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

計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計への応用

admin — Thu, 15 Jan 2026 07:21:28 +0000

マテリアルズインフォマティクスの主軸を担う

計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計への応用

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの主軸を担う計算科学シミュレーションの基礎から応用までの講義を中心に、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いたします。

開催日

2026年5月14日(木) 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
企業におけるマテリアルズインフォマティクスの応用事例と成功事例
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と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主軸を担う計算科学シミュレーション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。

計算科学の企業における意義と戦略
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
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. ニューラルネットワーク分子動力学法
4. 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

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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 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)

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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全固体電池の世界動向とフッ化物電池の最前線

admin — Mon, 19 Jan 2026 07:16:07 +0000

全固体電池の世界動向とフッ化物電池の最前線

オンライン開催

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概要

本セミナーは、現在主流の硫化物・酸化物系全固体電池と比較して耐久性に優れているフッ化物電池に注目し、全固体電池の作動原理などの基礎的な内容から、世界における全固体電池の実際や世界での実用に向けた取り組みについて解説いたします。

開催日

2026年4月20日(月) 12時30分～ 16時30分

受講対象者

二次電池関係の研究開発・製造に携わる方

修得知識

全固体電池の基本構造
全固体電池の作動原理
全固体電池と従来型 (二次) 電池との相違点
日本および世界における全固体電池開発の最新動向
主要な全固体電池材料の特徴と比較
- 硫化物系
- 酸化物系
- フッ化物系など
フッ化物系電池材料の開発実例、最新動向
材料開発における今後の設計指針

プログラム

　本セミナーは、二次電池の中でも特に全固体電池にターゲットを絞った話題展開をします。その中でも、現在主流の硫化物・酸化物系全固体電池と比較して耐久性に優れていると言われているフッ化物電池材料に注目した内容を想定しています。前半は全固体電池の作動原理などの基礎的な内容を中心とした紹介をし、併せて世界における全固体電池の実際や世界での実用に向けた取り組みの紹介を行います。後半では開発の最前線としてのフッ化物全固体電池用材料開発の実例、ならびにマテリアルズインフォマティクスや計算科学による材料開発の支援や電池材料の評価技術の確立についても紹介をいたします。
　本セミナー内容は、2024年度までに実施していた、あいち重点研究プロジェクト第IV期で採択された課題内容に関連したものであり、将来の社会実装を見据えた話題も一部含まれています。

全固体電池について
1. 全固体電池とは?
2. 全固体電池と従来の液性電池との違い
3. 全固体電池の作動原理
全固体電池の世界状況
1. 世界での開発状況
2. 日本における全固体電池の実際
3. 全固体電池の活用先
全固体電池の開発の実際
1. フッ化物電池材料の提案
2. フッ化物材料のメリットとデメリット
3. フッ化物電池の開発の最前線
これからの電池材料開発
1. マテリアルズインフォマティクスを駆使した材料開発
2. 計算科学を含めた電池材料の評価技術の標準化
3. これから求められる電池材料開発
まとめ

質疑応答

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講師

澤田康之氏
名古屋大学未来社会創造機構マテリアルイノベーション研究所

准教授

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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

「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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実測データとデータ解析を統合した化学プロセス設計・最適化

admin — Sat, 27 Dec 2025 10:01:46 +0000

実測データとデータ解析を統合した化学プロセス設計・最適化

～データ駆動型プロセス設計の実践 / 不完全なデータを前提にした現場志向型の開発手法の実践事例～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、プロセスインフォマティクスについて基礎から解説し、化学プロセスにおける前処理、モデル選定、小規模データ対応の実践ノウハウを解説いたします。

配信期間

2026年3月23日(月) 10時00分～ 2026年4月2日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年3月23日(月) 10時00分

プログラム

第1部プロセスインフォマティクスのデータ解析・機械学習の基礎とそのデータ整備・特徴量設計

(2026年3月11日 10:00〜12:00)

　化学・化学工学データおよび機械学習を活用して、分子・材料・プロセスの設計やプロセス管理を高度化することが一般的になっている。分子設計では、分子の物性・活性とその化学構造の分子記述子の間で数理モデルを構築し、モデルに基づいて新たな化学構造を設計する。材料設計では、材料の物性・活性・特性と材料の実験条件・製造条件の間でモデルを構築し、モデルに基づいて新たな材料を設計する。プロセス設計やプロセス管理では、プロセスのパラメータの間でモデルを構築し、モデルに基づいて望ましいプロセスを設計し管理する。分子・材料設計の研究・開発はケモインフォマティクスやマテリアルズインフォマティクス、プロセス設計やプロセス管理の研究・開発はプロセスインフォマティクスと呼ばれる。
　本講演では、特にプロセスインフォマティクスの中で、装置・化学工場・プロセスのデータ解析・機械学習による効率的な設計や、プロセスの運転管理・制御方法を対象にして解説する。さらに、プロセスインフォマティクスを高度化する研究例を説明する。また、プログラミングなしでそれらの計算および種々の設計ができるクラウドサービス Datachemical LAB を紹介する。

プロセスインフォマティクス
1. プロセス設計・装置設計
2. ソフトセンサー
3. 用いられるデータ例
4. モデリング
5. プロセス設計・装置設計・ソフトセンサー
データ解析・機械学習
1. 実験計画法
2. 適応的実験計画法
3. 線形回帰分析
4. 非線形回帰分析
5. 適応型ソフトセンサー
6. Datachemical LAB
研究事例・応用事例
1. プロセス設計・装置設計の実例
2. プロセス設計・装置設計の研究例
3. ソフトセンサーの実例
4. ソフトセンサーの研究例

質疑応答

第2部実験データ・理論モデル・機械学習の融合によるプロセス開発の事例

(2026年3月11日 12:45〜14:45)

