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本セミナーでは、データインテグリティーの重要性と実現方法を踏まえて、MES・LIMS導入で実現可能なデータの信頼性向上・品質担保に加え、業務効率化について解説いたします。

本セミナーでは、データインテグリティーの重要性と実現方法を踏まえて、MES・LIMS導入で実現可能なデータの信頼性向上・品質担保に加え、業務効率化について解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎から解説し、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化する方法、材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス、製薬研究におけるインフォマティクスの実例について詳解いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎から解説し、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化する方法、材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス、製薬研究におけるインフォマティクスの実例について詳解いたします。

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、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、コンピュータ化システムバリデーション (CSV) の基礎から解説し、CSVの将来的なトレンドであるCSAへの移行について、参加者の疑問を解消しながら実践的な知識を提供いたします。

本セミナーでは、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を解説いたします。

本セミナーでは、FDA CSA、PIC/S DI Guidance、GAMP 5 2nd Edition、EU GMP Annex 11、Annex 22 (AI Draft) 等を踏まえ、AIアプリのCSVにおける実務上の考え方と現実的な対応策を解説いたします。

本セミナーでは、FDA CSA、PIC/S DI Guidance、GAMP 5 2nd Edition、EU GMP Annex 11、Annex 22 (AI Draft) 等を踏まえ、AIアプリのCSVにおける実務上の考え方と現実的な対応策を解説いたします。

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、医薬品・化学・材料系の研究開発者を対象に、これまでExcelで行っていた実験データの管理やデータ整理をPython (Pandas) に置き換え、業務の効率化を図るための方法と留意点について解説いたします。