. 基礎理論
2. ニュートン・ラプソン法による画像の変形
3. 変形の連続性の考慮1 : グローバルDIC
4. 変形の連続性の考慮2 : netDIC
5. 三次元変位場測定に対するステレオDIC
6. 変位場からひずみ場への変換方法
DIC実用編
1. 評価対象物に対する事前準備
2. 実験に必要な機器と測定方法
3. ひずみ測定の流れと結果の見方
4. アプリケーションを用いた測定デモンストレーション
適用事例
1. 試験片形状によって生じる金属材料の不均一変形
2. 多結晶組織に生じる変形場
3. アルミニウム合金の切欠き周りの変形
4. ひずみゲージとDICの比較
5. ポリエチレン・ポリプロピレンのくびれ伝ぱ
6. エポキシの温度依存性変形
7. 3Dプリンタ材の曲げにおけるひずみ場
8. ハニカム構造に発生する局所ひずみ
9. ハイドロゲルの大ひずみ
10. 発泡樹脂の体積変化
11. 発泡樹脂の局所圧縮によるひずみ分布

質疑応答

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講師

内田真氏
大阪公立大学大学院工学研究科

教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年10月29日〜11月8日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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製造現場における画像処理AIの活用と内製化のポイント

admin — Mon, 14 Sep 2026 23:45:12 +0000

製造現場における画像処理AIの活用と内製化のポイント

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

アーカイブ配信セミナーに申し込む

概要

本セミナーでは、AIの専門家ではない「めっき」技術者が、画像処理AIを内製化し、めっき工程の自動化・改善を実現した事例を紹介するとともに、画像処理AIで実際に何ができるのかを具体的に解説いたします。

配信期間

2026年10月28日(水) 12時30分～ 2026年11月10日(火) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年11月6日(金) 16時30分

受講対象者

製造業の改善業務に携わる方

修得知識

画像処理AIで出来ること
失敗のないテーマ選定
画像処理AIを内製化することによる安価で早い改善活動
内製化に向けて学ぶべき項目のロードマップ

プログラム

　AIが身近な技術となった現在、製造業の改善活動において画像処理AIは極めて有効な手段です。本セミナーでは、AIの専門家ではない「めっき」技術者が、画像処理AIを内製化し、めっき工程の自動化・改善を実現した事例を紹介するとともに、画像処理AIで実際に何ができるのかを具体的に解説します。
　画像処理AIの導入は外部委託が一般的ですが、高額な費用や導入までの時間、量産レベルのシステム構築が難しいといった課題から、十分な成果を得られないケースも少なくありません。一方、内製化によって低コスト・短期間で改善効果を得ることが可能です。本セミナーでは、内製化に必要な知識や機材、最短で実現するためのロードマップに加え、成否を左右するテーマ選定のポイントについても解説します。これから画像処理AIに取り組みたい企業はもちろん、過去に導入で成果を得られなかった企業にも役立つ内容です。

製造業における画像処理AIの活用事例
1. 画像処理AIで何が出来るのか
  1. 分類
  2. 物体検出
  3. 異常検知
2. 画像処理AIの活用事例
  1. 事例の紹介
  2. 費用対効果の実事例
  3. 内製化のメリットとデメリット
画像処理AIシステムを内製化するためのロードマップ
1. 必要な機材、費用感
2. 何を学ぶべきか
  1. pythonプログラミング
  2. PCからPLCへの信号やり取り
  3. GUIの作製
  4. デスクトップアプリ化
3. 内製化実践教育のご紹介
テーマ選定の重要性、注意するポイント
1. アルゴリズム選定の注意点
  1. ルールベースとディープラーニングの違い
  2. 異常検知の難しさ
2. テーマ選定の注意点
  1. 画像処理AIの適用が難しい事例
3. テーマは誰が選ぶのか?
4. 成功に導く打率10割チェック表

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講師

服部篤彦氏
HAI技術士事務所

代表

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 22500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 42,000円(税別) / 46,200円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年10月28日〜11月10日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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E2E自動運転の限界とカメラ/LiDARのセンサフュージョン技術

admin — Tue, 29 Sep 2026 18:13:22 +0000

E2E自動運転の限界とカメラ/LiDARのセンサフュージョン技術

オンライン開催

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概要

最近、AI進化によりカメラベースの自動運転が普及し、LiDARは不要になる可能性も論じられるようになりました。
そこで、本セミナーでは、カメラだけを使ったエンドtoエンドシステムの限界を紹介し、カメラとLiDARのセンサフュージョンの必然性とセンサフュージョン技術について講演いたします。

開催日

2026年10月27日(火) 13時00分～ 16時30分

修得知識

車載カメラ用画像処理技術
レーザレーダによる物体認識技術
センサフュージョン技術

プログラム

　最近、AI進化によりカメラベースの自動運転が普及し、LiDARは不要になる可能性も論じられるようになりました。そこで、本講では、カメラだけを使ったエンドtoエンドシステムの限界を紹介し、カメラとLiDARのセンサフュージョンの必然性とセンサフュージョン技術について講演します。

各社自動運転用センサ採用状況
1. ADAS用車載センサ (レベル1〜2)
2. 自動運転レベル3以上と「テスラ・ビジョン」の衝撃
3. 揺れる業界動向:LiDAR不要論と再採用の背景
各センサ技術の特徴
1. 電波レーダー:全天候型だが解像度に課題
2. 単眼カメラ:安価だが距離は「推定 (推論) 」
3. ステレオカメラ:視差による距離算出
4. LiDAR:高精度な三次元「測定 (実測) 」
自動運転に必要なセンサ性能
1. ドライビングシミュレータによる実験結果
2. センサに要求される性能
3. 「確率的知能 (AI) 」と「物理的保証 (測定) 」の安全マージン差
カメラ技術の詳細と「Vision-only」の限界
1. これまでの物体認識技術
2. ディープラーニングとEnd-to-Endモデルの進化
3. ケーススタディ:カメラが物理的に「詰む」4つの決定的シーン
LiDAR技術の詳細と「ラストワンマイル」の信頼性
1. LiDARによる物体検出技術
2. LiDARによる自己位置推定技術 (SLAM)
3. 個人の生活道路・自宅周辺におけるLiDARの必然性
フュージョン技術:なぜ「混ぜる」必要があるのか
1. キャリブレーションの重要性
2. 複合型・統合型・融合型・連合型センサフュージョン
3. センサ・コンテンション (矛盾) の解決:どちらを信じるべきか?
今後の動向
1. E2E AIモデルとワールドモデルの融合
2. 安全性とコストの妥協点:L4実現への現実的解
3. 結論:AIが進展してもLiDARが「最後の防波堤」である理由

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講師

伊東敏夫氏
芝浦工業大学 SIT総合研究所

特任研究員

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主催

S&T出版株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 34400円 (税別) / 37,840円 (税込)

複数名

: 22500円 (税別) / 24,750円 (税込)

案内割引・複数名同時申込割引について

S&T出版からの案内をご希望の方は、割引特典を受けられます。
また、4名様以上同時申込で全員案内登録をしていただいた場合、1名様あたり 19,800円(税込)でご受講いただけます。

Eメール案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 36,000円(税別) / 39,600円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 61,000円(税別) / 67,100円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 72,000円(税別) / 79,200円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
Eメール案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 84,000円(税別) / 92,400円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 126,000円(税別) / 138,600円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 168,000円(税別) / 184,800円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000円(税込)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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製造現場における画像処理AIの活用と内製化のポイント

admin — Mon, 14 Sep 2026 23:44:22 +0000

製造現場における画像処理AIの活用と内製化のポイント

オンライン開催

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年10月28日〜11月10日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年11月6日まで承ります。

概要

開催日

2026年10月27日(火) 12時30分～ 16時30分

受講対象者

製造業の改善業務に携わる方

修得知識

画像処理AIで出来ること
失敗のないテーマ選定
画像処理AIを内製化することによる安価で早い改善活動
内製化に向けて学ぶべき項目のロードマップ

プログラム

製造業における画像処理AIの活用事例
1. 画像処理AIで何が出来るのか
  1. 分類
  2. 物体検出
  3. 異常検知
2. 画像処理AIの活用事例
  1. 事例の紹介
  2. 費用対効果の実事例
  3. 内製化のメリットとデメリット
画像処理AIシステムを内製化するためのロードマップ
1. 必要な機材、費用感
2. 何を学ぶべきか
  1. pythonプログラミング
  2. PCからPLCへの信号やり取り
  3. GUIの作製
  4. デスクトップアプリ化
3. 内製化実践教育のご紹介
テーマ選定の重要性、注意するポイント
1. アルゴリズム選定の注意点
  1. ルールベースとディープラーニングの違い
  2. 異常検知の難しさ
2. テーマ選定の注意点
  1. 画像処理AIの適用が難しい事例
3. テーマは誰が選ぶのか?
4. 成功に導く打率10割チェック表