　反応解析、物性推算、流動解析といった工学・理学分野において、近年、機械学習を活用した解析・予測手法の有効性が広く認識されるようになってきました。一方で、高精度な機械学習モデルを構築するためには大量のデータが必要となる場合が多く、実験やシミュレーションに要するコストが大きな課題となっています。本講座では、このような課題に対し、データ駆動型の機械学習手法に理論的モデルや物理的知見を効果的に組み込むことで、データ取得コストを抑えつつ高い推算性能を実現した事例を紹介します。
　具体的には、モデル構造の工夫や最適化に加え、学習過程において事前知識や理論的制約を導入することで、学習効率の向上とモデルの安定化を図る手法について解説します。これにより、一般的なブラックボックス型の機械学習モデルと比較して、必要とされるデータ量を大幅に削減しながらも、実用的かつ高精度な推算が可能となる点を示します。
　本講演は、反応解析、物性推算、流動解析の三つの代表的な事例を中心に構成されており、いずれの事例においても、数十から数百程度の、一研究室レベルで収集可能なデータのみを用いて、既存手法を上回る推算精度を達成しています。あわせて、データ削減に至るまでの考え方や戦略、ならびにこれらの手法を汎用的に実装するための基本的なアプローチについても紹介します。本講演を通じて、聴講者の皆様がそれぞれの専門分野において、機械学習をより効果的に活用するための実践的な視点と基礎知識を得ていただくことを目指します。

ニューラルネットワークについて
1. 機械学習とニューラルネットワーク
2. ビッグデータと機械学習
3. ニューラルネットワークの原理
反応解析における機械学習の活用
1. 理論的制約を組み込んだ機械学習
2. 事前学習によるデータ収集コスト削減
3. 機械学習による時系列データの取り扱い
物性推算における機械学習の活用
1. 勾配制約を組み込んだ機械学習
2. 機械学習モデルの理論的妥当性と外挿性能
流動解析における機械学習の活用
1. 画像・動画処理が可能な機械学習モデル
2. 理論的解析が不能な条件での機械学習の活用
ニューラルネットワーク実装デモ
1. Pythonを利用した機械学習モデルの実装例の紹介

質疑応答

第3部実験データの統合解析に基づくプロセス開発・最適化の事例

- フロー合成における反応条件最適化の実践 –

(2026年3月11日 15:00〜16:30)

　化学プロセス開発の現場では、反応条件、装置条件、原料特性、生成物品質など多様な実験データが個別に蓄積されることが多く、それらを十分に活用できないまま試行錯誤的な条件探索が行われがちである。その結果、開発期間の長期化や実験コストの増大といった課題が生じる。
　本講座では、こうした課題に対し、実験データを統合的に解析し、合理的にプロセス開発・最適化を進めるための実践的な考え方と具体的手法を、フロー合成プロセスを題材とした事例を通して解説する。
　特に、フロー合成における反応条件最適化を対象に、実験計画法やケモインフォマティクス的データ解析の視点、さらに機械学習を活用した最適条件探索の進め方を体系的に示す。実験回数が限られる状況下で、どのように因子を設定し、データを整理・統合し、解析結果を次の実験へと効果的にフィードバックしていくかを、具体例に基づいて説明する。
　また、フロー型マイクロ波装置を用いた迅速な条件探索事例を通じて、プロセスの連続化やスケールアップを見据えた最適化の考え方、ならびに環境負荷低減 (E – Factor低減) を志向したグリーンプロセス開発への応用についても紹介する。実験・データ解析・機械学習を融合したプロセスインフォマティクスを、研究開発や生産技術の現場でどのように活用できるかを理解することを目的とする。

本講演の狙い
- 実験データ統合解析で反応条件探索をどう合理化するか
フロー合成を対象とする理由
- 連続化
- 安全性
- 生産性
反応条件最適化の課題整理
- 多因子
- 相互作用
- 実験回数制約
実験データ設計
- 操作因子/応答/制約条件 (範囲設定と実験の組み立て)
データ整備・統合の実務
- 単位系
- 欠損・外れ値
- 再現性
- メタデータ管理
実験計画法を用いた初期探索
- 効率的に条件空間を絞り込む進め方
可視化・基礎解析による要因把握
- 主効果・交互作用の読み方 (例を交えて)
フロー合成の反応条件最適化への機械学習の活用 (具体例)
フロー型マイクロ波装置を用いた実験計画法に基づく迅速最適化 (具体例)
連続化・スケールアップと環境負荷低減 (E-Factor等) を見据えた実装上の論点/まとめ

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講師

金子弘昌氏
明治大学理工学部応用化学科

教授
村上裕哉氏
静岡大学工学領域化学バイオ工学系列

講師
間瀬暢之氏
静岡大学グリーン科学技術研究所

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

: 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。

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3月23日〜4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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分子動力学シミュレーションの基礎と高分子材料開発への応用

admin — Tue, 16 Dec 2025 05:30:02 +0000

分子動力学シミュレーションの基礎と高分子材料開発への応用

～基本原理、技法、物理量の算出法、ソフトウェア、活用のポイント、MDシミュレーションの実際や各種応用事例まで～

オンライン開催

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

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3月23日〜29日を予定しております。
ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

概要

本セミナーでは、分子動力学シミュレーションの基本原理、具体的な技法、各種物理量の算出・解析手法、結晶構造の生成・アモルファス構造の生成・ガラス転移温度の予測・機能性分離膜の設計等への応用、ソフトウェア、活用のポイント等、分子動力学の基礎から、手法、応用事例、活用のポイントまでを詳しく解説いたします。

開催日

2026年3月19日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

原子・分子レベルの計算機シミュレーションを用いた材料設計に関心のある方
データ駆動型の材料開発に従事されている方

修得知識

分子動力学シミュレーションの位置づけ、基本原理、具体的な技法
分子動力学シミュレーションによる各種物理量の算出、解析手法
分子動力学シミュレーションの材料開発への応用

