マテリアルズ・インフォマティクス (Materials Informatics)のセミナー・研修・出版物

生成AIを活用したPythonによる化学プロセス計算の基礎と実践

admin — Wed, 12 Aug 2026 15:32:50 +0000

生成AIを活用したPythonによる化学プロセス計算の基礎と実践

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、物性、物質収支、熱収支、蒸留、ガス吸収などの化学プロセス計算を、GeminiにPythonコードを生成させる手順、方法について基礎から解説いたします。

配信期間

2026年10月9日(金) 13時00分～ 2026年10月19日(月) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年10月9日(金) 13時00分

受講対象者

化学プロセスに関連する技術者、研究開発者
- 一般化学
- 石油化学
- ゴム・樹脂・接着剤
- インク・塗料工業
- 製紙
- 食品
- 医薬品
- 化粧品など

修得知識

Pythonの基礎
Pythonを使った化学プロセス計算
生成AI Geminiを活用した化学プロセス計算のプログラミング
生成AI Geminiを活用した化学プロセス関連AIのプログラミング

プログラム

　AIの開発で使われているプログラム言語Pythonは広く普及しています。オープンソースのライブラリが非常に充実しており、化学プロセス計算においてもExcel (VBA) やMATLABなどの従来のツールに取って代わろうとしています。Pythonで駆動するAIとPythonコードによる化学プロセス計算であればシームレスな結合が可能になります。Pythonコードも生成AIを活用すれば簡単に作れます。Web環境さえあれば、インストールなしでPythonによる化学プロセス計算ができます。
　本セミナーは、Pythonの基礎から生成AIを用いた化学プロセス計算のプログラミングまで解かりやすく解説いたします。コードはすべて参加者に差し上げます。

Pythonの基礎
1. PythonをWeb環境のGoogle Colaboratoryで使う
2. オープンソースライブラリー
3. 基本的な文法
4. グラフの作成
Pythonによるプログラミングの基礎
1. 線形方程式の解法
2. データの相関
  - 線形
  - 非線形
3. 非線形方程式の解法 (ニュートン-ラフソン法)
4. 連立非線形方程式の解法
5. 数値積分 (台形公式とシンプソン則)
6. 常微分方程式 (オイラー法とルンゲ-クッタ法)
7. 偏微分方程式 (差分法)
8. Excelとのデータのやり取り
9. ExcelでPythonを使う (Python in Excel)
生成AI Geminiを活用した化学プロセス計算のプログラミング
1. 物性
生成AI Geminiを活用した化学プロセス関連のAIのプログラミング
1. 機械学習 (SVM)
2. ニューラルネットワーク (ANN)
質疑応答

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講師

川瀬義矩氏
東洋大学

名誉教授

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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9日〜19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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生成AIを活用したPythonによる化学プロセス計算の基礎と実践

admin — Wed, 12 Aug 2026 15:31:30 +0000

生成AIを活用したPythonによる化学プロセス計算の基礎と実践

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10月9日〜19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9日まで承ります。

概要

開催日

2026年9月30日(水) 13時00分～ 17時00分

受講対象者

化学プロセスに関連する技術者、研究開発者
- 一般化学
- 石油化学
- ゴム・樹脂・接着剤
- インク・塗料工業
- 製紙
- 食品
- 医薬品
- 化粧品など

修得知識

Pythonの基礎
Pythonを使った化学プロセス計算
生成AI Geminiを活用した化学プロセス計算のプログラミング
生成AI Geminiを活用した化学プロセス関連AIのプログラミング

プログラム

Pythonの基礎
1. PythonをWeb環境のGoogle Colaboratoryで使う
2. オープンソースライブラリー
3. 基本的な文法
4. グラフの作成
Pythonによるプログラミングの基礎
1. 線形方程式の解法
2. データの相関
  - 線形
  - 非線形
3. 非線形方程式の解法 (ニュートン-ラフソン法)
4. 連立非線形方程式の解法
5. 数値積分 (台形公式とシンプソン則)
6. 常微分方程式 (オイラー法とルンゲ-クッタ法)
7. 偏微分方程式 (差分法)
8. Excelとのデータのやり取り
9. ExcelでPythonを使う (Python in Excel)
生成AI Geminiを活用した化学プロセス計算のプログラミング
1. 物性
生成AI Geminiを活用した化学プロセス関連のAIのプログラミング
1. 機械学習 (SVM)
2. ニューラルネットワーク (ANN)
質疑応答

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講師

川瀬義矩氏
東洋大学

名誉教授

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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。
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10月9日〜19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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FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析

admin — Mon, 10 Aug 2026 06:01:37 +0000

FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析

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28日〜10月2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30日まで承ります。

概要

本セミナーではFT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に解説いたします。
多成分分離や辞書データを用いた再構成といった統計的手法により、従来困難だった混合物解析などを効率化いただけます。

配信期間

2026年9月28日(月) 13時00分～ 2026年10月2日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年9月30日(水) 16時30分

受講対象者

機械学習・AI技術に関心のある分析担当者
FT-IRの基礎を改めて確認したい方
FT-IR測定の経験があり、データ処理の効率化を検討している方

修得知識

FT-IRの分析テクニックとデータ解析スキル
分析課題に対応した機械学習手法
AI補助によるPython実装スキル

プログラム

　近年、分析現場では複雑な混合物や微量成分の同定が求められる一方、経験に依存した従来の解析手法では十分な効率が得られない場合があります。
　本セミナーではFT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に学習します。多成分分離や辞書データを用いた再構成といった統計的手法により、従来困難だった混合物解析などを効率化できます。プログラミング初心者でも生成AIの補助やPython環境の実装を通じて、データ解析業務に活用できるスキルの習得を目指します。

FT-IRの基礎と実践
1. 基本原理の復習
2. 測定手法の使い分けと実践的コツ
3. スペクトル解釈のポイント、分析でよくある問題と対策
分析担当者に必要な機械学習の基礎
1. FT-IRデータを機械学習で扱う考え方
2. データ前処理の基礎
3. 教師あり学習と教師なし学習の使い分け
Pythonを利用した解析例
1. 前処理の実行例
2. 成分量の予測とデータの分類
3. 多成分分離の例
4. 独自データベース構築による類似スペクトル検索
5. 辞書データの組み合わせによる実測データの再構築
生成AIを利用したPython解析
1. 生成AIでのコーディング
2. 解析スクリプトのGUI化
3. 利用時の注意点とAIとの役割分担

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講師

天城裕子氏
新潟県工業技術総合研究所技術統括センター

専門研究員

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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 36,000円(税別) / 39,600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 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 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9月28日〜10月2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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材料実験AIエージェントを自分で作る

admin — Mon, 10 Aug 2026 07:07:23 +0000

材料実験AIエージェントを自分で作る

～実験データベースからのアプローチ～

オンライン開催デモ付き

関連するセミナー・出版物

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概要

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。

開催日

2026年9月25日(金) 13時00分～ 16時00分

受講対象者

材料・化学系の研究者・技術者
実験データの管理・活用に課題を感じている方
生成AIの業務活用に関心がある方

修得知識

生成AIを自社の実験データと連携させる考え方と具体的な手順
グラフ型データベースNeo4jの基本的な使い方とLLMとの接続方法
MCP (Model Context Protocol) を用いたAIエージェントの構築方法
生成AIとの対話を通じたシステム構築のプロセスと実践的なノウハウ

プログラム

　生成AIを自社の研究開発にどう活かすかは、多くの企業が模索しているテーマである。しかし、自社の実験データとの連携となると、何から手をつければよいか分からないという現場は少なくない。一方で、AIやデジタル活用のスキルを全社員の基礎能力として等級化し、人事配置に反映させる企業も現れている。AIスキルはかつての英語のように、一部の専門家だけのものではなくなりつつある。加えて、少量のデータに生成AIを適用しても、その効果は限定的である。生成AIが本領を発揮するのは、人間が全容を把握しきれないほどの実験データが散在している状況であり、それらをデータベースとしてつなげることで、生成AIが必要な知見へのナビゲーターとなる。また、生成AIはコーディングにも優れており、バイブコーディングのように対話を通じてアプリケーションを構築する手法も普及しつつある。実験の知見を持つ現場の方が、自分たちのデータを使って自ら試し、形にできる領域は確実に広がっている。
　LLMは材料科学に関する広範な一般知識を備えているが、自社固有の装置・条件で得られた実験データについては知見を持たない。本セミナーで取り上げるのは、実験データベースをツールとしてLLMに接続し、このギャップを埋めることで「企業固有の知識源」を与えるAIエージェントである。このシステムは、生成AIのサブスクリプション費用のみで、データベースの構築からAIエージェントの開発まで実現している。採用したグラフ型データベースNeo4jは、LLMとの連携に適しており、無料で安定性が高く、現場の方にも扱いやすい。
　本セミナーでは、Neo4jを自社の実験知見をLLMに提供するナレッジグラフとして活用し、材料実験のAIエージェントを構築する方法を実践的に解説する。個々のコードの詳細ではなく、生成AIを活用してどのように構築を進めたかというプロセスを中心に扱う。構築の大部分を生成AIとの対話で進めた際の具体的なやり取り、精度・速度を改善するための工夫、つまずいた点なども共有する。実験のバックグラウンドを持つ方が「自分たちにもできそうだ」と感じられる内容を目指している。

なぜ今、現場が実験データ活用に取り組むべきか
1. バイブコーディングに見る、生成AIで広がる「現場ができること」
2. 生成AIのサブスクリプション費用のみで、ここまでできる
3. デモ:実験データ×AIエージェント
データベース技術の特徴と使い分け
1. RDB、グラフ型DBの比較
2. なぜグラフ型DBが生成AIとの連携に向いているか
3. 現場の方にとってのNeo4jの使いやすさ
MCPの解説
1. MCPの仕組み (生成AIとツールをつなぐ標準規格)
2. デモ:MCP
実験データAIエージェントの作り方
1. Neo4j Desktop2へのデータ登録とClaude Desktopとの接続
2. 生成AIとの会話でPythonツールを作り、エージェントにつなぐ
3. ファイルサーバ (クラウドストレージ) との接続
4. RAGによる報告書の参照 – データ検索をよりリッチにする
5. 生成AIとの会話による構築プロセス – 実際のやり取りの紹介
6. 精度・速度向上の工夫とつまずきポイント

質疑応答

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講師

桑田武氏
iASYS Technology Solutions株式会社

テクニカルアドバイザー

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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)

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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ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎と応用

admin — Mon, 08 Jun 2026 09:43:49 +0000

AI技術×計算科学=ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション

ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎と応用

～Ai for Scienceを活用した材料設計～

オンライン開催個別相談付き

関連するセミナー・出版物

ライブ配信セミナーに申し込む

概要

本セミナーでは、ニューラルネットワーク分子動力学法の特徴から、得意な計算対象や課題、対処方法など実践的な内容について解説いたします。

開催日

2026年9月25日(金) 10時30分～ 16時30分

修得知識

ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを活用したこれまでの成功例
従来の分子動力学シミュレーションと比較して、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの特徴・長所
ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの基礎・方法論・計算手順
ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションでうまく計算できなかった場合の対処方法
ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションが得意な計算対象や課題に加えて、不得意な計算対象や課題
ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを、企業においてどのように活用していけば良いのかの方向性と将来戦略

プログラム

　ここ数年、AI技術と計算科学を組み合わせた「ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション」が、大学などの研究機関のみならず、企業においても大きな注目を浴びています。特に、 (1) 第一原理計算と同等の計算精度で大規模計算が可能、 (2) パラメータ開発の困難さからの脱却が可能、 (3) 8元素種を越えるような多元素系への適用が可能、 (4) 複雑な化学反応への対応が可能、 (5) 二次元材料への応用が可能、などニューラルネットワーク分子動力学法はこれまでの分子動力学法に比較して多くの長所を有することから、その産業応用が加速度的に広がっています。しかし、その進展が非常に速すぎるために、ニューラルネットワーク分子動力学法を基礎から学ぶ機会が十分に提供されていない現状があります。
　そこで本セミナーでは、ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎から応用までの講義を中心に行うとともに、ニューラルネットワーク分子動力学法の特徴・長所、さらにはニューラルネットワーク分子動力学法が得意な計算対象や課題、うまく計算できなかった場合の対処方法についても説明をさせて頂き、今後、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを行う時に、どのようなことに気をつけて行けば良いのかなど実践的な内容についてお話をさせて頂きます。聴講者の方には、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションをいかに実際の企業における材料開発に応用可能であるか、どうすればニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを企業で有効に活用できるのかの基礎と将来戦略を理解して頂けるものと考えています。なお、各聴講者の方からの質問についても、可能な範囲で回答します。