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講師

服部篤彦氏
HAI技術士事務所

代表

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 22500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年10月28日〜11月10日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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画像品質評価の基礎とAI生成画像の評価指標・実践

admin — Sat, 29 Aug 2026 06:54:59 +0000

生成AI時代の「画像品質」をどう評価するか

画像品質評価の基礎とAI生成画像の評価指標・実践

～PSNR・SSIMからLPIPS、FID、CLIP Score、Hallucination・Artifact評価まで～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

本セミナーは、申し込みの受け付けを終了いたしました。

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は2026年10月28日〜11月3日を予定しております。
ライブ配信を受講しない場合は、「アーカイブ配信」をご選択ください。

概要

本セミナーでは、PSNR・SSIMなど画像品質評価の基礎から、No-Reference IQA、深層学習、LPIPS、FID、CLIP Scoreまでを分かりやすく解説いたします。
また、HallucinationやArtifactなど生成画像特有の問題にも踏み込みます。
画像圧縮、超解像、ノイズ除去、医療・産業画像、AI生成画像など、用途に応じた評価指標の特徴・限界・使い分けを理解し、自社の画像評価に適切な指標を選択・活用するための実践知を習得いただけます。

開催日

2026年10月21日(水) 10時00分～ 16時00分

受講対象者

画像処理技術者
AI開発技術者
外観検査システム開発者
カメラ・映像機器開発者
医療画像システム開発者
品質保証担当者
研究開発部門担当者

修得知識

PSNR・SSIMなど、画像品質評価の基本的な考え方と各指標の特徴・限界
Full-Reference/No-Referenceなど、目的に応じた画像品質評価手法の選び方
LPIPSなど、深層学習を活用した知覚的画像品質評価の仕組みと活用方法
FID・CLIP Scoreなど、生成AI画像に適した評価指標の特徴と使い分け
Hallucination・Artifactを含む生成画像特有の品質問題と、用途別の適切な評価方法

プログラム

　画像品質評価 (Image Quality Assessment: IQA) は、従来の画像圧縮・伝送・復元画像の評価から、AIによる画像生成・画像変換の品質評価へと対象が急速に広がっています。
　本セミナーでは、PSNR、SSIMなどの基本的な客観画像品質評価から、No-Reference IQA、深層学習による品質評価、LPIPS等の知覚的評価までを体系的に解説します。
　さらに、生成AI時代に重要となっているFID、CLIP Score等の生成画像評価、HallucinationやArtifactの問題、AI生成画像を「何をもって良い画像と判断するのか」という最新課題まで、具体例を用いて分かりやすく解説します。

異常検知・予知保全の基礎
- 故障検知と予知保全
- Condition Based Maintenance
- センサデータから何が分かるか
- 正常/異常データの特徴
音響・振動信号の処理
- 時間領域解析
- FFTと周波数解析
- スペクトログラム
- STFT
- Wavelet
- 雑音低減と前処理
- 異常を捉える特徴量
機械学習による異常検知
- PCA
- SVM
- One-Class SVM
- Isolation Forest
- 正常データを中心とした異常検知
深層学習による異常検知
- CNN
- Autoencoder
- LSTM
- Transformer
- Anomaly Scoreの考え方
- 少量の異常データにどう対応するか
画像・音・振動を統合するマルチモーダルAI
- センサフュージョンとは
- Early Fusion / Late Fusion
- 音響+振動
- 画像+音響
- 複数センサを使うメリット
- 単一センサでは検出できない異常への対応
実際の設備診断への適用
- モータ
- ポンプ
- ファン
- ベアリング
- 配管
- 生産設備
- データ収集時の注意点
- AIモデルの評価方法
- 誤検知をどう減らすか
これからの異常検知
- Explainable AI
- Foundation Model
- マルチモーダルAI
- Digital Twinとの融合
- 少量データ環境におけるAI
- 実設備導入へのロードマップ
Q&A

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社TH企画 (TH企画セミナーセンター)

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時申込割引について

複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。

1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年10月28日〜11月3日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

本セミナーは、申し込みの受け付けを終了いたしました。

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デジタル画像相関法の原理と変位、ひずみ測定への活用方法

admin — Thu, 13 Aug 2026 18:27:25 +0000

デジタル画像相関法の原理と変位、ひずみ測定への活用方法

オンライン開催

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年10月29日〜11月8日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年10月29日まで承ります。

概要

開催日

2026年10月20日(火) 13時00分～ 16時30分

受講対象者

デジタル画像相関法 (Digital Image Correlation:DIC) の応用分野に関連する技術者
- 材料力学・材料科学
- 機械・自動車・航空宇宙
- 土木・建築分野
- 高速・動的現象の解析
- 熱・環境試験など

修得知識

ひずみの三次元的な定義
DICの理論
DICの測定の流れ
様々な材料へのDICの適用例

プログラム

はじめに
1. ひずみの測定法
2. デジタル画像相関法 (DIC) の概要
3. 本日の流れ
ひずみに関する理論
1. 添え字表記と総和規約
2. ベクトルとテンソルの演算
3. 連続体の変形理論
4. 微小ひずみテンソルの定義と性質
5. 変形勾配テンソルと真ひずみテンソル
DIC理論編
1. 基礎理論
2. ニュートン・ラプソン法による画像の変形
3. 変形の連続性の考慮1 : グローバルDIC
4. 変形の連続性の考慮2 : netDIC
5. 三次元変位場測定に対するステレオDIC
6. 変位場からひずみ場への変換方法
DIC実用編
1. 評価対象物に対する事前準備
2. 実験に必要な機器と測定方法
3. ひずみ測定の流れと結果の見方
4. アプリケーションを用いた測定デモンストレーション
適用事例
1. 試験片形状によって生じる金属材料の不均一変形
2. 多結晶組織に生じる変形場
3. アルミニウム合金の切欠き周りの変形
4. ひずみゲージとDICの比較
5. ポリエチレン・ポリプロピレンのくびれ伝ぱ
6. エポキシの温度依存性変形
7. 3Dプリンタ材の曲げにおけるひずみ場
8. ハニカム構造に発生する局所ひずみ
9. ハイドロゲルの大ひずみ
10. 発泡樹脂の体積変化
11. 発泡樹脂の局所圧縮によるひずみ分布

質疑応答

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講師

内田真氏
大阪公立大学大学院工学研究科

教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
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ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
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ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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AI画像処理・画像生成技術のための画像品質評価

admin — Fri, 28 Aug 2026 05:57:39 +0000

AI画像処理・画像生成技術のための画像品質評価

～PSNR・SSIMからDeep Learning IQA、生成AI画像評価まで～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

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概要

本セミナーでは、画像品質評価の基礎から最新研究動向までを体系的に解説いたします。
実際の画像処理・AIシステム開発において適切な評価技術を選択・活用できる知識を習得いただけます。

開催日

2026年9月30日(水) 10時00分～ 16時00分

受講対象者

画像処理技術者
AI開発技術者
外観検査システム開発者
カメラ・映像機器開発者
医療画像システム開発者
品質保証担当者
研究開発部門担当者

修得知識

画像品質評価の基本概念
主観評価と客観評価の違い
PSNR・SSIMなど代表的評価指標
No-Reference IQA技術
Deep Learningを用いたIQA
生成AI画像評価技術
医療画像AI評価技術
Explainable AIと品質評価の考え方
最新研究動向と今後の展望

プログラム

　画像処理アルゴリズムや画像生成AIの発展に伴い、画像品質を客観的に評価する技術の重要性が急速に高まっている。従来のPSNRやSSIMなどの評価指標に加え、近年では人間の視覚特性を考慮したNo-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) やDeep Learningを用いた画像品質評価技術が広く利用されるようになった。さらにDiffusion ModelやGANによる生成画像の品質評価、医療画像AIの性能評価など、新たな課題も生じている。
　本講座では画像品質評価の基礎から最新研究動向までを体系的に解説し、実際の画像処理・AIシステム開発において適切な評価技術を選択・活用できる知識を習得する。
セミナー講演内容