プログラム

　理論、実験に次ぐ第3の手法である「計算科学」は,コンピュータの高性能化に伴い、産業界においても実用的に活用されつつある。計算科学には種々の手法があるが、分子動力学 (MD) 法は、原子レベルのミクロなシミュレーションにより、マクロな熱力学量や各種物理量を直接算出できる特徴があり、分子レベルの材料設計に適した手法である。また、近年発展が著しいデータ科学・AIとは相補的な関係にあり,両者を組み合わせることにより活用の道が広がる。
　本セミナーでは、MD法の基本原理、具体的な技法、物理量の算出法について解説する。さらに、高分子材料開発における実用物性の予測や機能性分離膜の設計に関する応用事例を紹介する。ソフトウエアやMD法活用のポイントについても触れる。

計算科学の方法
1. 計算科学とは
2. 計算科学の各種手法
分子動力学 (MD) 法の基礎
1. ポテンシャル関数・力場
2. 周期境界条件
3. 運動方程式の解法
4. 長距離力の計算 (エワルド法)
5. アンサンブルの発生
  - 温度
  - 圧力制御
6. 粗視化シミュレーション
解析方法と得られる物理量
1. 静的諸量
  - 熱力学量
  - 動径分布関数
  - 構造因子
  - 水素結合数
2. ダイナミックス
  - 拡散係数
  - 時間相関関数
  - スペクトル
3. 自由エネルギー
高分子材料開発への応用
1. MDシミュレーションの実際
2. アモルファス構造の生成
3. 結晶構造の生成
4. ガラス転移温度の予測
5. 機能性分離膜の設計
6. 高分子結晶膜によるCO2分離
ソフトウエアとMD法活用のポイント
1. ソフトウエア
  - GROMACS
  - LAMMPS
  - プリポスト処理
2. MD法活用のポイント

質疑応答

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講師

玉井良則氏
福井大学学術研究院工学系部門物理工学講座

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。
受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
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、視聴環境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。
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小規模実験の自動化による研究開発の効率化と再現性向上

admin — Tue, 23 Dec 2025 08:12:24 +0000

小規模実験の自動化による研究開発の効率化と再現性向上

～低コストかつ小さく始める自動化手法 / R&D効率化と実験の再現性の両立～

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開催日

2026年3月16日(月) 10時30分～ 16時15分

プログラム

第1部小規模且つ柔軟な自動化実現へ向けた戦略の立て方とラボラトリーオートメーション化

(2026年3月16日 10:30〜12:00)

　古い実験装置や複雑な湿式分離の操作を自動化するラボラトリーオートメーションシステムの構築戦略を、講演者が開発してきたシステムを実例として取り上げつつ解説いたします。
　具体的には、研究用原子炉に設置されている特殊な元素分析装置や、放射性核種の分析前処理の自動化システムを紹介します。実験自体は特殊ですが、それらのシステムに組み込まれている自動化のノウハウやアイデアは非常に汎用性の高いものです。また研究開発の中で生まれた実験自動化に役に立つ発明品も幾つか紹介いたします。

ラボラトリーオートメーションの現状
システム設計戦略の立て方
1. ハードウェア設計の戦略
2. ソフトウェア開発の戦略
3. バグフィックスとメンテナンス戦略
これが究極のラボラトリーオートメーションだ
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
4. デモ用分注・濾過システム
5. 小規模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. 外部制御マイクロピペット「ぴぺすま」
  3. 振動スパーテル
  4. 有機元素分析用試料被覆装置
今何をすべきか

質疑応答

第2部小規模実験自動化における手作業の代替を目指した柔軟ロボットシステム

(2026年3月16日 13:00〜14:30)

　ロボットが人間のように汎用的に実験作業を行うためには、ハードウェアの柔軟性と学習による適応能力の両立が鍵となる。
　本講演ではまず、粉体や粘性体などのすくい取りや秤量といった作業を実現する柔軟エンドエフェクタ「SCU-Hand」の開発について紹介する。続いて、ロボットによる実験自動化の研究動向を参照しつつ、柔らか手首機構を用いた学習制御による実験タスクの実現について述べる。これらを通して、既存のロボットによる小規模実験自動化の課題を具体化し、解決策としての柔軟メカニズムの適応可能性について議論する。

はじめに
1. 講演者の略歴
2. オムロンサイニックエックス株式会社について
3. ロボットによる人間の作業代替への課題
4. 硬いロボットに対するソフトロボットの優位性
粉体すくい取りのための柔軟エンドエフェクタ「SCU-Hand」
1. 粉体ハンドリングにおける自動化の重要性
2. ロボットにおけるすくい取りタスクの課題
3. SCU-Hand の基本構造と円錐型サイズ可変機構
4. 粘性流体、脆弱物体への応用
5. 小瓶への少量投入及び秤量機能の実現
ロボットによるマテリアル合成自動化の研究動向
1. 実験工程自動化の重要性と課題
2. ロボットによる実験工程の代替
3. 弊社での実験自動化に向けた取り組み
柔軟ハンドとロボット学習
1. 研究背景とロボットの柔軟性の必要性
2. 柔軟手首を用いた接触タスクの例
3. 学習制御の活用と効果
まとめと今後の展望

質疑応答

第3部小規模な実験自動化によるR&D効率化と再現性向上

- 現場に合ったスモールスタートの道筋 –

(2026年3月16日 14:45〜16:15)

　近年、マテリアルズ・インフォマティクスやAIの進展に伴い、実験の自動化 (ラボオートメーション) への関心が高まっています。しかし、高価な大型装置の導入はハードルが高く、小規模な実験室での実現は困難と思われがちです。
　本講演では、市販のロボットアームや電子工作、3Dプリンタを活用した「安価で・小さく始める」実験自動化の手法を、具体的な開発事例や失敗談を交えて解説します。単純作業の代替だけでなく、実験の再現性向上やデータ管理、AI活用を見据えた研究開発の効率化について実践的な知見を共有します。