計算科学の企業における意義と活用方法
1. 計算科学シミュレーションの企業における意義
2. 計算科学シミュレーションの応用例
3. 計算科学を活用した高速スクリーニング
4. 計算科学シミュレーションによる特許戦略
5. 計算科学シミュレーションを活用した産学連携
ニューラルネットワーク分子動力学 (NNMD) 法の特徴
1. 従来の分子動力学法との違い
2. 第一原理分子動力学法との比較
3. Tight – Binding量子分子動力学法との比較
4. ReaxFF反応力場分子動力学法との比較
5. NNMD法の特徴 (1) :第一原理計算に相当する精度で大規模計算が可能
6. NNMD法の特徴 (2) :パラメータ開発の困難さからの脱却
7. NNMD法の特徴 (3) :多元素系への応用が可能
8. NNMD法の特徴 (4) :複雑な化学反応への応用が可能
9. NNMD法の特徴 (5) :ReaxFFでは困難な二次元材料への応用が可能
ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎
1. 分子動力学法の基礎理論
2. ニューラルネットワークの材料設計への応用例
3. ニューラルネットワーク分子動力学法の概要
4. ニューラルネットワークの基礎理論
5. ニューラルネットワーク分子動力学法の歴史
6. ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎理論
7. ニューラルネットワーク分子動力学法の計算手順
ニューラルネットワーク分子動力学 (NNMD) 法の応用例
1. ニューラルネットワーク分子動力学 (NNMD) シミュレータの開発
2. NNMD法のマルチフィジックス現象への応用
3. NNMD法の多元素系への応用
4. NNMD法の複雑な化学反応への応用
計算科学シミュレーションの今後の発展
1. マルチフィジックス計算科学
2. マルチスケール計算科学
3. スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム

質疑応答・個別相談

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講師

久保百司氏
東北大学金属材料研究所計算材料学センター

センター長 / 教授

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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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新規事業テーマ発掘への生成AI・AIエージェントを活用した情報収集の高度化と選択のポイント

admin — Wed, 15 Jul 2026 08:21:34 +0000

新規事業テーマ発掘への生成AI・AIエージェントを活用した情報収集の高度化と選択のポイント

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、生成AIとAIエージェントの基礎から解説し、生成AI・AIエージェントによる情報収集のポイント、有望なテーマの絞り込みの実践的な進め方について解説いたします。

配信期間

2026年9月24日(木) 13時00分～ 2026年10月2日(金) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年9月24日(木) 13時00分

プログラム

　生成AIやAIエージェントの登場により、新規事業テーマ発掘の進め方は大きく変わりつつあります。
　本講演では、生成AIとAIエージェントの違い、活用範囲を分かりやすく解説するとともに、生成AI・AIエージェントによる情報収集のポイント、無数の候補の中から有望なテーマをどのように絞り込めばいいか、その実践的な進め方を紹介します。AI時代に求められる「良い問いの立て方 (プロンプト設計) 」と「取捨選択のポイント (選択・検証する力) 」そして「意思決定者を動かす資料のまとめ方」を事例を交えながら解説します。

基礎を“使う側“の解像度で
1. 生成AI・AIエージェントの基礎
2. 業務特化型AIエージェント
  - 生成AIとAIエージェントの違い (「指示に答えるもの」vs「目的に向かって自分で動くもの」)
  - 業務特化型エージェント=「情報収集を任せられる部下」のメタファーで、新規事業探索でどこを任せられるか
情報収集の再定義 = 発散
1. 情報収集の基本
2. 新規事業テーマとは
  - 従来の情報収集 (人手で集める) とAI時代 (無限に集まる) のコスト構造の逆転
  - 「新規事業テーマとは何か」を、AIが出す無数の候補の中から定義し直す
    - テーマ=問いの質という再定義
引き出す技術 = 実践
1. 活用のポイント
2. プロンプト設計の仕方
3. 答えが出ない時の対処法
  - プロンプト設計を「魔法の呪文」ではなく「良い問いの立て方」として
    - 役割
    - 文脈
    - 制約
    - 出力形式
  - 答えが出ない時の対処を型化
    - 問いを分解する
    - 前提を渡す
    - 反例を求める
    - 別モデルで当てる
絞る・信じる・まとめる = 収束
1. 取捨選択のポイント
2. ハルシネーション
3. 注意点
4. 資料のまとめ方
  - ハルシネーションを「AIの欠陥」ではなく「収束フェーズの検証コスト」として位置づけ
    - 出典確認・裏取りが新規事業担当者の新しいコアスキル
  - 取捨選択のポイント:何を捨てるかの判断基準
    - 自社の勝ち筋
    - 実現可能性
    - タイミング
  - 資料のまとめ方=意思決定者を動かす1枚への落とし込み

質疑応答

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講師

羽間裕貴氏
イグニション・ポイント株式会社コンサルティング事業本部

執行役員パートナー, デジタルユニット責任者

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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24日〜10月2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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FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析

admin — Mon, 10 Aug 2026 06:00:32 +0000

FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析

オンライン開催

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概要

開催日

2026年9月24日(木) 13時00分～ 16時30分

受講対象者

機械学習・AI技術に関心のある分析担当者
FT-IRの基礎を改めて確認したい方
FT-IR測定の経験があり、データ処理の効率化を検討している方

修得知識

FT-IRの分析テクニックとデータ解析スキル
分析課題に対応した機械学習手法
AI補助によるPython実装スキル

プログラム

FT-IRの基礎と実践
1. 基本原理の復習
2. 測定手法の使い分けと実践的コツ
3. スペクトル解釈のポイント、分析でよくある問題と対策
分析担当者に必要な機械学習の基礎
1. FT-IRデータを機械学習で扱う考え方
2. データ前処理の基礎
3. 教師あり学習と教師なし学習の使い分け
Pythonを利用した解析例
1. 前処理の実行例
2. 成分量の予測とデータの分類
3. 多成分分離の例
4. 独自データベース構築による類似スペクトル検索
5. 辞書データの組み合わせによる実測データの再構築
生成AIを利用したPython解析
1. 生成AIでのコーディング
2. 解析スクリプトのGUI化
3. 利用時の注意点とAIとの役割分担

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講師

天城裕子氏
新潟県工業技術総合研究所技術統括センター

専門研究員

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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 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 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。
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28日〜10月2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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ラボオートメーション (実験自動化) による研究開発効率向上の実践的アプローチ

admin — Mon, 10 Aug 2026 06:13:14 +0000

ラボオートメーション (実験自動化) による研究開発効率向上の実践的アプローチ

～ルーティン作業の自動化から、AI連携による自律化まで / 現場に根ざしたラボオートメーションの実例・技術・ノウハウ / 人手不足・再現性・スピードの課題を突破する実践的ヒント～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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開催日

2026年9月24日(木) 12時30分～ 17時00分

受講対象者

分析、品質管理、生産などの各種業務の自動化・効率化を考えている方
研究所などの分析業務に携わっている方で自動化を検討されている方
自動化、新製品開発、新規事業の開拓を検討されている方

修得知識

これまで自動化が困難だった実験操作や業務を自動化するための実践的ノウハウ

汎用ロボットアームと簡易治具を用いた小規模ラボ自動化の設計手順
3Dプリンタ活用やPythonによる装置・データ一元管理の基礎
固相反応法/湿式法の自動化実例と段階的改良プロセス
初期投資・安全対策・運用コストの最適化ノウハウ

ラボオートメーションを実現する上で必要となる実験機器のリモート制御の基礎
生成AI活用による効率的なシステム構築手法

プログラム

第1部研究開発を革新するラボラトリーオートメーションシステム

(2026年9月24日 12:30〜14:00)

　手間のかかるルーティーン業務はありませんか?手間はそれほどでもないが、すごく時間のかかる業務はありませんか?それ、自動化できます。少子化の進む現代の日本において、人手不足は深刻です。人がいないのなら自動化するしかありません。
　しかし、どんなにAIが進化しても、ロボットが進化しても、相変わらず人間が行っている業務は山のようにあります。どうしてそれらの業務は自動化できないのでしょうか。自動化が技術的にもコスト的にも難しいからです。
　本講演では、講師が実際に開発した各種ラボラトリーオートメーションシステムを紹介しながら、自動化に立ちはだかる様々な困難や障壁をどのようにして打ち破ってきたのかを解説します。また、自動化を検討されている企業が、今何をすべきなのかを具体的に提示いたします。

ラボラトリーオートメーションの現状
1. なぜラボラトリーオートメーションが必要なのか
2. なぜラボラトリーオートメーションは普及しないのか
ラボを自動化する戦略の立て方
1. 誰がシステムを開発するのか
2. どんなシステムを目指すべきなのか
これが究極のラボラトリーオートメーションシステムだ
1. 自動即発ガンマ線分析システム
2. 半自動Sr-90分析前処理システム
3. 自動Se-79分析前処理システム
面倒な実験の自動化に役立つ発明品
1. 減圧濾過を簡便にする「ろかすま」
2. 外部制御可能なマイクロピペット「ぴぺすま」
3. 有機元素分析用試料被覆装置など
ラボラトリーオートメーションの未来

質疑応答

第2部ラボオートメーションによる実験の再現性向上とR&D効率化のポイント

(2026年9月24日 14:15〜15:45)

　本講演では、材料・化学分野の実験室においてロボットアーム・3Dプリンタ・画像解析など汎用技術を組み合わせ、再現性とスループットを同時に高めるラボオートメーションの実践的アプローチを紹介する。
　まず「単純で繰り返し回数が多く人間が苦手な作業」を起点に自動化の導入ステップを整理し、必要資源・費用・安全対策を具体例で示す。次に、湿式法の分注装置改良 (初号機→3号機) 、XRD自動測定ラインなどの実例を通じ、段階的改良と失敗から学ぶポイントを解説する。
　さらに、実験データベースと研究室内RAG (Retrieval-Augmented Generation) を組み合わせた知識共有の最新動向を提示し、将来的な全自動・自律化へ向けたロードマップを示す。

導入:なぜ今ラボオートメーションか
1. 実験効率・ミス低減・標準化による効果
2. 研究開発競争のスピードと人手不足への対応
自動化に必要な基礎リソース
1. ロボットアームの種類と選定指標
  - 4軸 vs 6軸
  - 廉価 vs 産業用
2. 治具設計のための3Dプリンタ/CADソフト
3. Python・マイコンを用いた簡易制御とセンサー連携
実例で学ぶ反応プロセス自動化
1. 湿式法:分注装置の改良ステップ (初号機〜3号機)
2. 固相反応法:スラリー分注・遠心分離・焼成
3. XRD自動測定と自動結晶相同定
導入プロセスと費用・安全設計
1. どんな仕事を自動化すべきか:作業内容/目的別チェックリスト
2. 必要リソース・初期投資・運用コストの目安
3. ロボット専用スペース・安全柵・ノイズ対策
データ管理とラボ内RAG
1. 実験データベースと自動解析パイプライン
2. Retrieval-Augmented Generationによるナレッジ共有
今後の展望:自動化から自律化へ
1. AIを用いた実験条件最適化とヒューマノイド連携
2. 大学・企業ラボへの水平展開と共同研究機会

質疑応答

第3部生成AIを活用したラボオートメーション

(2026年9月24日 16:00〜17:00)

　本セミナーは、研究開発の時間とコストを大幅に削減する可能性を秘めたラボオートメーションに焦点を当て、その実施例、必要となる基礎知識、そして生成AIを活用した効率的なシステム構築について解説します。
　まず、有機エレクトロニクス研究における全自動実験システムを例に挙げ、コンビナトリアル実験とベイズ最適化を組み合わせることで、デバイス作製プロセスの最適化にかかる時間を約1/10に短縮した例を紹介します。
　次に、ラボオートメーションに不可欠な実験機器のリモート制御について、ハードウェアとソフトウェアの両面から基礎を解説します。特に、VISA通信とPythonを用いたリモート制御の方法を、具体例や実演を交えて深く掘り下げます。
　最後に、ChatGPTなどの生成AIを活用することで、ラボオートメーション実現における技術的および時間的な障壁をどのように軽減できるかを紹介します。具体的な活用例や実演に加え、生成AIを利用する際の注意点についても詳述し、効果的かつ安全な導入をサポートします。

ラボオートメーションの実施例
1. プリンテッド有機エレクトロニクスの紹介
2. 全自動実験システム
3. コンビナトリアル実験
4. ベイズ最適化
実験機器のリモート制御
1. リモート制御に必要なハードウェア
2. リモート制御に必要なソフトウェア
3. PyVISAを用いたリモート制御プログラムの開発
4. 具体例および実演
5. ラボオートメーションの課題
生成AIを活用したラボオートメーション
1. 実験の現場で求められること
2. ChatGPTを活用したリモート制御プログラム開発
3. 具体例および実演
4. 生成AIによるラボオートメーションの可能性と注意点