第1部画像品質評価の基礎
1. なぜ画像品質評価が必要なのか
  - 画像処理システム開発の流れ
  - AI画像処理の普及
  - 評価技術の重要性
2. 人間は画質をどう判断しているか
  - Human Visual System
  - 知覚品質
  - 主観品質
3. 主観評価法
  - MOS
  - DMOS
  - 評価実験の設計法
  - 評価データベース
第2部従来型画像品質評価指標
1. Full Reference IQA
  - MSE
  - RMSE
  - PSNR
2. 構造類似性評価
  - SSIM
  - MS-SSIM
  - IW-SSIM
3. 特徴量ベース評価
  - FSIM
  - VIF
  - GMSD
4. 指標の長所と限界
  - なぜPSNRだけでは不十分なのか
  - 実例比較
第3部 No-Reference Image Quality Assessment
1. NR-IQAとは
  - 参照画像不要評価
2. 自然画像統計
  - NSSモデル
  - MSCN係数
3. 代表的手法
  - BRISQUE
  - NIQE
  - PIQE
4. 実利用事例
  - カメラ画質評価
  - 通信画像品質評価
第4部 Deep Learningによる画像品質評価
1. IQAとDeep Learning
2. CNNベースIQA
  - DeepIQA
  - NIMA
3. TransformerベースIQA
4. 学習用データベース
  - LIVE
  - CSIQ
  - TID2013
  - KonIQ-10k
  - PIPAL
5. 最新研究動向
  - Foundation Model活用
  - Multimodal IQA
第5部生成AI画像の品質評価
1. Diffusion Modelの発展
2. GANとDiffusion
3. 従来IQAでは何が評価できないのか
4. 生成画像評価指標
  - FID
  - IS
  - CLIP Score
  - PickScore
5. AI生成画像特有の問題
  - Hallucination
  - 不自然構造
  - 偽物画像
第6部最新トピックと今後の展望
1. 医療画像AI評価
  - Explainability
  - 信頼性評価
2. 大規模視覚言語モデルと品質評価
3. Explainable IQA
4. 研究室内での研究事例
  - 歪み分類
  - Reliability-Aware Distortion Classification
  - Explainable Quality Assessment
5. 今後の研究テーマ
  - Foundation ModelによるIQ
  - Diffusion画像品質評価
  - 医療AI品質保証
  - マルチモーダル品質評価
質疑応答

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 38200円 (税別) / 42,020円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践

admin — Fri, 07 Aug 2026 04:48:02 +0000

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践

オンライン開催

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配信期間

2026年9月24日(木) 10時30分～ 2026年10月8日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年10月6日(火) 16時30分

修得知識

マテリアル・インフォマティクスの基礎
機械学習の基本的な原理とアプローチ
マテリアルズ・インフォマティクスのための機械学習の応用技術と関連技術

プログラム

　マテリアルズ・インフォマティクスによるプロジェクトの始め方を体系的に理解し、自社のプロジェクトに直接応用する能力を身に付けます。
　本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供します。

マテリアルズ・インフォマティクスとは?
1. 機械学習と材料開発
2. 材料特性を予測するための回帰モデルの作成
3. SHAPによる要因分析およびベイズ最適化による逆解析
数値データからの特徴量の抽出
1. カーブフィッティングについて
2. 温度プロファイルからの特徴量の抽出
3. 応力-ひずみ線図からの特徴量の抽出
画像データからの特徴量の抽出
1. OpenCVを用いた画像処理
2. 材料組織からの特徴量の抽出
3. Mask R-CNNを用いた材料組織の自動検出

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主催

株式会社 R&D支援センター

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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年9月24日〜10月8日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

本セミナーは終了いたしました。

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マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践

admin — Fri, 07 Aug 2026 04:47:28 +0000

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年9月24日〜10月8日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年10月6日まで承ります。

開催日

2026年9月18日(金) 10時30分～ 16時30分

修得知識

マテリアル・インフォマティクスの基礎
機械学習の基本的な原理とアプローチ
マテリアルズ・インフォマティクスのための機械学習の応用技術と関連技術

プログラム

マテリアルズ・インフォマティクスとは?
1. 機械学習と材料開発
2. 材料特性を予測するための回帰モデルの作成
3. SHAPによる要因分析およびベイズ最適化による逆解析
数値データからの特徴量の抽出
1. カーブフィッティングについて
2. 温度プロファイルからの特徴量の抽出
3. 応力-ひずみ線図からの特徴量の抽出
画像データからの特徴量の抽出
1. OpenCVを用いた画像処理
2. 材料組織からの特徴量の抽出
3. Mask R-CNNを用いた材料組織の自動検出

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主催

株式会社 R&D支援センター

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1名様

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案内割引・複数名同時申込割引について

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- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
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R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年9月24日〜10月8日を予定しております。
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画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術

admin — Thu, 30 Jul 2026 03:28:14 +0000

AI活用で精度向上・品質保証を両立させるための

画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術

～基礎から導入そして品質保証への対応まで～

オンライン開催

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は2026年9月23日〜29日を予定しております。
ライブ配信を受講しない場合は、「アーカイブ配信」をご選択ください。

概要

本セミナーでは、AI画像認識プロジェクトの進め方、画像情報の集め方、品質保証への対応、具体的なAI画像認識システムの開発例に関する知見について、製造現場での導入実績やAI外観検査の実例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。

開催日

2026年9月16日(水) 13時00分～ 16時30分

受講対象者

外観検査システムを運用する現場担当者
プロジェクト導入の意思決定を行う経営者・責任者など

修得知識

AI画像認識プロジェクトの進め方
具体的なAI外観検査システムの開発例
AI画像認識プロジェクトを進めるための画像収集時の注意事項

プログラム

　ここ数年、AI (Artificial Intelligence、人工知能) の応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらしAI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法である「Deep Learning (深層学習) 」のアルゴリズムであり、実装が容易なライブラリの登場により、画像認識を中心に利用例が報告されています。さらに生成AIの登場により、無学習外観検査システムの実現可能性が議論され始めています。
　かたや、製造現場ではAI外観検査 (画像識別) を中心に導入プロジェクトが立ち上がっていますが、狙った識別精度が得られず、導入に至らない例が聞かれます。学習データ (画像データ) の前処理 (データクレンジング) にかかる負担や良品・不良品データの不均衡などがおもな原因にあげられます。また、特にDeep Learningでは識別にかかる根拠がわかりにくく、品質保証の観点から導入を見送る現場も多いです。
　そこで、本講座は中小製造現場で導入実績をあげた講師が、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介。活動事例を通じて、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までを解説します。さらには、生成AIの外観検査への活用法や、導入後の運用を通じての精度向上のための考え方にも触れます。

AI画像認識システムの実例
1. パン識別システム「BakeryScan」
  1. パン識別システムの中身
  2. 開発時の課題
  3. パン画像認識システムの学習
  4. 現場導入時の課題
  5. BakeryScanの改良
  6. 応用展開
2. 不織布画像検査システム
  1. 不織布の異物検査
  2. 既存の画像検査システムの課題
  3. 不織布画像検査システムの構成と特徴
  4. 機械学習による異物判別
3. 油圧部品の自動外観検査システム
  1. 外観検査の課題
  2. 画像撮影方法の検討
  3. オートエンコーダによる良品学習
  4. 誤検出の原因
  5. 二次識別器による改善
  6. 内視鏡画像検査システムへの展開
  7. Patchcoreによる異常検知
4. 金属チェーン画像検査システム
  1. チェーンの外観検査
  2. チェーン画像検査システムの構成と特徴
  3. 良品学習による異常検知
5. 耐火レンガの画像検査システム
  1. 構築した外観検査システム
  2. レンガ画像による寸法計測
  3. 凹凸の判定
  4. 欠け・亀裂の検出
AI外観検査のはじめ方と機械学習を意識した画像
1. AI外観検査の進め方
  1. AI外観検査の利点・欠点
  2. 検査項目の網羅・評価基準の明確化
  3. PoC:概念実証
  4. AI外観検査の目標設定
2. 機械学習を意識した画像データ (学習データ) の準備
  1. 「わかりやすい」画像の撮影
  2. 画像撮影時の注意
3. 学習が難しい画像
  1. 背景による誤認識
  2. 学習データの偏り
4. 学習しやすい画像のための前処理
前処理としての画像処理
学習データの量と質の課題
1. 学習データの準備にかかる負荷
  - 画像の収集
  - ラベルの付与
2. 学習データはどの程度必要か
3. 学習データの不均衡の問題と対策
  1. アンダーサンプリング
  2. オーバーサンプリング
  3. 重み付け
  4. データクレンジング
4. 学習データの拡張、生成AIの活用
5. ラベル付き公開データセットと転移学習による対応
識別根拠の課題と品質保証への対応
1. Deep Learningは内部分析が困難
2. 説明可能性・解釈性 (XAI) に関する技術
3. Deep Learningが着目しているところ
  - Grad-CAM
  - Vision Transformer
4. 品質保証への対応
  - AI外観検査と目視検査の連携
  - 段階的なAI外観検査の導入
AI画像認識システム導入の進め方
1. 外部資金の獲得
2. 不良品の定義確認と不良品サンプルの収集
3. 撮影方法の検討
4. 撮影装置を現場に導入し、データ収集からPoCの実施
5. 初期判定モデルを作成し、プロトタイプとして導入
6. モデル改良 (変更) と精度検証を繰り返す
7. 本格運用開始後の維持管理
8. AI画像外観検査プロジェクトを成功させるためには
質疑応答