研究開発における「実験の自動化」の必要性と背景
自動化のメリット
- 効率化
- 再現性向上
- 属人性の排除
導入の障壁と対策
- 予算
- スペース
- 安全設計
- 必要なスキル
自動化の対象選定
- 人間が苦手な作業とロボットが得意な作業
機器選定のポイント
- ホビー用ロボットと産業用ロボットの違い
実例1 : 固相反応法における粉末秤量・混合プロセスの自動化
実例2 : X線回折 (XRD) 測定における試料搬送の自動化
身近なツールの活用
- 電動ピペットの分解と外部制御化 (電子工作)
制御回路の基礎
- Arduinoを用いた信号制御
3Dプリンタを活用した実験器具・専用アタッチメントの設計と製作
Pythonによるロボットアームと周辺機器の連携制御
失敗から学ぶ装置改良のプロセス (単一機能から複合機能へ)
小規模実験室におけるデータ管理とシステム連携
研究室内LLM (RAG) の導入によるナレッジ共有と検索効率化
自動化から自律化へ
- AI実験条件推薦システムとの統合
今後の展望とまとめ

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
高橋知也氏
オムロンサイニックエックス株式会社ロボティクスグループ

プロジェクトリサーチャー
林博之氏
京都大学大学院工学研究科材料工学専攻

助教

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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。

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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。
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実測データとデータ解析を統合した化学プロセス設計・最適化

admin — Sat, 27 Dec 2025 10:00:43 +0000

実測データとデータ解析を統合した化学プロセス設計・最適化

～データ駆動型プロセス設計の実践 / 不完全なデータを前提にした現場志向型の開発手法の実践事例～

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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3月23日〜4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3月23日まで承ります。

概要

開催日

2026年3月11日(水) 10時00分～ 16時30分

プログラム

第1部プロセスインフォマティクスのデータ解析・機械学習の基礎とそのデータ整備・特徴量設計

(2026年3月11日 10:00〜12:00)

プロセスインフォマティクス
1. プロセス設計・装置設計
2. ソフトセンサー
3. 用いられるデータ例
4. モデリング
5. プロセス設計・装置設計・ソフトセンサー
データ解析・機械学習
1. 実験計画法
2. 適応的実験計画法
3. 線形回帰分析
4. 非線形回帰分析
5. 適応型ソフトセンサー
6. Datachemical LAB
研究事例・応用事例
1. プロセス設計・装置設計の実例
2. プロセス設計・装置設計の研究例
3. ソフトセンサーの実例
4. ソフトセンサーの研究例

質疑応答

第2部実験データ・理論モデル・機械学習の融合によるプロセス開発の事例

(2026年3月11日 12:45〜14:45)

ニューラルネットワークについて
1. 機械学習とニューラルネットワーク
2. ビッグデータと機械学習
3. ニューラルネットワークの原理
反応解析における機械学習の活用
1. 理論的制約を組み込んだ機械学習
2. 事前学習によるデータ収集コスト削減
3. 機械学習による時系列データの取り扱い
物性推算における機械学習の活用
1. 勾配制約を組み込んだ機械学習
2. 機械学習モデルの理論的妥当性と外挿性能
流動解析における機械学習の活用
1. 画像・動画処理が可能な機械学習モデル
2. 理論的解析が不能な条件での機械学習の活用
ニューラルネットワーク実装デモ
1. Pythonを利用した機械学習モデルの実装例の紹介

質疑応答

第3部実験データの統合解析に基づくプロセス開発・最適化の事例

- フロー合成における反応条件最適化の実践 –

(2026年3月11日 15:00〜16:30)

本講演の狙い
- 実験データ統合解析で反応条件探索をどう合理化するか
フロー合成を対象とする理由
- 連続化
- 安全性
- 生産性
反応条件最適化の課題整理
- 多因子
- 相互作用
- 実験回数制約
実験データ設計
- 操作因子/応答/制約条件 (範囲設定と実験の組み立て)
データ整備・統合の実務
- 単位系
- 欠損・外れ値
- 再現性
- メタデータ管理
実験計画法を用いた初期探索
- 効率的に条件空間を絞り込む進め方
可視化・基礎解析による要因把握
- 主効果・交互作用の読み方 (例を交えて)
フロー合成の反応条件最適化への機械学習の活用 (具体例)
フロー型マイクロ波装置を用いた実験計画法に基づく迅速最適化 (具体例)
連続化・スケールアップと環境負荷低減 (E-Factor等) を見据えた実装上の論点/まとめ

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講師

金子弘昌氏
明治大学理工学部応用化学科

教授
村上裕哉氏
静岡大学工学領域化学バイオ工学系列

講師
間瀬暢之氏
静岡大学グリーン科学技術研究所

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

: 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。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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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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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3月23日〜4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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マテリアルズインフォマティクスの動向と少ないデータへの適用事例

admin — Tue, 23 Dec 2025 10:05:08 +0000

マテリアルズインフォマティクスの動向と少ないデータへの適用事例

～実験科学者による少ないデータを活かす事例～

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、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。

配信期間

2026年3月2日(月) 13時00分～ 2026年3月6日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年3月4日(水) 16時30分

修得知識

小規模データへの機械学習の適用方法
物質探索やプロセス最適化や性能向上のための予測モデル構築方法
研究者/技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法

プログラム

　マテリアルズインフォマティクスは、近年、急速に進展し、産官学にわたり多くの成功事例が報告されるようになるとともに、いくつかの課題が見えてきました。そのひとつは、実際の物質・材料を合成でき、自前のデータや経験と勘を持った実験科学者がどのようにMIを活用するかです。データの規模が小さい、データが集まりにくい、どのように機械学習を使えばよいのかといった点で、実験科学者には手段としてのMIが十分に浸透していません。
　本講座では、実験科学者である我々の研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるMIの研究事例について紹介します。特に、小規模データに対しては、研究者の経験・勘・知見・考察が重要であることがわかってきました。具体的には、ナノシート材料の収率や高分子材料の電気化学特性を向上させた事例を中心に、MIの活用方法について紹介したいと思います。