質疑応答

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講師

大澤崇人氏
国立研究開発法人日本原子力研究開発機構物質科学研究センター

研究主幹
林博之氏
京都大学大学院工学研究科材料工学専攻

助教
松井弘之氏
山形大学大学院有機材料システム研究科有機材料システム専攻

教授

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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。
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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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

関連するセミナー・出版物

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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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講師

杉尾健次郎氏
広島大学大学院先進理工系科学研究科

教授

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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

「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。

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生成AIを活用した業務効率化・生産性向上の実践

admin — Fri, 07 Aug 2026 03:03:07 +0000

生成AIを活用した業務効率化・生産性向上の実践

～研究開発部門のためのAI活用実務講座～

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、研究開発部門において、生成AIを日常業務の効率化、生産性向上、情報収集、文書作成、ナレッジ活用に実践的に活用する方法と留意点について解説いたします。

配信期間

2026年9月24日(木) 10時00分～ 2026年10月8日(木) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年10月6日(火) 16時00分

受講対象者

化学、機械、製薬メーカー等の研究開発部門に所属する方
業務効率化や情報収集の基礎を体系的に学びたい方
生成AIを改めて実務に活かす方法を学び直したい方
ChatGPT等を使った経験はあるが、活用範囲が限定的で、より実務に即した使い方を知りたい方
メール、報告書、市場調査、技術情報収集、資料作成などを効率化したい方

修得知識

生成AIの基本的な仕組みと限界
生成AIの業務で安全に使える範囲とその判断
ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM等の特徴、用途に応じた使い分け
メール、報告書、議事録、調査メモ、要約文など作成の効率化
生成AIの、市場調査、技術動向調査、競合調査、論文・特許情報の整理への活用
研究開発業務におけるプロンプトの作り方、改善の仕方、検証方法
機密情報、個人情報、著作権、ハルシネーション等のリスク、適切な利用ルール設定

プログラム

　本講座は、化学・機械・製薬メーカー等の研究開発部門において、生成AIを日常業務の効率化、生産性向上、情報収集、文書作成、ナレッジ活用に実践的に活用できるようになることを目的とする。
　単なる生成AIの概要説明にとどまらず、メール、報告書、議事録、市場調査、技術動向調査、論文・特許・競合情報の整理など、研究開発部門で頻出する業務を題材に、具体的なプロンプト設計、ツールの使い分け、アウトプットの検証方法、情報管理上の留意点を学ぶ。

オリエンテーション:本日のゴールと生成AI活用の全体像
- 講座の目的と到達目標の確認
- 研究開発部門における生成AI活用の位置づけ
- 本日の進め方、演習環境、注意事項の共有

第1講生成AIの基本理解:できること・できないこと・業務活用の考え方
1. 生成AIの基本的な仕組み
2. 生成AIが得意な業務、不向きな業務
3. ハルシネーションと検証の重要性
4. 研究開発業務で安全に使うための基本姿勢
第2講研究開発部門で使える生成AI活用領域
1. メール、報告書、議事録作成への活用
2. 市場調査、技術動向調査、競合調査への活用
3. 論文、特許、技術資料の要約・整理
4. 研究開発部門における業務効率化ユースケース
第3講プロンプト設計の基本:汎用回答から実務回答へ変える方法
1. 良いプロンプトに必要な要素
2. 目的、役割、条件、出力形式の指定方法
3. 曖昧な依頼を実務レベルの指示に変える方法
4. 研究開発業務を題材にしたプロンプト改善演習
第4講メール・報告書・議事録作成の効率化
1. 依頼メール、回答メール、社内連絡文の作成
2. 実験報告、調査報告、会議メモの構成整理
3. 議事録の要約、論点整理、アクション項目化
4. 受講者自身の業務文書を想定したミニ演習
第5講市場調査・技術動向調査・競合調査での活用
1. 調査テーマの設定と問いの立て方
2. 市場規模、顧客ニーズ、競合動向の整理
3. 技術トレンド、論文、特許情報の要約・比較
4. 調査結果をレポート形式にまとめる方法
第6講 AIツールの使い分けと有料版・無料版の考え方
1. ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM等の特徴
2. 用途別のツール選定の考え方
3. Google Workspaceとの組み合わせ活用
4. 有料版・無料版を選ぶ際の判断基準
第7講研究開発部門におけるリスク管理と社内ルール
1. 機密情報・個人情報の取り扱い
2. 著作権、引用、社外情報利用時の注意点
3. 生成AIの回答を鵜呑みにしない確認プロセス
4. 部門内で定めるべき利用ルールの考え方
質疑応答・まとめ:明日から使うための実践チェックリスト
1. 本日の学びの振り返り
2. 明日から使える実務活用チェックリスト
3. 受講者からの質疑応答
4. 継続活用に向けたアクション整理

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講師

岩岡博徳氏
株式会社カレッジフェイス

代表取締役

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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)

受講準備

ChatGPT, Google Workspaceのアカウントを事前にご用意ください。
※有償・無償は問いません。

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。

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AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ方法

admin — Wed, 24 Jun 2026 06:38:47 +0000

蓄積データのデータ分析・活用のための

AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ方法

～データベースの構築と機械学習との連携・運用～

オンライン開催

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アーカイブ配信セミナーに申し込む

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1日〜7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、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。

開催日

2026年9月24日(木) 10時00分～ 16時00分

受講対象者

機械学習などAIツール環境は整備できたが、実運用ベースにのせるのに困っている方
データ共有、利活用で課題を抱えている方
蓄積データのデータ分析でお困りの方
自社及び他の一般的なR&D部門のデータ共有、利用、活用状況を知りたい方
R&D部門のデータに対して、AIを活用したい、させたいと考えられている方
R&D部門のデータの利用、活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方

修得知識

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
機械学習などのMIの研究への組み込み方法
R&D部門におけるデータ蓄積基盤としてデータベースがなぜ必要か?
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に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
データベース運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

プログラム

　IoTやAIの普及により、製造工程以降のデータ利活用は急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理して効果的に利活用する、つまりデータ分析・AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
　本講演では、まず、R&D部門のデータ共有、利活用の実情をお話しさせていただき、データ共有、利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうのか?そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか?、AI、機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか?に関して、説明をさせていただきます。最後に、データベースと機械学習の連携、運用を維持、拡張させていくときの課題に関して、具体例をもとに陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。

はじめに
- 講演者のR&D実績とデータ共有、利活用の取り組みについて
R&D部門のデータ共有の実情
1. R&D部門のデータ蓄積の実情
2. 属人的データ蓄積状況が生み出される原因
3. 属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
データ共有はどう実現し、何が期待できるか?
1. 属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
2. 報告書の共有で期待して良いこと、良くないこと
3. データ共有で研究の何が改善できるのか?
データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法とその運用
1. データ探査を意識したデータ蓄積方法
2. データ分析は、どのようにして行うのか?
3. データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
4. プロジェクトメンバーに求められる資質
AI、機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか?
1. 機械学習などのMIの特性と注意すべき点
2. 機械学習などのMIを研究へ組み込む方法
データベースと機械学習の連携、運用を維持、拡張させていくときの課題と対策
1. R&D部門におけるデータ蓄積基盤としてデータベースがなぜ必要か?
2. 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
3. データ共有システム導入時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
4. データ共有システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
質疑応答

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講師

上島豊氏
株式会社キャトルアイ・サイエンス

代表取締役

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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)

受講者の声

ここ数年で一番良いセミナーでした。現場で実務をやってこられた上でのノウハウがたくさん含まれており、自分自身が進めてきたデータベース基盤整備の方向性が間違っていない事が感じれて良かったです。
実務で役立てられそうな内容で満足です。ありがとうございました。
とてもわかりやすく、理解しやすい内容でした。実践的に紹介していただき参考になりました。
まずは実験DB作成から取り組む事になりますが、その際の注意点 (データセットの単純化・文字列データの排除等) が理解出来ました。その後のデータ蓄積やシステムとして構築する為には更に人間関係や組織形態も考慮し、取り組む必要があると認識出来ました。
研究開発組織全体に対してアプローチする必要があると感じたので、今後、アクションしてみようかと思いました。貴重なお話をありがとうございました。

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1日〜7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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化学・材料研究者のためのExcel×Pythonデータ処理実務

admin — Wed, 15 Jul 2026 07:09:21 +0000

実験データ処理実務を演習を通じて習得する

化学・材料研究者のためのExcel×Pythonデータ処理実務

～Excelで行っていた実験データ処理をPythonへ / AI時代に求められる、データ整理・前処理・自動化を実践的に学ぶ / 欠損値処理、複数シート・複数ファイルの統合もPythonで効率化～

オンライン開催デモ付き

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概要

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。

配信期間

2026年9月18日(金) 13時00分～ 2026年9月28日(月) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年9月18日(金) 13時00分

修得知識

医薬品・化学・材料系の実験データを格納したExcelファイルをPythonで処理するための基礎知識
インフォマティクス (CI/MI) の入力データとして適合する「構造化データ」とデータ形式のルール
手入力のExcelシートに発生する空欄 (欠損値) や重複データを検出し、除外・置換する処理手法
1つのExcelファイル内の複数シート、および複数ファイルに分散した実験データの自動一括読み込みと統合手法
処理・集計したデータのExcelファイル (.xlsx) への書き出しと、定型解析業務をスクリプト化する手順

プログラム

　本講座は、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。
　近年、ケモインフォマティクス (CI) やマテリアルズインフォマティクス (MI) の導入が進んでいますが、解析ツールやアルゴリズムにデータを投入する前段階として、機械が読み込める「構造化データ」へと整理 (前処理) する実務が必要となります。本講座では、数式や統計学の解説ではなく、手元のExcel形式の実験データをPython (Pandas) を用いて利活用できる形式に整える具体的なコード記述と手順を解説します。
　なお、講義内では、実務で頻出するデータ構造 (化合物ID、反応条件、物性値など) を再現した演習用の疑似データを使用しながら、具体的なデータ解析手順やエラーへの対処法を説明します。複数の実験条件が記録されたExcelデータの読み込みから開始し、手入力に伴う空欄 (欠損値) の検出・処理、日付やロットごとに分かれた「複数シート・複数ファイル」の自動一括統合、条件ごとの集計 (平均・最大・最小など) を解説します。最終的に、整理後のデータをExcel形式で出力し、日常の定型解析業務を自動化するための一連のプログラム構成の習得を目指します。

CI/MI推進におけるPython活用と実験データの利活用
- 化学・材料研究におけるデータ処理をPythonへ移行する目的
- インフォマティクス (CI/MI) の入力データとして必要なデータ形式
- 開発環境「Google Colaboratory」の基本操作と演習の準備
実験Excelデータの読み込みとデータフレーム形式への整理
- 実験データの読み込み
- 行名・列名による指定やデータ抽出
- 数値データに応じた昇順・降順の並び替え
手入力Excelに生じるデータ欠損・重複への対処
- Excelシート内の空欄の検出方法と除外
- 空欄データへの置換・穴埋め処理
- 系列や条件ごとの平均値・最大値・最小値の自動集計
シート別・ファイル別に分かれた「大量データの一括処理」
- 「実験日別」「ロット別」に分かれた複数シートおよび複数ファイルのディレクトリ構造
- 複数シート (または複数ファイル) の自動読み込み
- 読み込んだ複数の実験データの結合・統合
データの可視化とExcelへの書き出し処理
- 実験データの傾向を把握するための可視化
- 整理・集計したデータをExcel形式で保存
- 日常の定型処理を自動化するためのプログラム構成と運用の進め方

質疑応答

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講師

江崎剛史氏
滋賀大学データサイエンス学部

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

: 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18日〜28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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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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アーカイブ配信セミナーに申し込む

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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講師

杉尾健次郎氏
広島大学大学院先進理工系科学研究科

教授

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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。

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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)
- 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。
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。

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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。
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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大規模言語モデルを活用した材料開発の効率化とその事例

admin — Sat, 15 Aug 2026 05:05:22 +0000

マテリアルズインフォマティクスのデータ不足を解決する

大規模言語モデルを活用した材料開発の効率化とその事例

オンライン開催

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開催日

2026年9月18日(金) 10時30分～ 16時15分

修得知識

化学品プロセス製造業の材料開発革新に対するNECのアプローチ
大規模言語モデルを活用した材料探索 (材料探索ソリューション)
大規模言語モデルを安心・安全に活用する仕組み (AIプラットフォームサービス)

大規模言語モデルを用いた特許公報の解析、データ抽出方法
特許公報から抽出できるデータの活用方法
大規模言語モデル、特許公報の活用における注意事項

大規模言語モデルの基礎
化学における大規模言語モデルの活用
大規模言語モデルが得意・苦手な化学分野のタスク
化学分野に特化した大規模言語モデルの活用事例
生成AIの進化と材料探索の展望