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講師

森本雅和氏
兵庫県立大学大学院工学研究科

准教授

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主催

株式会社TH企画 (TH企画セミナーセンター)

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受講料

1名様

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名

: 35000円 (税別) / 38,500円 (税込)

受講者の声

カメラ検査による不良品排出を検討し、非常に苦労した経験があります。今後また検討することがあった場合は、本日の講演でお話しいただいたポイント (試作開発の段階で小さく早く失敗すること、現場でのデータ収集およびラベリングの方法等…) をふまえ活かしたく思います。ありがとうございました。

概念的な内容と具体的な内容の両方がバランスよく含まれていた点、セミナータイトルの通り「ポイント」が分かりやすく示されていた点が良かったです。AI導入の勝率はそれほど高くなく導入に至らなかった例もある、というリアルなお話を伺えたのも良かったです。

画像処理やAIについての知見がない素人でも、分かりやすく楽しく拝聴させていただきました。パンの識別や車の自動運転、Amazonといった実用例も挙げていただき、とても面白かったです。

AI導入に関しての進め方について理解が深まった点が良かった。質問にも丁寧にお答いただき参考になりました。

森本先生、分かり易い説明有難う御座いました。今後のAI導入開発に役立てたいと思います。

複数名同時申込割引について

複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 35,000円(税別) / 38,500円(税込) で受講いただけます。

1名様でお申し込みの場合 : 1名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
2名様でお申し込みの場合 : 2名で 70,000円(税別) / 77,000円(税込)
3名様でお申し込みの場合 : 3名で 105,000円(税別) / 115,500円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年9月23日〜29日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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実践例20選から学ぶ産業現場AI異常検知の方式選定法

admin — Sun, 16 Aug 2026 15:07:59 +0000

実践例20選から学ぶ産業現場AI異常検知の方式選定法

～各種判定手法の原理イメージと実践事例20選～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は2026年9月16日〜23日を予定しております。
ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

概要

本セミナーでは、産業現場のAI異常検知・予知技術について取り上げ、摩耗限界予測、折損予兆検知、機器電源停止の事前予知、配線ゆるみ検知、スポット溶接異常検知、画像による異常検知、コンクリート練り混ぜ固さ予知、ひび割れ検出など、産業現場での20の実践事例をもとに、各種判定手法を整理・体系的に解説いたします。

開催日

2026年9月15日(火) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

製造業の工場等で工程の異常検知予知システムの企画や開発や実装に携わる管理者・技術者
設備業の設備等を運営保全する上で異常検知予知システム開発や実装に携わる管理者・技術者
産業現場の異常検知予知システムの実施例を広く勉強しようとするソフトウェア技術者
電力、水道、ガスなど公共設備等の異常予知予兆システムに関わる地方自治体や企業の技術者
研究機関、教育機関などの観測データの毎処理や外れ値除外や異常検知予知を検討中の研究者

修得知識

我が国におけるAI機械学習による異常検知予知が製造現場へ適応されている現状の感覚
異常検知予知課題とデータから適材適所のAI機械学習手法を試行するための入門知識
異常検知の統計的分布やAI定番手法の原理解説でなく現場に実践応用する際のコツやツボ
機械学習ツールに投入までの生データ前処理が決定的に重要である事例と具体的な手法
実際に試行して徐々に性能を改善する上で広く実践されている性能評価手法の定番知識

プログラム

　近年、AI機械学習がITから産業へ広がってきて、産業設備や製造現場における保全管理などに応用が急増しています。巷にはAI機械学習のハウツー本や開発ソフトがあふれていますが、なりより実際に現場に実装した事例を知ることが重要です。しかし、これまでの書籍やセミナーでは、実際の事例を広くサーベイして、AI機械学習手法別に整理して紹介するものは少ないと思います。
　統計・機械学習・AIの手法別と振動・画像・時系列のデータ表現別に我が国の産業現場への実践例を150例文献調査してその中から20例を紹介します。最初に、各手法に分類してそのしくみを直感的に解説したあと、具体的な工場現場や産業設備などへの実践例に対応させて説明展開します。その結果、単に他者事例を知るのみならず、受講者がもつ各課題に最も合う手法とデータ表現へのヒントが得られることを狙いとしています。
　本セミナーの重要な視点は、定番手法・アルゴリズムが、どのように産業現場の様々な異常現象や時系列データに対して適用されているかを関連付けることです。それにより、類似するAI機械学習応用事例の中から実現可能なケースとして受講者が自己の課題にタックルする勇気を持っていただくことです。
　もう一つの重要な視点は、異常検知から異常予知への進化です。このセミナーでは、なるべく予知を目指した事例を多く含めました。最後に、生成AIのTransformerニューラルネットの最先端予知事例を紹介します。魔法のように未来を予言できませんが、予兆がどの時点でどこのデータ部分で始まったのかを定量化できるAttention値なるものを紹介します。
　講師は、メーカ技術者、大学教授、コンサルと長年にわたり統計、機械学習、AI応用の実務経験があります。各種手法を分類して原理しくみと現場適用との魔の川を渡った豊富な経験を通じて、これから試してみようとする現場技術者に寄り添い、実践試行する勇気をもってもらえる入門コースです。

産業現場の異常検知・予知
1. 異常検知・予知の基礎
2. 産業現場データの現実
3. 手法の分類
  - 統計解析
  - 機械学習
  - AI学習
統計判定
1. 統計判定の基礎
  - 例1 重回帰による電動プレス型エッジ摩耗の限界検知
  - 例2 マハラノビス距離によるエンドミル工具の摩耗予測
  - 例3 ガウス過程回帰による機器電源停止の発生事前予知
画像判定
1. ニューラルネットの基礎
  - 例4 基本ニューラルネットによる部品組込み異常検知
  - 例5 画像CNNによるアルミホイール微細鋳巣検知
  - 例6 基盤画像モデルによる樹脂線材の断面異常検知
  - 例7 画像と負荷によるコンクリート練り混ぜ固さ予知
周波数判定
1. 周波数判定の基礎
  - 例8 音波の深層学習による土木掘削ドリル折損予兆検知
  - 例9 微細放電電流スペクトルによる機器電源配線ゆるみ検知
  - 例10 特徴周波数抽出による押出成形機ギア摩耗限界予知
  - 例11 振動加速度のTree分類によるスポット溶接異常検知
履歴判定
1. 時系列ニューラルネットLSTMの基礎
  - 例12 LSTMによる設備例外運転の発生予測
  - 例13 LSTM/AEによるコンベア駆動異常予知
  - 例14 LSTM/AEによる建機油圧異常予知
波形判定
1. 波形切り出しの基礎
  - 例15 shapelets法によるエレベータ開閉異常検知
  - 例16 Discord法によるバルブ開閉電流異常検知
  - 例17 トルク波形深層学習による射出成型機リング摩耗予知
出現判定
1. Transformerニューラルネットの基礎
  - 例18 Transformerによるオフィス空調負荷の特異日検知
  - 例19 Transformerによる路面画像系列から凍結直前予知
  - 例20 Attention機構によるコンクリート壁面ひび割れ検出
まとめと質疑応答

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講師

蜷川忠三氏
N研究所株式会社

代表取締役

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

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受講料

1名様

: 38200円 (税別) / 42,020円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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外観検査の自動化技術とシステムの構築

admin — Tue, 14 Jul 2026 06:39:31 +0000

外観検査の自動化技術とシステムの構築

～品質基準の明確化、検査装置の開発、自動検査システムの構築方法～

オンライン開催

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概要

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。

配信期間

2026年9月14日(月) 13時00分～ 2026年9月24日(木) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年9月14日(月) 13時00分

受講対象者

外観検査の自動化を検討している方、何から始めて良いか分からない方
自動化システムの導入に際し、システムインテグレータとの連携に不安を感じる方
現在の検査精度やコストに課題を感じており、改善策を探している方
製造DXを推進する上で、検査工程の自動化をミッションとしている方
自社の「目視検査」の人的負荷を軽減し、将来に繋げたい方

修得知識

外観検査の概要
なぜ今、自動化が必要なのか?
自社の課題整理と明確な目標設定
外観検査のプロとしての「ドメイン知識」を、自動化システムインテグレータに伝える方法 (要求仕様の策定)
システムインテグレータ (SIer) との適切な付き合い方、プロジェクト推進のプロセス
自動化システムを理解するための最低限の周辺技術知識 (照明、カメラ、画像認識など)
導入したシステムを現場で適切に「評価」し、「運用」していくためのポイント
自動化を成功させるための「勘所」と、目視検査との最適な役割分担