マテリアルズインフォマティクスに関する背景と最新動向
1. マテリアルズ・インフォマティクスへ期待されていること
2. マテリアルズ・インフォマティクスのはじまり
3. マテリアルズ・インフォマティクスでできることとできないこと
4. マテリアルズ・インフォマティクスの先端的な取り組み事例
5. マテリアルズ・インフォマティクスのこれからの課題
6. マテリアルズ・インフォマティクスの小規模データへの適用は可能か
マテリアルズ・インフォマティクスを活用したプロセス最適化事例:ナノシート収率の向上
1. マテリアルズ・インフォマティクスを導入した系の紹介
2. データセットの準備
3. 研究課題の機械学習可能な問題への変換
4. 機械学習
5. 予測モデル構築
6. 予測モデルを活用した高効率実験
マテリアルズ・インフォマティクスを活用した物質探索事例:高性能な新規リチウムイオン二次電池有機負極の探索
1. マテリアルズ・インフォマティクスを導入した系の紹介
2. データセットの準備
3. 機械学習
4. 予測モデル構築
5. モデル構築の失敗事例とそこからの学び
6. 予測モデルを活用した高効率実験
小規模・実験データへのマテリアルズ・インフォマティクスの適用についてまとめ
1. 実験主導マテリアルズ・インフォマティクスの位置づけ
2. 問題設定とデータセットの準備
3. 機械学習と経験・勘・考察の活用によるモデル構築
4. 高効率な実験へ
5. DXとの融合
おわりに (研究者の本音や質疑応答)

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講師

緒明佑哉氏
慶應義塾大学理工学部応用化学科

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

: 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 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3月2日〜6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の動向と少ないデータへの適用事例

admin — Tue, 23 Dec 2025 10:04:05 +0000

マテリアルズインフォマティクスの動向と少ないデータへの適用事例

～実験科学者による少ないデータを活かす事例～

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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3月2日〜6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3月4日まで承ります。

概要

開催日

2026年2月26日(木) 13時00分～ 16時30分

修得知識

小規模データへの機械学習の適用方法
物質探索やプロセス最適化や性能向上のための予測モデル構築方法
研究者/技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法

プログラム

マテリアルズインフォマティクスに関する背景と最新動向
1. マテリアルズ・インフォマティクスへ期待されていること
2. マテリアルズ・インフォマティクスのはじまり
3. マテリアルズ・インフォマティクスでできることとできないこと
4. マテリアルズ・インフォマティクスの先端的な取り組み事例
5. マテリアルズ・インフォマティクスのこれからの課題
6. マテリアルズ・インフォマティクスの小規模データへの適用は可能か
マテリアルズ・インフォマティクスを活用したプロセス最適化事例:ナノシート収率の向上
1. マテリアルズ・インフォマティクスを導入した系の紹介
2. データセットの準備
3. 研究課題の機械学習可能な問題への変換
4. 機械学習
5. 予測モデル構築
6. 予測モデルを活用した高効率実験
マテリアルズ・インフォマティクスを活用した物質探索事例:高性能な新規リチウムイオン二次電池有機負極の探索
1. マテリアルズ・インフォマティクスを導入した系の紹介
2. データセットの準備
3. 機械学習
4. 予測モデル構築
5. モデル構築の失敗事例とそこからの学び
6. 予測モデルを活用した高効率実験
小規模・実験データへのマテリアルズ・インフォマティクスの適用についてまとめ
1. 実験主導マテリアルズ・インフォマティクスの位置づけ
2. 問題設定とデータセットの準備
3. 機械学習と経験・勘・考察の活用によるモデル構築
4. 高効率な実験へ
5. DXとの融合
おわりに (研究者の本音や質疑応答)

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講師

緒明佑哉氏
慶應義塾大学理工学部応用化学科

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

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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)

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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。
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視聴期間は2026年3月2日〜6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の基盤となる「計算科学シミュレーション技術」

admin — Tue, 07 Oct 2025 06:28:47 +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」

～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2月20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。
　本セミナーを受講することにより、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を、企業における製品開発にどのように応用することができ、これまでにどのような成功例があるのかの知見を得ることができます。
　将来的に、計算科学シミュレーションを、いかに企業における製品開発に役立たせることができるのかの道筋を理解することができます。
　さらに、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をどのように連携させていくべきかも理解することができます。

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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R&D部門のデータ共有・利活用 (MI, AI) のためのデータ共有システム構築と進め方

admin — Mon, 29 Dec 2025 07:55:13 +0000

R&D部門のデータ共有・利活用 (MI, AI) のためのデータ共有システム構築と進め方

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、研究開発部門におけるデータ共有システムを取り上げ、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績と経験をもとに、システム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。

開催日

2026年2月19日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

データ管理で課題を抱えている方
自社及び他の一般的なR&D部門のデータ管理、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

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。
　本講演では、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。

会社紹介、講師紹介
R&D部門のデータ蓄積の実情
1. R&D部門のデータ共有状況
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
属人的データ蓄積状況を改善するために必要な方策
1. 属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
2. データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法
3. 蓄積されたデータを使ったデータ分析方法
4. 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
陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
1. 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
2. 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

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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 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。
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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マテリアルズインフォマティクスによる材料開発の効率化

admin — Sun, 04 Jan 2026 02:24:10 +0000

マテリアルズインフォマティクスによる材料開発の効率化

～材料開発にマテリアルズインフォマティクスを適用、活用する上での課題 / DXプラットフォーム構築最前線、人材育成、活用に向けたポイント～

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、マテリアルズ・インフォマティクスを材料開発に用いるための基礎から解説し、マテリアルズ・インフォマティクスを適用、活用する上での課題およびDXプラットフォーム構築最前線、人材育成、活用に向けたポイントについて詳解いたします。

開催日

2026年2月18日(水) 10時30分～ 16時10分

修得知識

材料開発分野における研究DXの取り組みと展望
マテリアルズ・インフォマティクスの活用と人材育成
現場課題に対するMI的アプローチの考え方
MI推進・普及にあたってのヒント

プログラム

第1部マテリアル分野における研究DXの取り組みと展望

(2026年2月18日 10:30〜12:00)

　AI時代に入り、材料分野においてもデータの重要性が増しています。政府はマテリアルDXプラットフォームの構築を進めており、その中でNIMSはデータ中核拠点を担っています。世界最大級の材料データベースの開発、日々の研究データの蓄積を通して、AI時代の研究基盤の構築を進めています。
　本講演では、NIMSの取り組みを中心に、マテリアルDXプラットフォーム構築の最前線と今後の展開をご紹介いたします。