プログラム

第1部大規模言語モデルを活用した材料探索の高度化とそれを支えるAIプラットフォームサービス

(2026年9月18日 10:30〜12:00)

　材料開発おいて、マテリアルズ・インフォマティクスを活用した実験効率化などは各社で成果が上がりつつある中、競争の源泉が上流工程である仮説立案、技術企画に移行してきています。しかし、探索領域の指数関数的な拡大、膨大な過去の社内資料の死蔵などの問題により、調査が満足にできない現状があります。また、AIを活用してこれを解決するにあたり、社内情報のセキュリティ管理は企業における重要な課題です。
　本講では大規模言語モデルをはじめとする生成AI技術を素材開発分野に応用して、仮説立案フェーズにおける材料探索を高効率化する材料探索ソリューションと、それを安全に活用するためのAIプラットフォームサービスについて紹介します。

はじめに
化学品プロセス製造業の材料開発革新に対するNECのアプローチ
1. 材料開発のトレンド、課題
2. NECのアプローチ
大規模言語モデルを活用した材料探索 (材料探索ソリューション)
1. 材料探索に関する課題とソリューションの概要
2. 事例に基づくUXのご紹介
大規模言語モデルを安心・安全に活用する仕組み (AIプラットフォームサービス)
1. AIプラットフォームサービスの概要、価値
2. 材料開発に関わる具体的な機能

質疑応答

第2部大規模言語モデルによる特許からの実験データ抽出と活用

(2026年9月18日 13:00〜14:30)

　本講演では、特許公報に含まれる材料開発データの抽出・活用方法について解説します。材料開発 (マテリアルズ・インフォマティクス) では、機械学習に利用可能な実験データの不足が大きな課題となっています。一方、特許公報には、材料組成、製造条件、評価方法、物性値など、実験に基づく有用な情報が多数含まれています。
　近年の大規模言語モデルの発展により、従来は人手で読み解く必要があった特許文献から、実験データを始めとした技術情報を効率的に抽出できるようになってきました。本講演では、特許公報の構造や特徴、大規模言語モデルの基本的な使い方を踏まえ、材料開発に必要な実験データをどのように抽出し、活用するかを具体的に紹介します。
　また、抽出精度を高めるためのプロンプト設計、スキーマ定義、抽出結果の検証方法、利用上の注意点についても取り上げます。特許文献を研究開発のためのデータとして活用したい技術者、研究者にとって実務に役立つ内容を目指します。

はじめに
マテリアルズ・インフォマティクスにおけるデータ不足の課題
1. 材料開発における機械学習の活用
2. 社内の実験データ不足の問題
3. 公開データの活用
4. 特許公報が持つデータ源としての可能性
5. 特許公報の活用における課題
特許公報の活用事例
1. 分子構造・材料組成データの抽出と活用事例
2. 合成条件・製造条件の抽出と活用事例
3. 物性値・評価結果の抽出と活用事例
特許公報の基礎
1. 特許公報の種類と位置づけ
2. 特許公報に含まれる主な情報
3. データが記載されやすい箇所
4. 特許特有の表現
5. 国・地域ごとの特徴
大規模言語モデルの基礎
1. 大規模言語モデルの基本的な仕組み
2. 大規模言語モデルが得意な処理と不得意な処理
3. 大規模言語モデルによるデータ抽出の概要
4. 大量データの処理に適したモデルの選択
特許公報からのデータ抽出のテクニック
1. 処理の全体像
2. 特許公報データの取得方法
3. 特許公報の前処理
4. 抽出対象のスキーマ定義
5. 出力フォーマットの選定
  - JSON
  - CSVなど
6. テキストからのデータ抽出
7. 表・画像からのデータ抽出
8. 抽出データの統合
  - 正規化
    - 物性名
    - 単位
    - 物質名
    - 略称など
  - 抽出漏れ・誤抽出を減らすプロンプト設計
9. ハルシネーション対策
  - ルールベース処理との組み合わせ
  - AIエージェントの活用
  - プロンプト最適化
10. 抽出結果の検証と人手確認のポイント
抽出したデータの活用テクニック
1. 抽出データのクレンジング
  - 欠損値
  - 外れ値
  - 重複の処理
2. 抽出データのデータベース化
3. 機械学習モデルへの入力データ作成
4. データ分布の可視化
5. 応用
  - 性能予測モデル
  - 技術トレンド分析
  - 候補材料探索
注意事項
1. 特許公報データベースの利用規約
2. LLM利用時の機密情報管理
3. 抽出データの利用に関する権利関係
4. 抽出データの信頼性
まとめと将来展望
1. LLMによるデータ抽出の今後の発展
2. 特許公報を活用した材料開発の可能性

質疑応答

第3部化学分野における大規模言語モデルの活用事例

(2026年9月18日 14:45〜16:15)

大規模言語モデルの概要
ChatGPTの登場
- GPT-4モデルの登場
大規模言語モデルの活用
1. 環境の導入
2. 活用のポイント
3. 注意すべきポイント
化学における大規模言語モデルの活用
1. GPT-4が苦手とする化学分野のタスク
  - 化学分野の基本的な知識
  - 名称の予測
  - 反応の予測
2. GPT-4が得意とする化学分野のタスク
  - 物性予測
  - テキストベースの分子設計
化学分野に特化した大規模言語モデルの活用事例
1. ChatExtract
  - ChatExtractの特徴
2. ChemCrow
  - ChemCrowの特徴
  - ChemCrowの機能
創薬分野とChatGPT
1. ChatDrugの構成
生成AIの進化と材料探索の展望
1. 大規模言語モデルの活用
2. 特化型の大規模言語モデル
3. マルチモーダルモデル

質疑応答

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講師

田中修吉氏
日本電気株式会社みらい価値共創部門ビジネスイノベーション統括部

ディレクター
吉田登氏
NEC (日本電気株式会社) ビジネスイノベーション統括部

リードビジネスデザイナー
露木雅文氏
株式会社日立製作所研究開発グループ先端AIイノベーションセンタ

主任研究員
向田志保氏
MISTEM合同会社

代表

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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。

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生成AIを活用した業務効率化・生産性向上の実践

admin — Fri, 07 Aug 2026 03:01:51 +0000

生成AIを活用した業務効率化・生産性向上の実践

～研究開発部門のためのAI活用実務講座～

オンライン開催

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概要

開催日

2026年9月18日(金) 10時00分～ 16時00分

受講対象者

化学、機械、製薬メーカー等の研究開発部門に所属する方
業務効率化や情報収集の基礎を体系的に学びたい方
生成AIを改めて実務に活かす方法を学び直したい方
ChatGPT等を使った経験はあるが、活用範囲が限定的で、より実務に即した使い方を知りたい方
メール、報告書、市場調査、技術情報収集、資料作成などを効率化したい方

修得知識

生成AIの基本的な仕組みと限界
生成AIの業務で安全に使える範囲とその判断
ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM等の特徴、用途に応じた使い分け
メール、報告書、議事録、調査メモ、要約文など作成の効率化
生成AIの、市場調査、技術動向調査、競合調査、論文・特許情報の整理への活用
研究開発業務におけるプロンプトの作り方、改善の仕方、検証方法
機密情報、個人情報、著作権、ハルシネーション等のリスク、適切な利用ルール設定

プログラム

オリエンテーション:本日のゴールと生成AI活用の全体像
- 講座の目的と到達目標の確認
- 研究開発部門における生成AI活用の位置づけ
- 本日の進め方、演習環境、注意事項の共有

第1講生成AIの基本理解:できること・できないこと・業務活用の考え方
1. 生成AIの基本的な仕組み
2. 生成AIが得意な業務、不向きな業務
3. ハルシネーションと検証の重要性
4. 研究開発業務で安全に使うための基本姿勢
第2講研究開発部門で使える生成AI活用領域
1. メール、報告書、議事録作成への活用
2. 市場調査、技術動向調査、競合調査への活用
3. 論文、特許、技術資料の要約・整理
4. 研究開発部門における業務効率化ユースケース
第3講プロンプト設計の基本:汎用回答から実務回答へ変える方法
1. 良いプロンプトに必要な要素
2. 目的、役割、条件、出力形式の指定方法
3. 曖昧な依頼を実務レベルの指示に変える方法
4. 研究開発業務を題材にしたプロンプト改善演習
第4講メール・報告書・議事録作成の効率化
1. 依頼メール、回答メール、社内連絡文の作成
2. 実験報告、調査報告、会議メモの構成整理
3. 議事録の要約、論点整理、アクション項目化
4. 受講者自身の業務文書を想定したミニ演習
第5講市場調査・技術動向調査・競合調査での活用
1. 調査テーマの設定と問いの立て方
2. 市場規模、顧客ニーズ、競合動向の整理
3. 技術トレンド、論文、特許情報の要約・比較
4. 調査結果をレポート形式にまとめる方法
第6講 AIツールの使い分けと有料版・無料版の考え方
1. ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM等の特徴
2. 用途別のツール選定の考え方
3. Google Workspaceとの組み合わせ活用
4. 有料版・無料版を選ぶ際の判断基準
第7講研究開発部門におけるリスク管理と社内ルール
1. 機密情報・個人情報の取り扱い
2. 著作権、引用、社外情報利用時の注意点
3. 生成AIの回答を鵜呑みにしない確認プロセス
4. 部門内で定めるべき利用ルールの考え方
質疑応答・まとめ:明日から使うための実践チェックリスト
1. 本日の学びの振り返り
2. 明日から使える実務活用チェックリスト
3. 受講者からの質疑応答
4. 継続活用に向けたアクション整理

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講師

岩岡博徳氏
株式会社カレッジフェイス

代表取締役

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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)

受講準備

ChatGPT, Google Workspaceのアカウントを事前にご用意ください。
※有償・無償は問いません。

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)

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

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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。
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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マテリアルズインフォマティクスによる溶媒探索、相溶性予測

admin — Sat, 15 Aug 2026 04:52:22 +0000

マテリアルズインフォマティクスによる溶媒探索、相溶性予測

オンライン開催

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開催日

2026年9月17日(木) 10時30分～ 16時30分

修得知識

各種溶解度パラメータの基礎
- Hildebrand溶解度パラメータ
- Hansen溶解度パラメータ (HSP)
- Flory-Huggins χパラメータ
高分子の溶解性・相溶性・分散性・膨潤性を物理化学的に評価する方法
HSPを用いた相溶性に関する現象の指針立案
- 混合溶媒やグリーン溶媒代替などの溶媒探索
- ポリマーリサイクル
- ポリマーアロイ設計
実験数を減らす実践的な方法

広範な溶媒や溶質を対象とした溶解度を予測するにあたっての考え方
深層学習を用いる場合に特徴量の効果的な抽出法
多様な溶媒や溶質を対象とした溶解度予測を行うための手法
溶媒、溶質の独立した特徴の抽出による解釈可能な深層学習モデルの構築

分子シミュレーションの基礎と応用
難溶性バイオマスの溶解シミュレーション
分子シミュレーションを基盤とした機械学習駆動の溶媒探索技術

プログラム

第1部溶解度パラメータを用いた高分子の溶媒探索・溶解性評価

- 実験数を減らすためのスクリーニングと設計指針 –

(2026年9月17日 10:30〜12:30)

　高分子材料開発における溶媒選択や溶解性評価は、従来、経験や勘、手元の溶媒を順に試す試行錯誤に依存しがちであった。本講座では、材料間の親和性を定量的に表す溶解度パラメータ、とくにHansen溶解度パラメータを用いて、候補溶媒を効率よく絞り込み、実験数を減らし、次に検討すべき方向性を立てる方法を解説する。HSPの基礎理論、取得方法、混合溶媒設計、各種材料への応用事例を紹介し、溶解性、分散性、膨潤性、膜形成、選択的溶解といった様々な相溶性評価へどのように展開できるかを示す。最後には、親和性評価ソフトSoluVisionを用いた実演により、実験データや分子構造からHSPを算出し、溶媒探索・溶解性評価を行う実務的な流れを紹介する。
　Hildebrand溶解度パラメータ、Hansen溶解度パラメータ (HSP) 、Flory-Huggins χパラメータの基礎を理解し、高分子の溶解性・相溶性・分散性・膨潤性を物理化学的に評価する方法を習得する。また、HSPを用いることで、混合溶媒やグリーン溶媒代替などの溶媒探索、さらにポリマーリサイクル、ポリマーアロイ設計など、相溶性に関する様々な現象の指針を立て、実験数を減らす実践的な方法を提示する。