プログラム

　単なる技術解説に留まらず、現場の視点から「どうすれば自動化プロジェクトがうまくいくのか?」という実践論をお伝えします。システム開発の経験がなくても大丈夫です。自社の知識を整理し、外部の専門家と協働しながら、確実な一歩を踏み出すための羅針盤として、ぜひ本講座をご活用ください。

なぜ今、外観検査の自動化が必要なのか (現状認識と目的の明確化)
1. 外観検査自動化の背景と目的
2. 外観 (画像) 検査の概要
3. 製造DXと検査自動化の関係
自動化プロジェクトを始める前の準備
1. 検査・計測と品質管理・品質保証
2. 品質マネジメントシステムとは
3. 業務・道具の標準化と機器の校正
4. 評価尺度〜性能評定と品質協定
システム要件の整理とシステム構築プロセス
1. 自動外観検査の始め方と続け方
2. 要求仕様の策定と生成AI (LLM) の利用
3. 検査装置の開発プロセス
4. 開発体制の構築と検査体制の構築
検査システムを構成する主要技術の概要 (ベンダーとの協働のための周辺知識)
1. 我々の視覚と光学現象
2. 照明と撮像の技術
3. 画像認識による検出技術の概略
4. 検査のためのマテリアルハンドリング
導入後の運用、評価、そしてその先へ
1. 目視検査の役割軽減〜自動化とその先へ
2. 自動化のための勘所とLLMの利用
3. 自動化プロジェクトにおける破綻条件
4. つまづきやすいポイントの回避

質疑応答

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講師

阿部淑人氏
新潟国際情報大学経営情報学部情報システム学科

教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年9月14日〜24日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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外観検査の自動化技術とシステムの構築

admin — Tue, 14 Jul 2026 06:39:05 +0000

外観検査の自動化技術とシステムの構築

～品質基準の明確化、検査装置の開発、自動検査システムの構築方法～

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年9月14日〜24日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年9月14日まで承ります。

概要

開催日

2026年9月3日(木) 13時00分～ 17時00分

受講対象者

外観検査の自動化を検討している方、何から始めて良いか分からない方
自動化システムの導入に際し、システムインテグレータとの連携に不安を感じる方
現在の検査精度やコストに課題を感じており、改善策を探している方
製造DXを推進する上で、検査工程の自動化をミッションとしている方
自社の「目視検査」の人的負荷を軽減し、将来に繋げたい方

修得知識

外観検査の概要
なぜ今、自動化が必要なのか?
自社の課題整理と明確な目標設定
外観検査のプロとしての「ドメイン知識」を、自動化システムインテグレータに伝える方法 (要求仕様の策定)
システムインテグレータ (SIer) との適切な付き合い方、プロジェクト推進のプロセス
自動化システムを理解するための最低限の周辺技術知識 (照明、カメラ、画像認識など)
導入したシステムを現場で適切に「評価」し、「運用」していくためのポイント
自動化を成功させるための「勘所」と、目視検査との最適な役割分担

プログラム

なぜ今、外観検査の自動化が必要なのか (現状認識と目的の明確化)
1. 外観検査自動化の背景と目的
2. 外観 (画像) 検査の概要
3. 製造DXと検査自動化の関係
自動化プロジェクトを始める前の準備
1. 検査・計測と品質管理・品質保証
2. 品質マネジメントシステムとは
3. 業務・道具の標準化と機器の校正
4. 評価尺度〜性能評定と品質協定
システム要件の整理とシステム構築プロセス
1. 自動外観検査の始め方と続け方
2. 要求仕様の策定と生成AI (LLM) の利用
3. 検査装置の開発プロセス
4. 開発体制の構築と検査体制の構築
検査システムを構成する主要技術の概要 (ベンダーとの協働のための周辺知識)
1. 我々の視覚と光学現象
2. 照明と撮像の技術
3. 画像認識による検出技術の概略
4. 検査のためのマテリアルハンドリング
導入後の運用、評価、そしてその先へ
1. 目視検査の役割軽減〜自動化とその先へ
2. 自動化のための勘所とLLMの利用
3. 自動化プロジェクトにおける破綻条件
4. つまづきやすいポイントの回避

質疑応答

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講師

阿部淑人氏
新潟国際情報大学経営情報学部情報システム学科

教授

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
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セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
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タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
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講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年9月14日〜24日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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生体信号処理の基礎と機械学習・深層学習を活用した最新解析手法、AI技術との融合の最新動向

admin — Fri, 31 Jul 2026 05:35:50 +0000

生体信号処理の基礎と機械学習・深層学習を活用した最新解析手法、AI技術との融合の最新動向

～AIだけでは精度が出ない理由生体信号処理とDeep Learningの融合 / AI時代のBiomedical Signal Processingの最前線～

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関連するセミナー・出版物

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概要

本セミナーでは、生体信号処理の基礎から始め、機械学習・深層学習を活用した最新の解析手法、さらにExplainable AI (説明可能AI) やFoundation Modelなどの最新動向までを体系的に解説いたします。
また、医療診断支援、ウェアラブルヘルスケア、ブレイン・コンピュータ・インタフェース (BCI) などの応用事例についても紹介いたします。

開催日

2026年8月26日(水) 10時00分～ 16時00分

受講対象者

医療機器メーカー技術者
ヘルスケア関連企業技術者
AI開発者
信号処理技術者
医療情報システム開発者
大学・研究機関研究者

修得知識

生体信号処理の基礎知識
医療AI開発に必要な信号処理技術
Deep Learning活用方法
Foundation Modelの最新動向
Explainable AIの考え方
医療・ヘルスケア分野における今後の研究開発方向

プログラム

　近年、医療・ヘルスケア分野では、心電図 (ECG) 、脳波 (EEG) 、筋電図 (EMG) 、脈波 (PPG) 、呼吸信号などの生体信号を活用した診断支援技術や健康管理システムの研究開発が急速に進展しています。特に近年の機械学習や深層学習技術の発展により、生体信号から従来困難であった病態推定、異常検知、認知状態推定などが可能となりつつあります。一方で、生体信号は雑音や個人差の影響を受けやすく、単純にAIを適用するだけでは十分な性能を得ることができません。そのため、生体信号特有の前処理、特徴抽出、信号解析技術とAI技術を適切に融合することが重要となっています。
　本セミナーでは、生体信号処理の基礎から始め、機械学習・深層学習を活用した最新の解析手法、さらにExplainable AI (説明可能AI) やFoundation Modelなどの最新動向までを体系的に解説します。また、医療診断支援、ウェアラブルヘルスケア、ブレイン・コンピュータ・インタフェース (BCI) などの応用事例についても紹介します。
　信号処理技術者、AI研究開発者、医療機器開発者、ヘルスケア関連企業技術者などを対象に、生体信号解析技術の全体像と今後の展望を理解していただくことを目的とします。

第1章生体信号処理とは
- Biomedical Signal Processingの概要
- 生体信号の特徴
- 医療AIの現状と将来展望
- 生体信号解析における課題
第2章代表的な生体信号
1. ECG (心電図)
  - 波形の意味
  - 不整脈検出
  - 心疾患診断支援
2. EEG (脳波)
  - 周波数帯域
  - 睡眠解析
  - BCI
3. EMG (筋電図)
  - 筋活動推定
  - リハビリテーション応用
4. PPG (脈波)
  - 心拍推定
  - SpO2推定
  - ウェアラブル機器応用
5. 呼吸信号
  - 睡眠時無呼吸
  - 呼吸状態モニタリング
第3章生体信号処理の基礎技術
- フィルタリング
- 雑音除去
- 周波数解析
- ウェーブレット解析
- アーチファクト除去
- 特徴量抽出
第4章機械学習による生体信号解析
- SVM
- Random Forest
- XGBoost
- クラスタリング
- 異常検知
第5章 Deep Learningによる生体信号解析
- CNN
- RNN
- LSTM
- Transformer
- Self-Supervised Learning
第6章 Foundation Modelと医療AI
- Foundation Modelとは
- ECG Foundation Model
- EEG Foundation Model
- Multimodal AI
- 医療大規模モデル
第7章 Explainable AI (XAI)
- 医療分野でのAI説明責任
- SHAP
- Grad-CAM
- Attention可視化
- 信頼できる医療AI
第8章最新研究動向と応用事例
1. 医療診断支援
  - 不整脈診断
  - 脳疾患診断
  - 睡眠障害診断
2. ヘルスケア
  - ウェアラブルデバイス
  - 在宅医療
  - 遠隔モニタリング
3. 次世代技術
  - EEG Speech Decoding
  - Digital Twin Healthcare
  - Personalized Medicine
質疑応答