第2部マテリアルズ・インフォマティクスの活用と人材育成:実践から見た課題と展望

(2026年2月18日 13:00〜14:30)

材料創製インフォマティクス
1. 物質から材料へ
2. データをつくる、ためる、つかう
3. ハイスループットスクリーニング
4. 材料開発の異次元の効率化
マテリアルズ・インフォマティクスの活用
1. マテリアルズ・インフォマティクスのスコープ
2. 取り組み課題の選定
3. 実験試行の省力化
4. 新材料の探索
5. 未踏材料創製への挑戦
6. 実践活用から見える課題
マテリアルズ・インフォマティクスの活用と人材
1. AI教育とAIディバイド
2. ターゲット層
3. マテリアルズ・インフォマティクスのはじめ方
  〜2015年編、2018年編、2020年編、2024年編
  1. 資料、AIで作ってもいいですか?
  2. エクセルからはじめよう
  3. データについて検討したんです
  4. マテリアルズ・インフォマティクスの活用を止めないために
実践活用のための基礎知識
1. データとは何か?
2. FAIR原則
3. 法制度とデータ

質疑応答

第3部実践と推進の現場から考えるマテリアルズ・インフォマティクス

(2026年2月18日 14:40〜16:10)

　マテリアルズ・インフォマティクス (MI) は、材料開発の革新を加速する重要な技術であるが、実際の製品化や現場への実装には理想系とは異なる多様な課題が存在する。30年近くメーカーの研究開発現場に携わってきた経験のうえで、MIを導入し活用する過程で直面した現場の悩みや、教科書通りに進まない場面で試みた工夫について、事例を交えて紹介する予定である。
　現場でMIを使いこなしたい方、これから導入を検討する方、あるいは普及に関心を持つ方と共に、実践的な視点から課題や可能性を考えていきたい。材料開発現場からのリアルな声を通して、MIの現実的な活用と今後の展望を共有する機会としたい。

はじめに
1. 製品開発からみたMI
MI普及の課題
1. 先端と裾野の乖離
2. アーリーアダプターの苦心
MIの実践
1. うまくできた事例
  1. 高分子設計
  2. 配合探索
2. ちょっと役立つTips
3. あるある事例
MI推進のために
1. MIの捉え方
  1. スモールデータとビッグデータ
2. 推進体制
  1. まず実践者たれ
  2. 後続の獲得
3. インフラ整備
  1. プログラミング環境
  2. データ解析ツール
  3. 分子シミュレーション
  4. データベース
4. AIの利活用
さいごに

質疑応答

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講師

出村雅彦氏
NIMS (国立研究開発法人物質・材料研究機構) 技術開発・共用部門

部門長
古山通久氏
信州大学先鋭材料研究所

教授
笠原健三氏
コニカミノルタ株式会社技術開発本部データサイエンスセンターデータジェネレーション部

アドバンスドエキスパート

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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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分子動力学法の進め方と高分子材料開発への応用

admin — Sun, 30 Nov 2025 01:41:21 +0000

分子動力学法の進め方と高分子材料開発への応用

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、分子動力学法 (MD法) の基本原理、具体的な計算手法、物理量の算出法について、背景も含めて基礎から丁寧に解説いたします。
さらに、高分子材料開発、特に機能性分離膜の設計に関する応用事例を紹介いたします。

配信期間

2026年2月9日(月) 12時30分～ 2026年2月19日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年2月9日(月) 12時30分

受講対象者

原子・分子レベルの計算機シミュレーションを用いた材料設計に関心のある方
データ駆動型の材料開発に従事されている方

修得知識

分子動力学シミュレーションの位置づけ、基本原理、具体的な技法
分子動力学シミュレーションによる各種物理量の算出、解析手法
分子動力学シミュレーションの材料開発への応用

プログラム

　理論、実験に次ぐ第3の手法である「計算科学」は、コンピュータの高性能化に伴い、産業界においても実用的に活用されつつあります。計算科学には種々の手法がありますが、分子動力学 (MD) 法は、原子レベルのミクロなシミュレーションにより、マクロな熱力学量や各種物理量を直接算出できる特徴があり、分子レベルの材料設計に適した手法です。また、近年発展が著しいデータ科学・AIを用いた材料設計手法とは相補的な関係にあり、両者を組み合わせることにより活用の道が広がります。
　本セミナーでは、MD法の基本原理、具体的な計算手法、物理量の算出法について、背景も含めて基礎から丁寧に解説します。さらに、高分子材料開発、特に機能性分離膜の設計に関する応用事例を紹介します。

計算科学の方法
1. 計算科学とは
2. 計算科学の手法とその特徴
分子動力学 (MD) 法の基礎
1. ポテンシャル関数・力場
2. 周期境界条件
3. 運動方程式の解法
4. 長距離力の計算
5. アンサンブルの発生
  - 温度
  - 圧力制御
6. その他の各種手法
解析方法と得られる物理量
1. 熱力学量の計算
2. 静的諸量
  - 分子構造
  - 動径分布関数
  - 構造因子
3. ダイナミックス
  - 輸送係数
  - 時間相関関数
  - スペクトル
4. 自由エネルギー
高分子材料開発への応用
1. MDシミュレーションの実際
2. アモルファス構造とガラス転移温度
3. 結晶構造
4. 機能性分離膜の設計
ソフトウエアとMD法活用のポイント

質疑応答

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講師

玉井良則氏
福井大学学術研究院工学系部門物理工学講座

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2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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分子動力学法の進め方と高分子材料開発への応用

admin — Sun, 30 Nov 2025 01:40:48 +0000

分子動力学法の進め方と高分子材料開発への応用

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2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2月9日まで承ります。