高分子材料開発における溶媒探索の課題
溶解度パラメータの基礎
1. Hildebrand溶解度パラメータとは何か
2. 正則溶液理論と混合自由エネルギー
3. 高分子溶液とFlory-Huggins χパラメータ
Hansen溶解度パラメータによる親和性評価
1. Hildebrand SP値の限界とHSPへの拡張
2. 「分散・極性・水素結合」相互作用の物理的意味
3. Hansen球、相互作用半径R0、REDによる判定
4. 溶解度パラメータを使った混合溶媒設計
5. 抽出・遠心分離・再結晶への応用
6. HSPで評価できること、できないこと
7. 溶解度パラメータによる物性推算
溶解度パラメータを求める : 実験と推算テクニック
1. 実測手法
  - 蒸気圧法
  - 溶解球法
    - 溶解
    - 膨潤
    - 接触角
    - 吸光度/濁度
  - 逆ガスクロマトグラフィー
2. 推算手法
  - グループ寄与法
  - 計算科学
    - MD法
    - COSMO法
  - 機械学習
溶解度パラメータの活用 : 最新研究事例
1. グリーン溶媒・代替溶媒探索
2. 難溶性ポリマーの最適溶媒設計 (混合溶媒探索)
3. インク、塗布プロセスへの応用
  - フィラー
  - 顔料分散
4. 界面制御 : ポリマーアロイ
5. リサイクル/選択溶解への活用
6. 特許事例解析
親和性評価ソフト「SoluVision」を使った実演

質疑応答

第2部深層学習による溶解度予測と溶媒の探索

(2026年9月17日 13:20〜14:50)

従来の溶解度予測の考え方
広範な溶媒や溶質を対象としたお湯開度予測をするには
深層学習による特徴量抽出
深層学習による溶解度予測モデルの構築
モデルの解釈のための可視化
モデルを用いた溶媒選択

質疑応答

第3部難溶性バイオマスの優れた溶媒探索を実現するマテリアルズインフォマティクス

(2026年9月17日 15:00〜16:30)

　難溶性バイオマスであるセルロース・キチン結晶繊維の分子シミュレーションにおける基礎から応用までを計算事例を紹介しながら概説する。特に、イオン液体中におけるセルロース・キチン溶解シミュレーションの解析アプローチを取扱い、機械学習と連携することによる溶媒探索スクリーニング技術について解説する。

時空間スケールに応じたシミュレーション手段の選択
1. 量子化学計算の基礎と応用
2. 分子動力学計算の基礎と応用
3. マルチスケール計算の適用例
分子シミュレーションの進め方
1. 初期シミュレーションシステムの構築
2. 分子力場パラメータの設定
3. 構造最適化と熱平衡化の概要
4. サンプリングと軌跡解析の実際
難溶性バイオマスの溶解シミュレーション
1. 高分子繊維の結晶モデリング
2. 溶媒系構築と分子力場パラメータ開発
3. セルロース溶解シミュレーションの計算事例
4. キチン溶解シミュレーションの計算事例
5. 分子シミュレーションで特徴づけられた溶解度指標
機械学習との連携による溶媒探索スクリーニング
1. 溶解度指標のデータ蓄積
2. 機械学習による予測モデル構築
3. 逆解析による溶媒候補の分子生成
4. 溶媒探索スクリーニングの実践例
5. 探索空間を拡張する取組み

質疑応答

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講師

山村諒祐氏
株式会社Material Doors

取締役
船津公人氏
奈良先端科学技術大学院大学データ駆動型サイエンス創造センター

センター長, 特任教授
宇都卓也氏
宮崎大学工学部化学生命プログラム

准教授

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主催

株式会社技術情報協会

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お問い合わせ

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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。
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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

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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。
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印刷物は後日お手元に届くことになります。
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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。
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。
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マテリアルズインフォマティクス (MI) による高分子材料の配合条件の最適化

admin — Sat, 15 Aug 2026 04:18:23 +0000

マテリアルズインフォマティクス (MI) による高分子材料の配合条件の最適化

オンライン開催

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開催日

2026年9月15日(火) 10時30分～ 16時15分

修得知識

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎理解
量子アニーリングの基礎知識と活用のヒント
ブラックボックス最適化を用いた組合せ探索

ポリマーインフォマティクスの現状と課題
マルチタスク機械学習
高次構造を反映した測定データの扱い

古典的画像解析手法 (二値化・エッジ検出) の限界とAI手法の優位性
画像解析タスクの違い
- 異常検知
- 物体検出
- セグメンテーション
セグメンテーションによって取得できる幾何・統計パラメーター
画像由来の特徴量を説明変数とするイメージインフォマティクス (ImI) の考え方
Lasso/ランダムフォレスト等による重要変数解析
ベイズ最適化 (EI/LCB) による多目的最適化の進め方
各種材料への応用の勘所
- フィラー
- 触媒
- 繊維
- 粉体
- 焼結体など

プログラム

第1部量子技術を活用したマテリアルズ・インフォマティクスによる樹脂製品の組成最適化

(2026年9月15日 10:30〜12:00)

　材料開発における組成最適化は、成分数や制約条件の増加に伴い探索空間が急拡大し、従来手法では網羅性・多様性の確保が難しい。
　本講演では、マテリアルズ・インフォマティクスの概観と活用事例を紹介する。また、量子アニーリングの基礎を平易に解説した上で、独自に開発した古典量子ハイブリッドアルゴリズムと、電子部品材料および接着剤への適用事例を紹介し、量子技術を活用したMIの可能性と今後の展望について共有する。

マテリアルズ・インフォマティクス概観
1. マテリアルズ・インフォマティクス (MI) とは
2. 三井化学におけるMIの取り組み
3. 組成最適化へのMI活用事例
4. 材料開発の組成最適化での課題
量子アニーリングの概観
1. 量子アニーリングの基礎
2. 組合せ最適化問題
3. 量子アニーリングを用いたブラックボックス最適化
4. 化学分野における量子アニーリングの活用事
三井化学での量子アニーリング活用事例
1. 古典量子ハイブリッドアルゴリズムの開発
2. 電子部品材料の組成最適化
  - 従来手法との探索結果の比較
  - 抽出組成の多様性評価
3. 接着剤の組成最適化
  - シミュレーテッドアニーリングによる探索
  - 抽出組成の分析
まとめと今後の展望

質疑応答

第2部マルチタスク機械学習を用いた生分解性プラスチックの材料設計と相反する特性の両立

(2026年9月15日 13:00〜14:30)

ポリマーインフォマティクス
1. マテリアルズインフォマティクス (MI)
2. プロセスインフォマティクス
3. ポリマーインフォマティクスの難しさ
4. 高次構造データの扱い
多目的最適化を用いた分解とタフネスの両立
1. ベイズ最適化
2. 分解性ポリアミドの多目的最適化
3. 多因子解析
マルチモーダル・マルチタスク機械学習
1. マルチモーダル・マルチタスクとは
2. 配合やプロセスの異なる分解性ポリエステルの調製
3. 機械学習モデルの構築と説明可能AI
代理目的変数を用いたベイズ最適化
1. 生分解性高分子におけるMI設計の課題
2. 測定データから代理目的変数の抽出
3. 代理目的変数に対するベイズ最適化

質疑応答

第3部 AI画像解析によるフィラー粒子の定量化とインフォマティクスを用いた最適条件の探索

(2026年9月15日 14:45〜16:15)

　材料開発や製造工程の改善では、画像に多くの情報が含まれているにもかかわらず、画像を構造化 (数値化) できないために、その情報をインフォマティクスへ活用することが困難であった。
　本講演では、画像を数値化する鍵となるセグメンテーション技術を基礎から解説し、従来の二値化・エッジ検出や、異常検知・物体検出AIとの違いを明らかにする。さらに、教師データ不要・全自動で利用できるAI画像解析サービス「GeXeL」を用いて、フィラー粒子の大きさや形状を高精度に数値化し、その結果を説明変数としたインフォマティクス (イメージインフォマティクス) により製造条件を最適化した具体事例を紹介する。Lasso・ランダムフォレストによる重要変数解析からベイズ最適化による条件探索までを示し、画像情報を定量的に材料・プロセス開発へ組み込む実践的なアプローチを解説する。

画像とインフォマティクス〜画像の構造化 (数値化) という壁〜
1. 材料開発・製造工程に潜む非構造データ (画像) の価値
2. マテリアルズ/プロセスインフォマティクス (MI/PI) が抱える課題
3. イメージインフォマティクス (ImI) という発想
従来の画像解析手法とAIの違い
1. 古典的手法 (二値化・エッジ検出) の限界と「閾値のジレンマ」
2. 異常検知AI・物体検出AIでは構造化できない理由
3. AIの登場による画像解析のパラダイムシフト
画像を構造化するセグメンテーション手法
1. セグメンテーションの種類
  - セマンティック
  - インスタンス
  - パノプティック
2. 輪郭抽出から得られる23項目以上の幾何・統計パラメーター
3. 用途別の特徴量抽出例
  - フィラー
  - 触媒
  - 繊維
  - 粉体
  - 焼結体
  - ナノ粒子
高精度・高速・低価格なAI画像解析ツール「GeXeL」
1. 普及を阻んでいた3つの壁
  - 精度
  - 育成
  - 価格
2. 教師データ不要・全自動・クラウドでの解析フロー
3. 難解な画像への対応
  - ナノ粒子
  - ぼやけ
  - 低コントラスト
  - 焼結体
4. 出力データ (数値化結果) の例
【事例】フィラー粒子の定量化とインフォマティクスによる最適条件探索
1. 課題設定
  - 最大長の増大と変動係数CV≦10%の多目的最適化
2. 画像解析ステップ
  - 粒子認識と幾何パラメーターの数値化
3. 条件最適化ステップ
  - 説明変数・目的変数の設計
4. LassoとランダムフォレストによるモデリングとRMSE/R2評価
5. ベイズ最適化による条件探索 (獲得関数EIとLCBの比較)
イメージインフォマティクス (ImI) の展望
1. 「製造条件→画像→物性」という因果構造のモデル化
2. 他材料系への展開
  - 高分子
  - ゴム
  - 電池
  - 触媒など
3. 暗黙知の数値化と、標準化 (ISO/JIS) への発展
まとめ

質疑応答

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講師

槇大輔氏
三井化学株式会社デジタルサイエンスラボ

研究員
天本義史氏
一橋大学ソーシャルデータサイエンス研究科

特任准教授
窪内将隆氏
株式会社KNiT

代表取締役

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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。

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製造条件・使用環境の変動に耐えうる最適設計仕様を導く非線形ロバストデザイン

admin — Sat, 15 Aug 2026 07:26:10 +0000

製造条件・使用環境の変動に耐えうる最適設計仕様を導く非線形ロバストデザイン

～開発実情に品質工学が合わない課題も、AIと適応的最適化で解決する / 汎用的かつ量産を考慮したデータ駆動型開発法～

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開催日

2026年9月11日(金) 13時00分～ 15時30分

受講対象者

以下のような製品や技術開発に携わる技術リーダー、技術者の方
- 機械部品
- 電子電気部品
- 家電等のアッセンブル製品
- 加工機械/生産装置
- センサー/計測評価機器
- 材料
- 半導体
- 化学・プラント分野
- 医工製品分野
- 医薬
- 食品
- バイオ
- 植物工場など生化学分野など
以下のような悩みを抱えている方
- 実験計画法や品質工学等を試したが上手くいかなかった
- 手法のこだわりはなく、量産不良やクレームなど開発手戻りになることを減らしたい
- 安価な部材の組合せ/装置で高い性能目標を達成したい
- 開発難易度が上がった、従来のやり方では成果がでない

修得知識

非線形ロバストデザインの手順と実験、解析手法
通常の品質工学で最適条件を特定できない場合のリカバリー手順
部品・材料コストの削減、量産不良やユーザークレームによる開発手戻りなどの経営課題に対する解決策
技術課題、品質問題に関係する要素が多くなり、対策しても成果が出ない場合に有効な体系的な開発手法
高額な部品・材料、高額な装置の使用ではなく、安価な部材の組合せや安価な装置で高い性能目標を達成する開発手法