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 38200円 (税別) / 42,020円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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MI、シミュレーションを用いた接着・接合部の界面評価

admin — Mon, 15 Jun 2026 08:47:05 +0000

MI、シミュレーションを用いた接着・接合部の界面評価

オンライン開催

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開催日

2026年7月29日(水) 10時00分～ 15時15分

受講対象者

接着界面の理論研究に関心のある研究者や技術者
業務に活かすため、接着界面の理論解析の知見を得たい方
接着界面の理論的解析において課題を抱えている方

プログラム

第1部分子シミュレーションとMIを活用した異種材料の接着強度向上

(2026年7月29日 10:00〜11:30)

技術潮流
マテリアルズインフォマティクスの概要
1. マテリアルズインフォマティクスよる最適設計とは
2. 最適設計の流れ
3. 適用事例の概要
材料設計効率化の課題とアプローチ
1. パラメータサーベイにおける課題
2. 課題へのアプローチと分子シミュレーション
マテリアルズインフォマティクスによる設計事例
1. 樹脂との密着性を向上させる金属の設計
2. はんだの破断伸びを向上させる添加元素の選定
3. 環境・生体に適合する材料の界面密着強度を向上させる設計
4. 薄膜配線の信頼性を高める材料設計の事例
まとめ

質疑応答

第2部第一原理計算による接着界面の理論解析

(2026年7月29日 12:30〜14:00)

接着界面の理論研究の歴史
1. 接着技術の基礎概念と産業応用の概要
2. 金属およびセラミックス表面における接着の理論研究の発展
3. 金属/ポリマー界面接着に関する理論的研究の変遷
エポキシ樹脂とアルミナ表面の接着界面の理論的研究
1. エポキシ樹脂分子モデルの構築手法
2. アルミナ表面モデルの構築と表面状態の考慮
3. 接着力および界面安定性のシミュレーション
4. 官能基および表面水酸基密度が接着特性に及ぼす影響
エポキシ樹脂と窒化ホウ素表面との接着界面の理論研究
1. 窒化ホウ素表面構造のモデル化
2. 分子間相互作用 (分子間力) の寄与評価
3. エポキシ樹脂モデルの構築と界面構造解析
4. 接着界面破壊挙動のシミュレーション
エポキシ樹脂と金属表面との接着界面の理論的研究
1. エレクトロニクス分野における金属接着の特徴と課題
2. 硬化剤が接着界面特性に及ぼす影響
3. 金属表面における電子状態・軌道相互作用の解析
4. 表面における配位結合 (共有結合) の定量的評価
5. 第一原理分子動力学シミュレーションによる界面解析
接着剤樹脂とその他の金属表面との接着界面の理論的研究
1. 硬化剤を含むエポキシ樹脂モデルの構築
2. 銅表面のモデル化および接着界面のシミュレーション
3. 酸化クロム表面のモデル化および接着界面のシミュレーション
その他最近の話題および今後の展望
1. 凝集破壊過程の分子論的理解
2. 今後の研究展開

質疑応答

第3部数理統計および画像解析手法を活用した接着材料解析

(2026年7月29日 14:15〜15:15)

　接着材料に対するマテリアルズ・インフォマティクスについて、基礎から応用まで、解析手法とその具体例を挙げながら紹介する。特に、エポキシ系の配合最適化や機械学習を用いた疲労寿命予測などの最近の事例を取り上げる。

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎
1. マテリアルズ・インフォマティクスの考え方
接着材料のMIの流れ
1. 機械学習モデル構築
2. モデルのチューニング
3. 逆解析
4. 事例1. エポキシ系の配合最適化
5. 事例2. 変数間の相関を利用した予測精度向上手法
疲労寿命予測と異常検知
1. 疲労寿命基準式
2. 初期サイクルの物性値を用いた疲労寿命予測
3. 物性値の時間変化率を用いた疲労寿命予測
4. k近傍法を用いた疲労破壊の兆候検知
5. LSTM (Long Short-Term Memory) を用いた疲労破壊の兆候検知
最近の進展
1. SMRM (Sparse Multivariate Regression with Missing data) アルゴリズム
2. ソフトウェアパッケージ開発
3. クラウド版ソフトウェアパッケージ

質疑応答

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講師

岩崎富生氏
株式会社日立製作所研究開発グループ生産・モノづくりイノベーションセンタ材料プロセス研究部

主管研究員
辻雄太氏
九州大学大学院総合理工学研究院

准教授
谷口茂氏
日本大学生産工学部数理情報工学科

専任講師

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主催

株式会社技術情報協会

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 55000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 200,000円(税別) / 220,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 230,000円(税別) / 253,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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外観検査のデジタル化・自動化

admin — Sun, 07 Jun 2026 06:06:43 +0000

外観検査のデジタル化・自動化

～Pythonを用いたディープラーニングAIの作成～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

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概要

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

配信期間

2026年7月27日(月) 10時30分～ 2026年7月31日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年7月29日(水) 16時30分

受講対象者

製造業等でこれから外観検査のデジタル化・自動化に取り組みたい方
ディープラーニングを用いた外観検査ソフトウェア作成に関心がある方

修得知識

外観検査システム作成方法
撮影環境の作成方法
生成AIによる外観検査ソフトウェアの作成方法
PytorchによるディープラーニングAIの作成方法
異常検知AIに関する知識

プログラム

　近年、AIを活用した外観検査システムの導入が進んでいる。本講座では、外観検査システムの全体像を理解するために、その構成要素である搬送装置、撮影環境、外観検査ソフトウェアについて解説する。特に外観検査ソフトウェアに焦点を当て、画像処理、機械学習、ディープラーニングといった技術を順を追って詳しく説明する。また、研修のデモでは、生成AIを活用した外観検査ソフトウェアの構築方法を紹介する。さらに、現場からの要望が多い正常品のみを学習する異常検知AIについても取り上げる。
　本講座を受講することで、AIを活用した外観検査システムの作成および評価ができるようになる。

外観検査デジタル化・自動化のポイント
1. 外観検査システム全体の構成
2. 搬送装置の作成例
3. 撮影環境の作成方法
  - カメラ
  - 照明
4. 寸法計測
5. 外観検査ソフトウェアに必要な機能
6. システム全体の評価方法
Pythonによる外観検査ソフトウェアの作成
1. プログラミング言語Pythonの使い方
2. 画像処理による正常、異常の判別
3. 機械学習を用いた判別
ディープラーニングAIの作成
1. ディープラーニングの仕組み
2. ディープラーニングAIを用いた判別
AIを用いた外観検査ソフトウェア作成デモ
1. 生成AIによるプログラムの生成
2. 画像収集ソフトウェアによる画像の収集
3. 実機搭載用ソフトウェアによる検査の実行
4. 異常検知AI (正常品のみを学習するAI) の紹介

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月27日〜31日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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外観検査のデジタル化・自動化

admin — Sun, 07 Jun 2026 06:05:54 +0000

外観検査のデジタル化・自動化

～Pythonを用いたディープラーニングAIの作成～

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年7月27日〜31日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年7月29日まで承ります。

概要

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

開催日

2026年7月24日(金) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

製造業等でこれから外観検査のデジタル化・自動化に取り組みたい方
ディープラーニングを用いた外観検査ソフトウェア作成に関心がある方

修得知識

外観検査システム作成方法
撮影環境の作成方法
生成AIによる外観検査ソフトウェアの作成方法
PytorchによるディープラーニングAIの作成方法
異常検知AIに関する知識

プログラム

外観検査デジタル化・自動化のポイント
1. 外観検査システム全体の構成
2. 搬送装置の作成例
3. 撮影環境の作成方法
  - カメラ
  - 照明
4. 寸法計測
5. 外観検査ソフトウェアに必要な機能
6. システム全体の評価方法
Pythonによる外観検査ソフトウェアの作成
1. プログラミング言語Pythonの使い方
2. 画像処理による正常、異常の判別
3. 機械学習を用いた判別
ディープラーニングAIの作成
1. ディープラーニングの仕組み
2. ディープラーニングAIを用いた判別
AIを用いた外観検査ソフトウェア作成デモ
1. 生成AIによるプログラムの生成
2. 画像収集ソフトウェアによる画像の収集
3. 実機搭載用ソフトウェアによる検査の実行
4. 異常検知AI (正常品のみを学習するAI) の紹介

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主催

株式会社 R&D支援センター

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受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
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- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
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開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
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アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

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配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
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AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法

admin — Tue, 05 May 2026 00:18:22 +0000

AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法

～製造業における検査業務などの省力化・効率向上～

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概要

本セミナーでは、対象とするデータに合ったAIの選び方、AI改良することができる人材の育成方法、深層学習の効率化のための手法、説明可能AI (XAI) の基礎、複雑かつ高度な業務へのAI導入のコツについて解説いたします。

配信期間

2026年6月24日(水) 10時30分～ 2026年7月8日(水) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年7月6日(月) 16時30分