概要

開催日

2026年1月29日(木) 12時30分～ 16時30分

受講対象者

原子・分子レベルの計算機シミュレーションを用いた材料設計に関心のある方
データ駆動型の材料開発に従事されている方

修得知識

分子動力学シミュレーションの位置づけ、基本原理、具体的な技法
分子動力学シミュレーションによる各種物理量の算出、解析手法
分子動力学シミュレーションの材料開発への応用

プログラム

計算科学の方法
1. 計算科学とは
2. 計算科学の手法とその特徴
分子動力学 (MD) 法の基礎
1. ポテンシャル関数・力場
2. 周期境界条件
3. 運動方程式の解法
4. 長距離力の計算
5. アンサンブルの発生
  - 温度
  - 圧力制御
6. その他の各種手法
解析方法と得られる物理量
1. 熱力学量の計算
2. 静的諸量
  - 分子構造
  - 動径分布関数
  - 構造因子
3. ダイナミックス
  - 輸送係数
  - 時間相関関数
  - スペクトル
4. 自由エネルギー
高分子材料開発への応用
1. MDシミュレーションの実際
2. アモルファス構造とガラス転移温度
3. 結晶構造
4. 機能性分離膜の設計
ソフトウエアとMD法活用のポイント

質疑応答

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講師

玉井良則氏
福井大学学術研究院工学系部門物理工学講座

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。

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 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。

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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。

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

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当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
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2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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各種分子シミュレーションを用いた高分子研究、材料解析の考え方、その選び方と使い方

admin — Sun, 30 Nov 2025 01:27:54 +0000

各種分子シミュレーションを用いた高分子研究、材料解析の考え方、その選び方と使い方

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、分子シミュレーションについて取り上げ、「時間・空間スケール」、「求めたい物性・現象」に応じた使い分け・複数手法の組み合わせのコツ、重合・劣化反応、界面の物性予測、破壊・変形の挙動解析、ブレンド相構造などへの応用のポイント、導入するソフトウェアの必要スペック、データ人材の確保について詳解いたします。

開催日

2026年1月29日(木) 9時50分～ 17時10分

修得知識

高分子構造形成の基礎
「時間・空間スケール」、「求めたい物性・現象」に応じた使い分け、複数手法の組み合わせのコツ
重合・劣化反応、界面の物性予測、破壊・変形の挙動解析、ブレンド相構造などへの応用のポイント
導入するソフトウェアの必要スペック
データ人材の確保

プログラム

第1部分子シミュレーションを用いた高分子研究の概要

(2026年1月29日 9:50〜11:50)

　高分子のもつ特徴の一つとして、凝集構造の階層性を挙げることができます。本講座では、階層的な構造をもつ高分子の構造形成に焦点を当て、その基礎概論を述べたあと、高分子のモデリング、ソフトウェアの特徴、及び利用時のポイントを解説します。

高分子構造形成の基礎
1. 高分子の結晶化と配向構造
2. ブロック共重合体のミクロ相分離
高分子のモデリング
1. 高分子凝集構造の階層性
2. 高分子シミュレーションの階層性
3. 全原子モデル
4. 粗視化モデル
ソフトウェアの特徴と利用時のポイント
1. OCTA (COGNACなど)
2. LAMMPS
3. NAMD
4. AMBER
5. Gromacs

質疑応答

第2部高分子シミュレーションの概要および粗視化分子動力学法の仕組み、その応用について

(2026年1月29日 12:40〜13:40)

　高分子材料の多階層構造を俯瞰し、量子化学から分子動力学、粗視化、メソスケールモデルまでの役割を整理する。さらに、粗視化分子動力学法のモデル化手順とパラメータ決定法、応用事例、データ駆動型設計 (Materials Informatics : MI) との連携の考え方を、実務に即した観点から解説する。

高分子材料の多階層構造とシミュレーションの位置づけ
1. 高分子材料に特有な長さ・時間スケールの整理
2. 分子鎖構造・高次構造・マクロ物性の関係
3. 実験・シミュレーション・データサイエンスの役割分担
高分子シミュレーション手法の概要
1. 全原子モデル
2. 粗視化&メソスケールモデル
3. マルチスケールモデリング&シミュレーションの考え方
4. データ駆動型設計との連携
粗視化分子動力学の仕組みと応用
1. 背景理論と計算手法
2. 粗視化ポテンシャル
3. モデルの検証とスケール連携
4. 応用事例
5. 実務で利用する際の留意点と今後の展望

質疑応答

第3部散逸粒子動力学 (DPD) 法の基礎から応用まで

〜ソフトマターの分子シミュレーション〜

(2026年1月29日 13:50〜14:50)

　近年、界面活性剤や高分子から構成される機能性材料の開発では、分子シミュレーションを活用した効率的な物性予測が求められている。
　本セミナーでは、散逸粒子動力学法の基礎とその発展の経緯を解説し、講演者の研究事例を交えながらその応用について紹介する。

はじめに
1. 講演の目的と概要
2. 分子シミュレーションの必要性
3. シミュレーションの種類と位置付け
4. 分子シミュレーションで何ができるか?
5. ソフトマターとは、ソフトマター製品
6. 機能性の発現と材料の内部構造 (階層性)
ソフトマターの分子シミュレーション
1. 巨大分子 (高分子、ナノ粒子、液晶) の特徴
2. 種々の計算手法
  - 分子動力学法
    - 全原子モデル
    - United Atom Model
    - Bead-spring Model
  - primitive chain network など
3. 散逸粒子動力学法 (DPD) 法
4. 粗視化ポテンシャルの作り方の紹介
DPD法を用いた材料設計〜研究事例を中心に〜
1. 分子シミュレーションによる実験の可視化
2. 機械学習を組み合わせた予測技術

質疑応答

第4部 X線散乱データによる高分子高次構造解析:リバースモンテカルロ法の応用

(2026年1月29日 15:00〜16:00)

高分子の階層構造とX線散乱
1. 広角X線回折・小角X線散乱
2. 高分子結晶の階層構造について
3. 従来の研究手法とその問題点
リバースモンテカルロ法
1. 基本原理
2. X線回折データへの適用について
高分子構造解析への適用
1. 広角X線回折
2. 小角X線散乱
3. 実測データへの適用例