プログラム

　量産時の製造条件や出荷先での使用状態の変動に耐え、高性能を発揮する最適設計仕様 (最適条件) を導く開発手法として、品質工学 (ロバストパラメータ設計) が知られています。品質工学は、品質工学が要求する開発時の状況を満たせた場合、想定以上の成果を出せる開発手法です。しかしながら、品質工学が要求する開発時の状況を満たせない事も多く、期待した成果が出ない場合があります。
　その状況でも、量産時の製造条件や出荷先での使用状態の変動に耐え高性能を発揮する最適条件を導く開発手法が、非線形ロバストデザイン (非線形ロバスト最適化) です。非線形ロバストデザインは、品質工学で最適条件を特定できない (最適条件が再現しない) 状態から、採取した実験データを無駄にする事なく、人工知能を使った非線形解析と適応的最適化を実施する事で、量産に耐えうる最適仕様を導くことが可能です。
　なお、最初から非線形ロバストデザインを元に開発を行う場合は、通常の品質工学の実験数から、より少ない実験数からスタートし、実験対象を支配する現象の複雑さに応じて、実験データを適宜増やす手順を使用します。
　この手順により、最小の実験数で、複雑な現象における安定的で高性能な最適仕様の特定を可能にします。また、非線形ロバストデザインは、採取する実験データの自由度が高く、通常の品質工学が要求する実験データに対する制約 (特性値の加法性) を考慮する必要がありません。そのため、技術者の思い通りに開発を進める事が可能となります。
　本講では、非線形ロバストデザインの基本的な手順と解析手法を解説いたします。

通常の品質工学 (ロバストパラメータ設計) 実施手順概要
通常の品質工学 (ロバストパラメータ設計) で最適条件を特定できない状況から非線形ロバストデザインを使用する手順・ノウハウ
1. 実施手順概要 ※1
2. 非線形ロバストデザインにおける解析指標
3. 適応的最適化の手順 ※2
4. 手順と解析方法のデモ ※2
非線形ロバストデザインで開発を進める場合の手順・ノウハウ
1. 実施手順概要 ※1
2. 最初の実験計画立案方法
3. 適応的最適化の手順 ※2
4. 手順と解析方法のデモ ※2

質疑応答

留意点

※1 洗濯機の脱水時の振動問題を事例に、実施手順概要を解説。
事例は業界を問わず、誰にでもイメージできるモノとして選択しており、洗濯機の振動技術の解説が目的ではありません。
※2 通常の品質工学から非線形ロバストデザインに切り替える場合でも、最初から非線形ロバストデザインを使用する場合でも、この手順は共通です。

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講師

福井郁磨氏
MOSHIMO研

代表

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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

: 42000円 (税別) / 46,200円 (税込)

複数名

: 27500円 (税別) / 30,250円 (税込)

免責事項

技術コンサルタントの方や、講師業の方は、受講をご遠慮いただいております。
お申込み後に確認のためご連絡させていただく場合がございます。
受講者が変更になる場合 (代理出席) は、必ず事前にご連絡をお願いいたします。

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 27,500円(税別) / 30,250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 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 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 82,500円(税別) / 90,750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。
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新規事業テーマ発掘への生成AI・AIエージェントを活用した情報収集の高度化と選択のポイント

admin — Wed, 15 Jul 2026 08:21:01 +0000

新規事業テーマ発掘への生成AI・AIエージェントを活用した情報収集の高度化と選択のポイント

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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2026年9月24日〜10月2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24日まで承ります。

概要

開催日

2026年9月10日(木) 13時00分～ 16時00分

プログラム

基礎を“使う側“の解像度で
1. 生成AI・AIエージェントの基礎
2. 業務特化型AIエージェント
  - 生成AIとAIエージェントの違い (「指示に答えるもの」vs「目的に向かって自分で動くもの」)
  - 業務特化型エージェント=「情報収集を任せられる部下」のメタファーで、新規事業探索でどこを任せられるか
情報収集の再定義 = 発散
1. 情報収集の基本
2. 新規事業テーマとは
  - 従来の情報収集 (人手で集める) とAI時代 (無限に集まる) のコスト構造の逆転
  - 「新規事業テーマとは何か」を、AIが出す無数の候補の中から定義し直す
    - テーマ=問いの質という再定義
引き出す技術 = 実践
1. 活用のポイント
2. プロンプト設計の仕方
3. 答えが出ない時の対処法
  - プロンプト設計を「魔法の呪文」ではなく「良い問いの立て方」として
    - 役割
    - 文脈
    - 制約
    - 出力形式
  - 答えが出ない時の対処を型化
    - 問いを分解する
    - 前提を渡す
    - 反例を求める
    - 別モデルで当てる
絞る・信じる・まとめる = 収束
1. 取捨選択のポイント
2. ハルシネーション
3. 注意点
4. 資料のまとめ方
  - ハルシネーションを「AIの欠陥」ではなく「収束フェーズの検証コスト」として位置づけ
    - 出典確認・裏取りが新規事業担当者の新しいコアスキル
  - 取捨選択のポイント:何を捨てるかの判断基準
    - 自社の勝ち筋
    - 実現可能性
    - タイミング
  - 資料のまとめ方=意思決定者を動かす1枚への落とし込み

質疑応答

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講師

羽間裕貴氏
イグニション・ポイント株式会社コンサルティング事業本部

執行役員パートナー, デジタルユニット責任者

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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。
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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。
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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。
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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。
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2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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化学・材料研究者のためのExcel×Pythonデータ処理実務

admin — Wed, 15 Jul 2026 07:08:20 +0000

実験データ処理実務を演習を通じて習得する

化学・材料研究者のためのExcel×Pythonデータ処理実務

オンライン開催デモ付き

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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18日〜28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18日まで承ります。

概要

開催日

2026年9月9日(水) 13時00分～ 17時00分

修得知識

医薬品・化学・材料系の実験データを格納したExcelファイルをPythonで処理するための基礎知識
インフォマティクス (CI/MI) の入力データとして適合する「構造化データ」とデータ形式のルール
手入力のExcelシートに発生する空欄 (欠損値) や重複データを検出し、除外・置換する処理手法
1つのExcelファイル内の複数シート、および複数ファイルに分散した実験データの自動一括読み込みと統合手法
処理・集計したデータのExcelファイル (.xlsx) への書き出しと、定型解析業務をスクリプト化する手順

プログラム

CI/MI推進におけるPython活用と実験データの利活用
- 化学・材料研究におけるデータ処理をPythonへ移行する目的
- インフォマティクス (CI/MI) の入力データとして必要なデータ形式
- 開発環境「Google Colaboratory」の基本操作と演習の準備
実験Excelデータの読み込みとデータフレーム形式への整理
- 実験データの読み込み
- 行名・列名による指定やデータ抽出
- 数値データに応じた昇順・降順の並び替え
手入力Excelに生じるデータ欠損・重複への対処
- Excelシート内の空欄の検出方法と除外
- 空欄データへの置換・穴埋め処理
- 系列や条件ごとの平均値・最大値・最小値の自動集計
シート別・ファイル別に分かれた「大量データの一括処理」
- 「実験日別」「ロット別」に分かれた複数シートおよび複数ファイルのディレクトリ構造
- 複数シート (または複数ファイル) の自動読み込み
- 読み込んだ複数の実験データの結合・統合
データの可視化とExcelへの書き出し処理
- 実験データの傾向を把握するための可視化
- 整理・集計したデータをExcel形式で保存
- 日常の定型処理を自動化するためのプログラム構成と運用の進め方

質疑応答

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講師

江崎剛史氏
滋賀大学データサイエンス学部

准教授

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主催

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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

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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)

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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
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ベイズ統計の基礎と実用性の手引き

admin — Thu, 30 Jul 2026 09:24:40 +0000

臨床試験など様々な活用シーンにおける

ベイズ統計の基礎と実用性の手引き

～FDAガイダンス「臨床試験におけるベイズ統計手法の活用」発出:ベイズ手法を正式に許容する方針～

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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概要

本セミナーでは、ベイズ統計の基本的な考え方をやさしく整理したうえで、具体的実例を通じて、その威力を視覚的にわかりやすく解説いたします。

配信期間

2026年9月7日(月) 10時30分～ 2026年9月18日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年9月7日(月) 10時30分

プログラム

　近年、AI・データサイエンスの普及にともない、「ベイズ統計」が再び大きな注目を集めています。少ないデータでも合理的に意思決定ができ、新しい情報を得るたびに確率を柔軟に更新できるベイズ統計は、あらゆる業界で実践的に活用されています。医療の分野においても、2026年1月、米国FDAは「臨床試験におけるベイズ統計手法の活用」に関するドラフトガイダンスを発出し、医薬品・生物学的製剤の主要評価変数の推論にベイズ手法を正式に許容する方針を明示しました。しかし「数式が難しそう」「具体的にどう使えるのか分からない」という声も少なくありません。
　本セミナーでは、ベイズ統計の基本的な考え方をやさしく整理したうえで、具体的実例を通じて、その威力を視覚的にわかりやすく解説します。
　「もし検査で陽性だったら、本当に病気の確率は何%?」直感と確率の答えがズレる場面は、ビジネスにも日常にも溢れています。ベイズ統計は、思い込みを数字で更新し、不確実な世界で賢く判断するための思考です。本セミナーでは、臨床試験での指針を中心に、様々な業界の実例を通じて、数式より「使いどころ」を重視し、その面白さと実用性をご紹介します。
　本講座は、ベイズ統計を「理論」ではなく「使える道具」として身につけていただくことをねらいとしています。受講後には、 (1) ベイズの定理の考え方を自分の言葉で説明できる、 (2) 臨床試験だけでなく、自分の業界・業務における活用シーンを具体的にイメージできる、 (3) 不確実性を前提とした意思決定の発想を持てる – - この3つの状態を目指します。

ベイズ統計基礎
1. なぜ今ベイズ統計 : 活躍する現代の場面
  - AI
  - 医療
  - ビジネス
2. 確率の基礎
  - 同時確率
  - 周辺確率
  - 条件付き確率
3. ベイズの定理
  - 事前
  - 尤度
  - 事後
  - 周辺尤度
4. 医療診断の罠
  - 99%精度の検査でも陽性的中率は17%
5. スパムフィルタ
  - メールを「単語の袋」として見る発想
6. A/Bテスト
  - ベルヌーイ試行とベータ分布
7. 事前分布
  - 共役事前の便利な性質
8. 逐次更新
  - コイン10回→100回の更新シミュレーション
9. ベイズ vs 頻度論
  - p値と事後確率の決定的な違い
ベイズ統計活用事例
1. 医療・ヘルスケア分野
  - 検査の判定
  - 臨床試験
  - 創薬等
2. 金融・保険分野
  - 信用スコア
  - 不正検知
  - ポートフォリオ最適化等
3. マーケティング・EC分野
  - A/Bテスト
  - 広告効果測定
  - 需要予測等
4. AI・機械学習
  - ナイーブベイズ
  - ベイジアン最適化
  - 強化学習等
5. スポーツ分野
  - セイバーメトリクス
  - 勝率予測
  - メダル予測等
6. 製造業・品質管理
  - 品質管理
  - 故障予知保全
  - 信頼性工学等
7. 気象・環境分野
  - アンサンブル予報
  - 台風進路
  - 地震確率等
8. 法律・社会科学
  - DNA鑑定
  - 裁判推論
  - 選挙予測等
臨床試験におけるベイズ統計の活用 (FDAガイダンス)
1. 2026年は転換点
  - PDUFA VI・CID推進の規制的背景
2. ガイダンスの全体像とスコープ
  - CDER/CBER対象範囲、適用フェーズ
3. 開発戦略における活用
  - 主要解析
  - 中間解析
  - 用量設定
  - 小児外挿等
4. 事前分布の設計
  - 無情報/弱情報/情報提供的事前分布
5. 外部データ借用と事前分布の実装
  - RBesTパッケージによるMAP構築
6. 動的借用と階層モデル
  - Driftに応じた借入量調整
7. シミュレーション中心の動作特性評価
  - 第I種過誤率の較正
8. 適応型デザイン
  - 予測確率 (PoS) による中間解析
9. 規制対応戦略
  - プロトコル・SAP記載8要件
将来展望
1. リアルワールドエビデンス時代におけるベイズ統計の未来像
2. 今すぐ始める
  - 課題の明確化と事前情報の整理
3. グローバル開発で勝ち抜くベイズ戦略
  - 日本企業の課題と機会

質疑応答

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講師

嵜山陽二郎氏
株式会社メドインフォ

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

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。

アーカイブ配信セミナー

「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
お申し込み前に、視聴環境をご確認いただき、視聴テストにて動作確認をお願いいたします。
別途、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
視聴期間は2026年9月7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。
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。
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。

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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ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎とその材料設計への応用

admin — Thu, 06 Aug 2026 05:07:24 +0000

ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎とその材料設計への応用

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、大きな注目を浴びている「ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション」について取り上げ、ニューラルネットワーク分子動力学法の特徴から、得意な計算対象や課題、対処方法など、実践的な内容について解説いたします。

開催日

2026年9月4日(金) 10時30分～ 16時30分

修得知識

ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを活用したこれまでの成功例
従来の分子動力学シミュレーションと比較して、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの特徴・長所
ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの基礎・方法論・計算手順
ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションでうまく計算できなかった場合の対処方法
ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションが得意な計算対象や課題に加えて、不得意な計算対象や課題
ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを、企業においてどのように活用していけば良いのかの方向性と将来戦略