修得知識

対象とするデータに合ったAIの選び方
AIを「使う」だけでなく「改良する」ことができる人材の育成方法
深層学習の効率化のための手法
信頼できるAIをつくるために必要な「説明可能AI (XAI) 」
複雑かつ高度な業務へのAI導入のコツ

プログラム

　企業では現在、主として文書の作成業務にLLMなどのAIを有効活用する動きが盛んであり、一定の成果を挙げつつあります。一方、製造業の企業では、人やロボットが行っている部品の組み立て・溶接や製品の欠陥検査処理などのさらなる効率化が求められていますが、それらはLLMを用いるだけでは解決できません。これらの業務のAIによる効率化には、ロボットがあまり関わらない部分にも次に示すように多くの課題があります:

最適な学習方法の選択:対象とするデータの学習に適した機械学習法を選択する問題。
データの収集と洗練化:データが少ない/データにノイズがある場合などの措置。
市販ソフト/オープンソースソフト:必要な性能が出ない場合の対策。
深層学習の改良・改善:AIを「使える」から「作る」人材の育成方法。
深層回路の小型化と最適化:性能を落とさずに構造を最適化する方法。
AIの説明性向上:AIを信頼できるものにするための「説明可能AI (XAI) 」。
AIの高度利用:解が1つではない意思決定など高度な処理にAIを適用する方法。

　本セミナーでは、これらの課題を解決するための方法について、「説明可能AI入門」 (コロナ社) の著者である講師が平易に解説します。「AIを既に使っているが精度が上がらなくて困っている」、「処理対象が変わるたびに作り直しが必要でコストがかかる」、「AIの説明性が低くて信頼して利用できない」、「より高度な判断を含む業務にAIを利用したい」などの悩みをおもちの方はぜひご参加下さい。

人工知能 (AI) と機械学習の現状と課題
1. 人工知能 (AI) と機械学習:考え方とアプローチの推移.
2. 深層学習 (ディープラーニング) 概論
  - 基本的な考え方
  - 長所・短所
  - 課題
3. 生成系AI・LLM・説明可能AI (XAI) :基本的な手法と考え方
最適な学習方法の選択
1. 機械学習法の種類と特性
  - 各手法の特徴
  - 適用可能範囲など
2. 対象データに適した学習法の選択
  - 基本的な考え方
  - 選択方法の例
3. AutoMLの現状と課題
  - 分野の目標
  - 現状と課題
データの収集と洗練化
- 異常検知

データが少ない場合の問題
- クラス分類における問題の本質
データの補正と洗練化
- 欠落データの補間などの前処理
オートエンコーダ (AE) の利用
- 正常データの学習による異常検知
データの水増し方法
- シミュレータ
- CG
- 生成AIの利用

市販ソフト/オープンソースソフト
1. 利用可能なソフトウェアの例
  - 事例などの紹介
  - 利用の際の課題
2. 出力の評価とソフトの特徴の解析
  - 長所
  - 短所
  - 特徴の分析
3. 入力データの加工による精度向上
  - 入力の削減
  - 最適化
  - 前処理の改善
4. 他の手法との併用
  - 相補的な利用による精度
  - 信頼性向上
深層学習の小型化と最適化
1. 回路構造の最適化
  - 量子化とPruning化などの基礎手法
2. 学習の効率化
  - 自己教師あり学習
  - 転移学習と蒸留
3. 進化計算による構造最適化
  - 原理と方法
  - 事例
  - NASなど
4. 浸透学習法 (PLM) による入力の最適化
  - PLMの原理
  - 入力変数の最小化
5. 素子の改良によるエッジ化
  - しきい素子以外の利用など
AIの説明性向上
1. 説明可能AI (XAI) とは
  - XAIの必要性と意義
2. 説明可能AIの手法
  - 代表的な方法について
AIの高度利用
1. 複数のAIの利用
  - 多様性のある出力の利用方法
2. 人とAIの協働・共生に向けて
  - 人が信頼できるAIの利用方法とは
まとめ・AIよろず相談コーナー

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主催

株式会社 R&D支援センター

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1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

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案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法

admin — Tue, 05 May 2026 00:17:28 +0000

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概要

開催日

2026年6月23日(火) 10時30分～ 16時30分

修得知識

対象とするデータに合ったAIの選び方
AIを「使う」だけでなく「改良する」ことができる人材の育成方法
深層学習の効率化のための手法
信頼できるAIをつくるために必要な「説明可能AI (XAI) 」
複雑かつ高度な業務へのAI導入のコツ

プログラム

最適な学習方法の選択:対象とするデータの学習に適した機械学習法を選択する問題。
データの収集と洗練化:データが少ない/データにノイズがある場合などの措置。
市販ソフト/オープンソースソフト:必要な性能が出ない場合の対策。
深層学習の改良・改善:AIを「使える」から「作る」人材の育成方法。
深層回路の小型化と最適化:性能を落とさずに構造を最適化する方法。
AIの説明性向上:AIを信頼できるものにするための「説明可能AI (XAI) 」。
AIの高度利用:解が1つではない意思決定など高度な処理にAIを適用する方法。

人工知能 (AI) と機械学習の現状と課題
1. 人工知能 (AI) と機械学習:考え方とアプローチの推移.
2. 深層学習 (ディープラーニング) 概論
  - 基本的な考え方
  - 長所・短所
  - 課題
3. 生成系AI・LLM・説明可能AI (XAI) :基本的な手法と考え方
最適な学習方法の選択
1. 機械学習法の種類と特性
  - 各手法の特徴
  - 適用可能範囲など
2. 対象データに適した学習法の選択
  - 基本的な考え方
  - 選択方法の例
3. AutoMLの現状と課題
  - 分野の目標
  - 現状と課題
データの収集と洗練化
- 異常検知

データが少ない場合の問題
- クラス分類における問題の本質
データの補正と洗練化
- 欠落データの補間などの前処理
オートエンコーダ (AE) の利用
- 正常データの学習による異常検知
データの水増し方法
- シミュレータ
- CG
- 生成AIの利用

市販ソフト/オープンソースソフト
1. 利用可能なソフトウェアの例
  - 事例などの紹介
  - 利用の際の課題
2. 出力の評価とソフトの特徴の解析
  - 長所
  - 短所
  - 特徴の分析
3. 入力データの加工による精度向上
  - 入力の削減
  - 最適化
  - 前処理の改善
4. 他の手法との併用
  - 相補的な利用による精度
  - 信頼性向上
深層学習の小型化と最適化
1. 回路構造の最適化
  - 量子化とPruning化などの基礎手法
2. 学習の効率化
  - 自己教師あり学習
  - 転移学習と蒸留
3. 進化計算による構造最適化
  - 原理と方法
  - 事例
  - NASなど
4. 浸透学習法 (PLM) による入力の最適化
  - PLMの原理
  - 入力変数の最小化
5. 素子の改良によるエッジ化
  - しきい素子以外の利用など
AIの説明性向上
1. 説明可能AI (XAI) とは
  - XAIの必要性と意義
2. 説明可能AIの手法
  - 代表的な方法について
AIの高度利用
1. 複数のAIの利用
  - 多様性のある出力の利用方法
2. 人とAIの協働・共生に向けて
  - 人が信頼できるAIの利用方法とは
まとめ・AIよろず相談コーナー

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: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

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R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
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- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
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- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法

admin — Thu, 16 Apr 2026 07:26:56 +0000

GPU・データ・モデル選定を構造的に整理する

AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法

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概要

本セミナーでは、AI/機械学習開発が止まる本当の原因を特定し、「速く・軽く・確実に回す」設計判断に必要な知識について解説いたします。
GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

配信期間

2026年6月11日(木) 13時00分～ 2026年6月18日(木) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年6月11日(木) 13時00分

修得知識

「なぜ遅いのか」の特定
プロジェクトのコストと時間の最適化
「データが足りない」状況でのプロジェクトの進め方
「自作か、既存モデルか」の最適な判断
プロンプトと微調整 (Fine-tuning) の使い分けスキル

プログラム

　本セミナーでは、AI/機械学習プロジェクトを停滞させる3大要因「計算速度 (GPU/Python) 」「データ不足」「モデル選定の誤り」を徹底解剖します。「なぜ学習が終わらないのか?」「データが少ない中でどう精度を出すか?」「自作モデルとLLMの使い分けはどうすべきか?」といった現場の切実な疑問に対し、具体的な回避策と判断基準を提示します。

