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本セミナーでは、「知ってるつもりの実験器具の常識」を改めて検証し、正しい器具の選択と使用方法、安全な取り扱いについて具体的に整理いたします。
さらに、実際の研究現場で発生した誤差・再現性欠如・事故事例を紹介しながら、「知ってるつもり」の落とし穴を見直します。

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、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、平均、分散、標準偏差などの信頼性・標本サイズとの関係、母平均の推定・母平均の差の推定などの原理、Excel関数による母平均の推定・母平均の差の推定などを実行、解析結果の正しい解釈について、事例・演習を交えながら、丁寧にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、生成AI・実験計画法の基礎、生成AIの得手・不得手、生成AIが提案した実験計画の妥当性判断について詳解いたします。

本セミナーでは、実験環境の自動化について取り上げ、ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント、実験自動化を動かすためのPython・生成AI活用と実装について詳解いたします。

本セミナーでは、化学分析の基本、分析方法のバリデーションについて基礎から、演習問題を交えて解説いたします。

本セミナーでは、実験環境の自動化について取り上げ、ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント、実験自動化を動かすためのPython・生成AI活用と実装について詳解いたします。

本セミナーでは、実験の記録とまとめ方を、基本から様々なケース、対象について、特に実験記録の基本かつ代表である実験ノートに重点を置いて詳細に解説いたします。