プログラム

　ここ数年、データ科学と計算科学を組み合わせた「ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション」が、大学などの研究機関のみならず、企業においても大きな注目を浴びています。
　特に、

第一原理計算と同等の計算精度で大規模計算が可能
パラメータ開発の困難さからの脱却が可能
8元素種を越えるような多元素系への適用が可能
複雑な化学反応への対応が可能
二次元材料への応用が可能
などニューラルネットワーク分子動力学法はこれまでの分子動力学法に比較して多くの長所を有することから、その産業応用が加速度的に広がっています。しかし、その進展が非常に速すぎるために、ニューラルネットワーク分子動力学法を基礎から学ぶ機会が十分に提供されていない現状があります。
　そこで本講演では、ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎から応用までの講義を中心に行うとともに、ニューラルネットワーク分子動力学法の特徴・長所、さらにはニューラルネットワーク分子動力学法が得意な計算対象や課題、うまく計算できなかった場合の対処方法についても説明をさせて頂き、今後、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを行う時に、どのようなことに気をつけて行けば良いのかなど実践的な内容についてお話をさせて頂きます。
　聴講者の方には、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションをいかに実際の企業における材料開発に応用可能であるか、どうすればニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを企業で有効に活用できるのかの基礎と将来戦略を理解して頂けるものと考えています。なお、各聴講者の質問についても、可能な範囲で回答します。

計算科学の企業における意義と活用方法
1. 計算科学シミュレーションの企業における意義
2. 計算科学シミュレーションの応用例
3. 計算科学を活用した高速スクリーニング
4. 計算科学シミュレーションによる特許戦略
5. 計算科学シミュレーションを活用した産学連携
ニューラルネットワーク分子動力学 (NNMD) 法の特徴
1. 従来の分子動力学法との違い
2. 第一原理分子動力学法との比較
3. Tight-Binding量子分子動力学法との比較
4. ReaxFF反応力場分子動力学法との比較
5. NNMD法の特徴1 : 第一原理計算に相当する精度で大規模計算が可能
6. NNMD法の特徴2 : パラメータ開発の困難さからの脱却
7. NNMD法の特徴3 : 多元素系への応用が可能
8. NNMD法の特徴4 : 複雑な化学反応への応用が可能
9. NNMD法の特徴5 : ReaxFFでは困難な二次元材料への応用が可能
ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎
1. 分子動力学法の基礎理論
2. ニューラルネットワークの材料設計への応用例
3. ニューラルネットワーク分子動力学法の概要
4. ニューラルネットワークの基礎理論
5. ニューラルネットワーク分子動力学法の歴史
6. ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎理論
7. ニューラルネットワーク分子動力学法の計算手順
ニューラルネットワーク分子動力学 (NNMD) 法の応用例
1. ニューラルネットワーク分子動力学 (NNMD) シミュレータの開発
2. NNMD法のマルチフィジックス現象への応用
3. NNMD法の多元素系への応用
4. NNMD法の複雑な化学反応への応用
計算科学シミュレーションの今後の発展
1. マルチフィジックス計算科学
2. マルチスケール計算科学
3. スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム
質疑応答・個別相談

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講師

久保百司氏
東北大学金属材料研究所計算材料学センター

センター長 / 教授

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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)

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。
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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実験データベースから始める材料実験AIエージェントの作り方

admin — Wed, 08 Jul 2026 04:45:51 +0000

実験データベースから始める材料実験AIエージェントの作り方

オンライン開催デモ付き

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概要

配信期間

2026年9月2日(水) 13時00分～ 2026年9月10日(木) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年9月2日(水) 13時00分

プログラム

　生成AIの業務活用は多くの企業にとって喫緊の課題だが、自社の実験データを活かした活用となると「どこから始めればよいか分からない」という声が多い。また、少量のデータに対して生成AIを使っても、大きなうまみは得られにくい。生成AIが真に力を発揮するのは、人間が全体を把握しきれないほどの実験データがばらばらと大量に存在する場面である。そのデータをデータベースとしてつなげることで、生成AIがナビゲーターとなり、必要な知見を引き出してくれる。一方で、生成AIはコードを書くことにも長けており、バイブコーディングのように対話しながらアプリケーションを構築する手法も広がっている。生成AIの登場により、実験のバックグラウンドを持つ現場の方が、自分たちのデータを使って自ら試し、作れる範囲は大きく広がっている。
　LLMは材料科学に関する幅広い一般知識を持つが、自社の装置で、自社の条件で取得した実験データは知らない。本セミナーで紹介するのは、LLMにツールとして実験データベースを接続することで、このギャップを埋め、LLMに「企業固有の知識源」を与えるAIエージェントである。このシステムは、生成AIのサブスクリプション費用のみで、データベース構築からAIエージェントの開発まで実現した。中でもグラフ型データベースNeo4jは、LLMとの連携に適しており、無料で安定性が高く、現場の方にも扱いやすい。
　本セミナーでは、Neo4jをLLMに自社の実験知見を与えるためのナレッジグラフとして活用し、材料実験のAIエージェントを構築する方法を実践的に解説する。細かいコードの解説ではなく、生成AIを活用してどのように構築したかというプロセスに焦点を当てる。構築作業の大部分を生成AIとの会話で進めた際のやり取りや、精度・速度を向上させるために実施した工夫、つまずいたポイントなども紹介する。実験のバックグラウンドを持つ方にとって、「自分たちでもできそうだ」と感じていただける内容を目指している。

なぜ今、現場が実験データ活用に取り組むべきか
1. バイブコーディングに見る、生成AIで広がる「現場ができること」
2. 生成AIのサブスクリプション費用のみで、ここまでできる
3. デモ:実験データ×AIエージェント
データベース技術の特徴と使い分け
1. RDB、グラフ型DBの比較
2. なぜグラフ型DBが生成AIとの連携に向いているか
3. 現場の方にとってのNeo4jの使いやすさ
MCPの解説
1. MCPの仕組み (生成AIとツールをつなぐ標準規格)
2. デモ:MCP
実験データAIエージェントの作り方
1. Neo4j Desktop 2へのデータ登録とClaude Desktopとの接続
2. 生成AIとの会話でPythonツールを作り、エージェントにつなぐ
3. ファイルサーバ (クラウドストレージ) との接続
4. RAGによる報告書の参照 – データ検索をよりリッチにする
5. 生成AIとの会話による構築プロセス – 実際のやり取りの紹介
6. 精度・速度向上の工夫とつまずきポイント

質疑応答

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講師

桑田武氏
iASYS Technology Solutions株式会社

テクニカルアドバイザー

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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2日〜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。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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現場で使えるマテリアルズ・インフォマティクス実践講座

admin — Mon, 13 Jul 2026 14:27:19 +0000

現場で使えるマテリアルズ・インフォマティクス実践講座

～実験・研究データの収集、蓄積、プラットフォームの構築 / 作業効率の向上、実験の再現性の向上、実験時間の短縮を実現する方法～

オンライン開催

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概要

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。

配信期間

2026年8月31日(月) 10時00分～ 2026年9月7日(月) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年9月4日(金) 17時00分

受講対象者

材料開発に従事しており、マテリアルズ・インフォマティクスの導入を検討中の方
組織内でマテリアルズ・インフォマティクスを推進する立場にあり、実務で使える知識を得たい方

修得知識

材料開発の実務に資するデータ分析の考え方
AIフレンドリーなデータのあり方 (Excelでのデータ整形含む) について
機械学習の基礎
データ分析のための要件整理/タスク設計の考え方
材料開発現場における各種データの扱い方や生成AI (LLM) +RAGの活用
- 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
現場でよくある課題への対処法

プログラム

　本講座は、MI黎明期からファーストペンギンとして試行錯誤してきた経験や、数々のMIプロジェクトをこなしてきたノウハウをもとに、日々の材料開発で活用できるMIの基本と実践ポイントを整理して紹介します。
　材料開発の実務に資するデータ分析の考え方、AIフレンドリーなデータのあり方、機械学習の基礎、データ分析のための要件整理/タスク設計の考え方、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) の扱い方や生成AI (LLM) +RAGの活用、現場でよくある課題への対処法などを幅広く解説します。

マテリアルズ・インフォマティクス (MI) とは?
1. MIの現在位置
2. 日々の材料開発にMIを取り入れた実例
3. 日々の材料開発にまず取り入れることができるMIとは?
MIの中核をなす機械学習とは?
1. MIでよく使用する機械学習の概要
2. 材料開発の場面に存在するデータの特性
MIプロジェクトの流れ
1. 要件整理
2. タスク設計
MI領域におけるデータ分析
1. テーブルデータ分析
2. 画像データ分析
3. テキストデータ分析 (LLM + RAGを含む)
4. 有機材料のデータ分析
5. 無機材料のデータ分析
6. スペクトルデータ分析
7. 時系列データ分析
8. 生成AIと従来AIの使い分け
MI領域のデータ分析でしばしば直面する状況とそれに応じた対処法
1. サンプルの定義
  - 原材料
  - 混合物
  - コンポジット
  - デバイス
2. 実験データの管理
3. 偏りのあるデータへの対処法
4. データ分析における実験管理
5. データ分析の実行環境
6. ハイパーパラメータチューニング
7. 有望な実験候補の探索
  - パレート解
  - ベイズ最適化など
8. その他
MIスキルを磨いていくには?
1. 材料ドメイン知識
2. データサイエンス力
3. プロジェクト推進力
4. データエンジニアリング力

質疑応答

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講師

高原渉氏
株式会社日立製作所社会ビジネスユニット公共システム事業部公共基盤ソリューション本部デジタルソリューション推進部

技師

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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)

受講特典

講師の著書マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック (森北出版) を進呈いたします。

案内割引・複数名同時申込割引についてh3. 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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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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マテリアルズインフォマティクスの基盤となる「計算科学シミュレーション技術」

admin — Wed, 05 Aug 2026 06:30:05 +0000

製品開発に活かすための秘訣と最新動向

マテリアルズインフォマティクスの基盤となる「計算科学シミュレーション技術」

～さまざまな材料設計の成功例 (トライボロジー・化学機械研磨プロセス・材料合成プロセス・精密加工プロセス・エレクトロニクス・半導体・リチウムイオン二次電池・燃料電池・太陽電池) / 鉄鋼材料の応力腐食割れ・摩耗・劣化現象・高分子材料～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、計算科学シミュレーション技術の基礎から応用までを、さまざまな材料設計の成功例を交えて解説いたします。

開催日

2026年8月28日(金) 10時30分～ 16時30分

修得知識

計算科学シミュレーションの基礎
マテリアルズインフォマティクスの応用事例
計算科学シミュレーションを製品開発に役立たせるまでの道筋
計算科学シミュレーションとマテリアルズインフォマティクスの連携

プログラム

　近年のマテリアルズインフォマティクスの発展は目覚しく、多くの企業で、マテリアルズインフォマティクスを今後、十分に活用できるかどうかが、将来の企業における材料開発の成否を分ける重要な鍵になるとの認識が広がりつつあります。一方で、マテリアルズインフォマティクスにおいては、計算科学シミュレーションが重要な役割を担っており、マテリアルズインフォマティクスと計算科学シミュレーションの連携が不可欠であることも、多くの企業において広く認識されています。
　そこで本講演では、マテリアルズインフォマティクスの基盤となる計算科学シミュレーション技術の基礎から応用までの講義を中心に行うとともに、計算科学シミュレーションを活用した様々な材料設計の成功例を紹介します。
　また、聴講者の方には、計算科学シミュレーションをいかに実際の企業における材料開発に応用可能であるか、どうすれば計算科学シミュレーションを有効に活用できるのかの基礎を理解して頂けるものと考えています。

マテリアルズインフォマティクスの基盤となる計算科学の企業における意義と活用方法
1. 企業における計算科学シミュレーションの意義と活用方法
2. マテリアルズインフォマティクスと計算科学シミュレーションの連携1
3. マテリアルズインフォマティクスを活用した計算科学による高速スクリーニング
4. 計算科学シミュレーションによる特許戦略
5. 計算科学シミュレーションを活用した産学連携
計算科学シミュレーションの基礎
1. ニューラルネットワークの基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
2. 分子力学法の基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
3. 分子動力学法の基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
4. モンテカルロ法の基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
5. 量子化学の基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
6. 量子分子動力学法の基礎・特徴・応用可能分野・適用限界
計算科学シミュレーションによる実践的材料設計
1. トライボロジーへの応用
2. 化学機械研磨プロセスへの応用
3. 材料合成プロセスへの応用
4. 精密加工プロセスへの応用
5. エレクトロニクス・半導体への応用
6. リチウムイオン二次電池への応用
7. 燃料電池への応用
8. 太陽電池への応用
9. 鉄鋼材料の応力腐食割れへの応用
10. 摩耗・劣化現象への応用
11. 高分子材料への応用
計算科学シミュレーションの今後の発展
1. マルチフィジックス計算科学
2. マルチスケール計算科学
3. スーパーコンピュータを活用した超大規模シミュレーション