なぜAIプロジェクトは「重く」なるのか
1. AI開発のライフサイクルとボトルネックの正体
2. 「とりあえず回す」から「設計して回す」へのマインドセット転換
【実行環境編】GPUの真実とPythonの限界
1. なぜGPUが必要なのか
  - 並列演算の仕組みとVRAM容量の重要性
2. 「遅い」の正体
  - CPU-GPU間のデータ転送ボトルネック (PCIe帯域)
3. Python特有のオーバーヘッドと、ライブラリ (PyTorch/TensorFlow) による回避
4. 混合精度演算 (Mixed Precision) や分散学習の考え方
【データ戦略編】量と質のトレードオフ
1. データ量の正義
  - スケーリング則 (Scaling Laws) の基本
2. 少量データでの戦い方
  - Data Augmentation (データ拡張)
  - 画像・テキストでの手法
3. 転移学習 (Transfer Learning)
  - 既存の知能を「借りる」技術
4. 「回らない」を防ぐデータパイプライン
  - 前処理の効率化
【モデル選定編】自作AI vs 基盤モデル+プロンプト
1. 徹底比較表: 開発コスト、推論速度、カスタマイズ性の違い
2. 自作モデル (Scratch/Fine-tuning) の出番
  - 特定ドメインへの深い特化
  - エッジデバイス動作
  - 機密データの処理
3. 基盤モデル (LLM等) +プロンプトの出番
  - 汎用タスク
  - プロトタイプの高速作成
  - RAG (検索拡張生成) の活用
4. 適用範囲の判断基準
  - 「精度・コスト・速度」の三角形で考える

質疑応答

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 22500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年6月11日〜18日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法

admin — Thu, 16 Apr 2026 07:26:30 +0000

GPU・データ・モデル選定を構造的に整理する

AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年6月11日〜18日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年6月16日まで承ります。

概要

開催日

2026年6月9日(火) 13時00分～ 16時00分

修得知識

「なぜ遅いのか」の特定
プロジェクトのコストと時間の最適化
「データが足りない」状況でのプロジェクトの進め方
「自作か、既存モデルか」の最適な判断
プロンプトと微調整 (Fine-tuning) の使い分けスキル

プログラム

なぜAIプロジェクトは「重く」なるのか
1. AI開発のライフサイクルとボトルネックの正体
2. 「とりあえず回す」から「設計して回す」へのマインドセット転換
【実行環境編】GPUの真実とPythonの限界
1. なぜGPUが必要なのか
  - 並列演算の仕組みとVRAM容量の重要性
2. 「遅い」の正体
  - CPU-GPU間のデータ転送ボトルネック (PCIe帯域)
3. Python特有のオーバーヘッドと、ライブラリ (PyTorch/TensorFlow) による回避
4. 混合精度演算 (Mixed Precision) や分散学習の考え方
【データ戦略編】量と質のトレードオフ
1. データ量の正義
  - スケーリング則 (Scaling Laws) の基本
2. 少量データでの戦い方
  - Data Augmentation (データ拡張)
  - 画像・テキストでの手法
3. 転移学習 (Transfer Learning)
  - 既存の知能を「借りる」技術
4. 「回らない」を防ぐデータパイプライン
  - 前処理の効率化
【モデル選定編】自作AI vs 基盤モデル+プロンプト
1. 徹底比較表: 開発コスト、推論速度、カスタマイズ性の違い
2. 自作モデル (Scratch/Fine-tuning) の出番
  - 特定ドメインへの深い特化
  - エッジデバイス動作
  - 機密データの処理
3. 基盤モデル (LLM等) +プロンプトの出番
  - 汎用タスク
  - プロトタイプの高速作成
  - RAG (検索拡張生成) の活用
4. 適用範囲の判断基準
  - 「精度・コスト・速度」の三角形で考える

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1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

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: 22500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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外観検査の自動化におけるAI活用の実際

admin — Sat, 11 Apr 2026 08:25:45 +0000

外観検査の自動化におけるAI活用の実際

～バラつきのある検査基準の統一 / 品質の維持、安定供給へのAIを活用した外観検査の進め方 / 必要な学習データをどのように扱い、拡張するか～

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概要

本セミナーでは、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。

配信期間

2026年6月4日(木) 10時30分～ 2026年6月12日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年6月4日(木) 10時30分

受講対象者

外観検査自動化の事例を知りたいエンジニア
AI技術をブラックボックスとして使用されているエンジニア

修得知識

画像処理技術による外観検査自動化の基礎 (技術の中身の概要)
AI技術による外観検査自動化の基礎 (技術の中身の概要)
画像処理、AI技術による自動化事例と開発のポイント
産学連携の方法 (大学の研究室の使い方)

プログラム

　外観検査の自動化は、いわゆる古くて新しい課題の一つである。近年では、AI技術の発展によって課題解決のスピードは飛躍的に向上し、外観検査機器分野はかつてない活況を呈している。これに伴いこの領域にも、新規参入者が急増している。ただそれでも、外観検査の現場における自動化の困難性はまだまだ高い状況にある。
　本セミナでは、AI技術を外観検査自動化の「詰めの一手」とするために、先ずは基本に立ち返る。そして、幾つかの産学連携事例の失敗・成功例から地に足をつけたAI活用を考える。

外観検査とは
外観検査の自動化が難しい理由
外観検査のための画像処理入門
外観検査のためのAI入門
AI技術の動向
外観検査へのAI適用の意義と意味
学習データの扱い、データ拡張技術
検査AIのケーススタディ
AIによる欠陥像検出
良品学習と異常検知
画像処理と機械学習の連携
AIによるパラメータ保守
AIによる全面検査
事前学習モデルを用いた異常検知の適用性
最新技術の収集
まとめ
質疑応答

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講師

青木公也氏
中京大学工学部機械システム工学科

教授

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主催

株式会社技術情報協会

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本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000円(税込)

同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年6月4日〜12日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用

admin — Sun, 26 Apr 2026 02:14:41 +0000

機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用

オンライン開催演習付き

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概要

本セミナーでは、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、ディープラーニングの基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説いたします。

開催日

2026年6月2日(火) 10時30分～ 16時30分

修得知識

画像認識用の画像撮影の知識
機械学習の概要
ディープラーニングの基礎
画像認識技術の基礎
画像認識技術のアプリケーション例

プログラム

　近年、多彩なアプリケーションに必要な技術として実用化が進んでいる画像認識技術に関して、カメラによる画像の撮影から、機械学習技術やディープラーニングの活用まで基礎から説明致します。具体的には、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、ディープラーニングの基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説致します。画像認識技術について知りたい方に幅広くおすすめ致します。いくつか講座後出来る演習も準備致します。サブテキストに「トコトンやさしい画像認識の本」を使用します。
　サブテキストは必須ではありませんが、説明スライドの中にそれぞれの内容に関してサブテキストの対応する項目番号/ページ番号を付加するので、サブテキストの該当箇所を参照いただくことで理解が深まります。

画像認識技術の概要
1. 画像認識技術の応用用途
2. 画像認識のキー技術
画像の撮影
1. 撮影画像
2. 各種カメラとその特性
3. 画像処理
4. 光学系と画像処理の最適化設計
5. 偏光情報の活用
機械学習の基礎と画像認識
1. 機械学習とは
2. 機械学習の考え方
3. 一般的な画像認識AIの処理フロー
  1. 学習データ
  2. 特徴量の設計について
  3. 機械学習の種類
  4. 性能評価方法
4. 機械学習による開発のポイント
  - 演習問題:少量サンプルテーブルデータの分類問題
ディープラーニングの基礎
1. 応用用途と発展の歴史
2. 基本形
3. 学習方法
4. 層構成
5. 正則化
6. 畳み込みニューラルネットワーク
7. 実行コード解説
  1. テーブルデータ分類例
  2. CNNを用いた画像認識例
  3. ディープラーニングを用いた画像検査例
    - 演習問題:ディープラーニングを用いた分類問題
様々な画像認識アルゴリズム
1. 画像認識処理の歴史
2. 代表的な処理
3. 少量学習データに対する対応
  - 画像生成
  - 転移学習
  - ドメイン適応
4. 演習問題:CNNを用いた画像認識問題
画像認識技術のアプリケーション例
1. 鋳造部品の欠陥検査アルゴリズム例
2. 路面状態認識アルゴリズム例
3. 転移学習を使った欠陥検査例
画像認識と機械学習技術の今後の動向
1. AIの急速な発展
2. AIの製造業への応用

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主催

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受講料

1名様

: 52000円 (税別) / 57,200円 (税込)

複数名

: 26000円 (税別) / 28,600円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

受講準備

演習ではGoogleアカウントを使用いたします。
事前にご準備をお願いいたします。

受講特典

「トコトンやさしい画像認識の本」(日刊工業新聞社) を配布いたします。

案内割引・複数名同時申込割引について

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 47,000円(税別) / 51,700円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 26,000円(税別) / 28,600円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 47,000円(税別) / 51,700円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 52,000円(税別) / 57,200円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 78,000円(税別) / 85,800円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 52,000円(税別) / 57,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 104,000円(税別) / 114,400円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 156,000円(税別) / 171,600円(税込)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
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セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
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タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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