質疑応答

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講師

久保百司氏
東北大学金属材料研究所計算材料学センター

センター長 / 教授

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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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現場で使えるマテリアルズ・インフォマティクス実践講座

admin — Mon, 13 Jul 2026 14:26:39 +0000

現場で使えるマテリアルズ・インフォマティクス実践講座

～実験・研究データの収集、蓄積、プラットフォームの構築 / 作業効率の向上、実験の再現性の向上、実験時間の短縮を実現する方法～

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8月31日〜9月7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4日まで承ります。

概要

開催日

2026年8月28日(金) 10時00分～ 17時00分

受講対象者

材料開発に従事しており、マテリアルズ・インフォマティクスの導入を検討中の方
組織内でマテリアルズ・インフォマティクスを推進する立場にあり、実務で使える知識を得たい方

修得知識

材料開発の実務に資するデータ分析の考え方
AIフレンドリーなデータのあり方 (Excelでのデータ整形含む) について
機械学習の基礎
データ分析のための要件整理/タスク設計の考え方
材料開発現場における各種データの扱い方や生成AI (LLM) +RAGの活用
- 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
現場でよくある課題への対処法

プログラム

マテリアルズ・インフォマティクス (MI) とは?
1. MIの現在位置
2. 日々の材料開発にMIを取り入れた実例
3. 日々の材料開発にまず取り入れることができるMIとは?
MIの中核をなす機械学習とは?
1. MIでよく使用する機械学習の概要
2. 材料開発の場面に存在するデータの特性
MIプロジェクトの流れ
1. 要件整理
2. タスク設計
MI領域におけるデータ分析
1. テーブルデータ分析
2. 画像データ分析
3. テキストデータ分析 (LLM + RAGを含む)
4. 有機材料のデータ分析
5. 無機材料のデータ分析
6. スペクトルデータ分析
7. 時系列データ分析
8. 生成AIと従来AIの使い分け
MI領域のデータ分析でしばしば直面する状況とそれに応じた対処法
1. サンプルの定義
  - 原材料
  - 混合物
  - コンポジット
  - デバイス
2. 実験データの管理
3. 偏りのあるデータへの対処法
4. データ分析における実験管理
5. データ分析の実行環境
6. ハイパーパラメータチューニング
7. 有望な実験候補の探索
  - パレート解
  - ベイズ最適化など
8. その他
MIスキルを磨いていくには?
1. 材料ドメイン知識
2. データサイエンス力
3. プロジェクト推進力
4. データエンジニアリング力

質疑応答

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講師

高原渉氏
株式会社日立製作所社会ビジネスユニット公共システム事業部公共基盤ソリューション本部デジタルソリューション推進部

技師

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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)

受講特典

講師の著書マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック (森北出版) を進呈いたします。

案内割引・複数名同時申込割引についてh3. 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)

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8月31日〜9月7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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R&D部門の研究・実験データのExcelにおける効果的な蓄積・分析技術

admin — Mon, 15 Jun 2026 13:00:53 +0000

データ蓄積と利活用のための

R&D部門の研究・実験データのExcelにおける効果的な蓄積・分析技術

～データ蓄積での問題点とその対策～

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3日〜9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、研究・実験データの共有、利活用状況改のためのデータ蓄積方法、探査・分析を意識したデータ蓄積での注意点、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、利活用を促進するためのシステム・体制の条件について、豊富な経験を交え分かりやすく解説いたします。

開催日

2026年8月27日(木) 10時00分～ 16時00分

受講対象者

ケミカル、材料系R&D部門 (その他のR&D部門にも有効です)
R&D部門の実験系研究者、R&D部門グループリーダー、R&D部門のDX推進者
R&D部門改善を検討する経営層
データ管理、データ活用で課題を抱えている方

修得知識

研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法
データ探査、分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点
蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
データ探査、分析を意識した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、利活用を促進するためのシステムと体制の条件

プログラム

　IoT等で製造工程以降のデータ利活用は、急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆ど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理し、効果的な利用、活用を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
　本セミナーでは、まず、R&D部門のデータ蓄積の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか? そのような状況にはどのような問題を孕んでいるのか?を説明させていただきます。次に、研究・実験データ、主にExcelの共有、利活用状況を改善するためには、データ探査、分析を意識したデータ蓄積が重要であることを説明させていただき、具体的にどのような点に注意をして、研究・実験データのExcelでの蓄積と分析を行っていくべきかを論じます。
　最後に、データ共有システム、データベースを導入する場合の陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、解説します。

R&D部門のデータ蓄積の実情
属人的データ蓄積状況が生み出される原因
属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法
データ探査、分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点
蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
データ探査、分析を意識したデータ蓄積を行うための意識改革
データ蓄積、DB化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
データ蓄積、DB化後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
質疑応答

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講師

上島豊氏
株式会社キャトルアイ・サイエンス

代表取締役

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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)

受講者の声

自分にとって必要と考えているパラメータと他人が同じ試験を再現させるために必要なパラメータは異なり暗黙知の部分が多いと改めて考えさせられた。また、データの項目決めもデータの蓄積には重要と知ることが出来た。
非常に有意義であった。理想的なデータ蓄積、分析体制を構築するための手段が網羅されていた。若干理解が追いつかないところもあったが、これまでの自分のデータ蓄積に深い考えが無かっただけということであり、説明が悪いというわけではない。
大変参考になる内容で、今後の業務に活かしていきたいと考えております。私としては、データーベースを作るのは技術者でないといけないと思っておりましたが専門チームを作るなど新しい情報でした。本日は、ありがとうございました。
早速社内で活用できる部分を展開していきたいと思いました。
社内で改善が必要と感じている点に関するセミナーで、とても有意義だったと思います。なぜデータ共有がうまくいかないのか、先生のご見解を伺い、モヤモヤとしていたイメージが言語化できた感じで、そういうことだったのか、と腑に落ちた所がいくつもありました。

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)

テキスト送付に係る配送料

ライブ配信・アーカイブ配信受講の場合、別途テキストの送付先1件につき、配送料 1,100円(税別) / 1,210円(税込) を頂戴します。

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。
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3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。

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計算科学・社外実験データベースを活用したマテリアルズインフォマティクス基礎

admin — Thu, 09 Jul 2026 14:59:09 +0000

計算科学・社外実験データベースを活用したマテリアルズインフォマティクス基礎

～基礎から説明、先端研究まで～

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、材料開発加速化のための計算科学技術の重要性、マテリアルズ・インフォマティクスの活用による効果、必要なマテリアルズ・インフォマティクスの要素技術について解説いたします。

配信期間

2026年8月26日(水) 13時00分～ 2026年9月9日(水) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年9月7日(月) 16時00分

修得知識

材料開発加速化のための計算科学技術の重要性
マテリアルズ・インフォマティクスの活用による効果
マテリアルズ・インフォマティクスの要素技術

プログラム

　近年のコンピューター技術の発展から、計算化学の重要性や機械学習の重要性が謳われてきました。講師の社内ではデジタルアキーテクチャーによって、研究開発・プロセス開発・製造工程・物流など多岐にわたったデジタル化を進めております。この取り組みの中においても基礎技術となるマテリアルズインフォマティクスは、プロフェッショナルな経験と勘に基づく判断を、機械学習によってさまざまな技術者が利用できる技術として期待しております。
　本セミナーでは、計算科学・社外実験データベースを活用したマテリアルズインフォマティクス基礎と題して、基礎からの説明と、先端研究について紹介致します。本セミナーを受講したからといって、エキスパートになれるとは限りませんが、解決の糸口を見つける手助けになるでしょう。

イントロダクション
1. 計算化学とマテリアルズインフォマティクスの違い
2. インフォマティクス・シミュレーション連携
公開データベースの活用
1. データベースまとめ
2. 無償公開
3. 有償公開
4. まとめ
計算科学の基礎
1. HFとは
2. DFT法とMP法
3. 量子計算ソフトウェア
4. MDとは
5. 分子動力学計算ソフトウェア
6. まとめ
マテリアルズインフォマティクスの基礎
1. 機械学習とは
2. 逆解析とは
3. まとめ
実際の応用例
1. 社内事例
2. 論文事例
  - An Intelligent, User-Inclusive Pipeline for Organic Semiconductor Design
3. 論文事例
  - SMiPoly: Generation of Synthesizable Polymer Virtual Library using Rule-based Polymerization Reactions, J. Chem. Inf. Model. Article ASAP
4. 論文事例
  - A Graph Convolutional Network for Elution Order Prediction in Chromatographic Enantioseparation
5. 論文事例
  - Fully virtual exploration of cellulose solvents
6. 学会発表事例
  - Materials informatics study of Molecular Catalysis of Cyclic Olefin Copolymer
まとめ

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講師

兼子祐氏
株式会社ダイセル研究開発本部生技研開横断DXセンター設計開発推進グループ

首席技師

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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)

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8月26日〜9月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。

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計算科学・社外実験データベースを活用したマテリアルズインフォマティクス基礎

admin — Thu, 09 Jul 2026 14:58:54 +0000

計算科学・社外実験データベースを活用したマテリアルズインフォマティクス基礎

～基礎から説明、先端研究まで～

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8月26日〜9月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9月7日まで承ります。

概要

開催日

2026年8月25日(火) 13時00分～ 16時00分

修得知識

材料開発加速化のための計算科学技術の重要性
マテリアルズ・インフォマティクスの活用による効果
マテリアルズ・インフォマティクスの要素技術

プログラム

イントロダクション
1. 計算化学とマテリアルズインフォマティクスの違い
2. インフォマティクス・シミュレーション連携
公開データベースの活用
1. データベースまとめ
2. 無償公開
3. 有償公開
4. まとめ
計算科学の基礎
1. HFとは
2. DFT法とMP法
3. 量子計算ソフトウェア
4. MDとは
5. 分子動力学計算ソフトウェア
6. まとめ
マテリアルズインフォマティクスの基礎
1. 機械学習とは
2. 逆解析とは
3. まとめ
実際の応用例
1. 社内事例
2. 論文事例
  - An Intelligent, User-Inclusive Pipeline for Organic Semiconductor Design
3. 論文事例
  - SMiPoly: Generation of Synthesizable Polymer Virtual Library using Rule-based Polymerization Reactions, J. Chem. Inf. Model. Article ASAP
4. 論文事例
  - A Graph Convolutional Network for Elution Order Prediction in Chromatographic Enantioseparation
5. 論文事例
  - Fully virtual exploration of cellulose solvents
6. 学会発表事例
  - Materials informatics study of Molecular Catalysis of Cyclic Olefin Copolymer
まとめ

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講師

兼子祐氏
株式会社ダイセル研究開発本部生技研開横断DXセンター設計開発推進グループ

首席技師

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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。

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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。
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8月26日〜9月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。

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実験データベースから始める材料実験AIエージェントの作り方

admin — Wed, 08 Jul 2026 04:45:08 +0000

実験データベースから始める材料実験AIエージェントの作り方

オンライン開催デモ付き

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2日〜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9月2日まで承ります。

概要

開催日

2026年8月24日(月) 13時00分～ 16時00分

プログラム

なぜ今、現場が実験データ活用に取り組むべきか
1. バイブコーディングに見る、生成AIで広がる「現場ができること」
2. 生成AIのサブスクリプション費用のみで、ここまでできる
3. デモ:実験データ×AIエージェント
データベース技術の特徴と使い分け
1. RDB、グラフ型DBの比較
2. なぜグラフ型DBが生成AIとの連携に向いているか
3. 現場の方にとってのNeo4jの使いやすさ
MCPの解説
1. MCPの仕組み (生成AIとツールをつなぐ標準規格)
2. デモ:MCP
実験データAIエージェントの作り方
1. Neo4j Desktop 2へのデータ登録とClaude Desktopとの接続
2. 生成AIとの会話でPythonツールを作り、エージェントにつなぐ
3. ファイルサーバ (クラウドストレージ) との接続
4. RAGによる報告書の参照 – データ検索をよりリッチにする
5. 生成AIとの会話による構築プロセス – 実際のやり取りの紹介
6. 精度・速度向上の工夫とつまずきポイント

質疑応答

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講師

桑田武氏
iASYS Technology Solutions株式会社

テクニカルアドバイザー

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主催

株式会社技術情報協会

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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。
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9月2日〜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。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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