質疑応答

第5部くりこみ群分子運動法を用いた高分子シミュレーションとその応用

(2026年1月29日 16:10〜17:10)

　分子運動に起因する現象を再現できる強力な手法であるMD法において、問題となる粒子数をくりこみ群の考え方を用いて削減を試みた。本手法の紹介と応用についてご説明します。

くりこみ群分子動力学法について
1. MD法への適用方法
2. 実例紹介
3. 高分子MD法への適用
高分子特有の現象
1. 管内の流れ
2. バラス効果
混錬機シミュレーション

質疑応答

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講師

藤原進氏
京都工芸繊維大学材料化学系

教授
小沢拓氏
株式会社JSOL エンジニアリング事業本部材料技術部

部長
荒井規允氏
慶應義塾大学理工学部機械工学科

教授
田原大輔氏
株式会社リガク X線研究所先端解析技術研究部構造可視化グループ
小林義崇氏
住友重機械工業株式会社技術本部技術研究所ソリューション技術部

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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

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込)

複数名

: 55000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 220,000円(税別) / 242,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 250,000円(税別) / 275,000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。

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Pythonを用いた実験計画法とその最適化

admin — Wed, 29 Oct 2025 05:04:00 +0000

Pythonを用いた実験計画法とその最適化

～実験条件の最適化、ベイズ最適化、多目的最適化 / 分散分析、応答曲面法からベイズ最適化まで、実験にかかる時間をコストを削減～

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1月26日〜2月5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1月26日まで承ります。

概要

本セミナーでは、より有効な実験条件を効率的に探索するための基本的な統計手法として、まず分散分析について解説いたします。
また、近年注目されているベイズ最適化を用いた実験計画について講義を行います。そして、複数特性に対して最適化を目指す方法についても概要を紹介いたします。

配信期間

2026年1月26日(月) 13時00分～ 2026年2月5日(木) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年1月26日(月) 13時00分

プログラム

　化学・創薬科学分野の研究開発には、膨大な費用と時間が必要とされるため、効率的に進めるべく変革が求められています。そのためには、化学分野のデータに機械学習をはじめとした情報学の手法を適用するケモインフォマティクスが注目されています。これにより、特性の予測や有望な条件の探索ができれば、膨大な時間や費用を削減しながら、新しい物質の開発に向けたヒントを得ることが期待されています。
　本セミナーでは、より有効な実験条件を効率的に探索するための基本的な統計手法として、まず分散分析について解説します。それから、近年注目されているベイズ最適化を用いた実験計画について講義を行います。そして、複数特性に対して最適化を目指す方法についても、概要を紹介します。
　実際に業務で化合物の特性を予測できることを目指してデモンストレーションを行います。デモンストレーションはGoogle Colaboratoryを使い、本セミナーで使用したコードとデータの例は配布いたします。

化学分野におけるデータ活用
実験計画における考え方
分散分析
最適な実験条件の探索
線形モデル
応答局面法
ガウス課程回帰モデル
ベイズ最適化
デモンストレーション:ガウス課程回帰
多目的最適化
デモンストレーション:多目的最適化
まとめ

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

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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
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創薬DXにおけるAIの活用と展望

admin — Wed, 07 Jan 2026 15:07:58 +0000

創薬DXにおけるAIの活用と展望

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本セミナーは、申し込みの受け付けを終了いたしました。

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は2026年1月29日〜2月4日を予定しております。
ライブ配信を受講しない場合は、「アーカイブ配信」をご選択ください。

概要

本セミナーでは、AIとシミュレーションを組み合わせた創薬支援の最新動向を紹介するとともに、候補化合物探索から薬効・副作用予測、構造最適化までのプロセスにおけるデジタル技術の活用法を具体的に解説いたします。

開催日

2026年1月22日(木) 13時30分～ 16時30分

受講対象者

創薬DXを推進する研究企画・IT部門の担当者
製薬企業、化学企業においてAI技術やシミュレーション技術を創薬に活用したい研究者、開発者
機械学習や分子モデリングの実務応用を検討している方
研究機関でAI創薬、計算化学、バイオインフォマティクスに関心を持つ研究者

修得知識

AIおよびシミュレーションを用いた創薬プロセスの全体像と活用事例
分子設計、薬物動態予測、標的構造解析などへのAI応用の最新手法
創薬DXの導入における実務的な課題とその解決の方向性
AIモデルとシミュレーションを連携させた研究開発ワークフローの設計指針

プログラム

　創薬分野では、AI技術とシミュレーション技術の融合による「創薬DX (デジタルトランスフォーメーション) 」が急速に進展しています。近年、ディープラーニングを活用した分子構造生成モデルや分子動力学シミュレーションの高精度化に加え、大規模言語モデル (LLM) やChatGPTの登場によって、研究情報の解析や創薬知識の自動抽出が可能になるなど、創薬研究のアプローチが大きく変化しています。また、AlphaFoldに代表されるタンパク質構造予測AIの進化により、これまで困難であった標的構造解析や候補化合物探索が飛躍的に効率化されています。
　本講演では、AIとシミュレーションを組み合わせた創薬支援の最新動向を紹介するとともに、候補化合物探索から薬効・副作用予測、構造最適化までのプロセスにおけるデジタル技術の活用法を具体的に解説します。また、国内外における成功事例を交え、創薬DXを推進する上での課題と今後の展望についても議論します。聴講者には、AI・シミュレーション技術をどのように自社の創薬研究に導入し、研究開発の高度化・効率化を実現するかの道筋を理解していただけます。

創薬DXの現状と創薬プロセスにおけるAIの位置づけ
1. 創薬DXが注目される背景:開発コスト・期間・成功率の課題
2. 創薬プロセス全体の俯瞰:ターゲット探索から臨床試験まで
3. 各段階におけるAI・シミュレーション技術の貢献領域
4. 実験中心からデータ駆動型創薬へのパラダイムシフト
ターゲット探索におけるAIの活用と知識発見の高度化
1. ターゲット探索におけるAI導入の進展
2. 研究論文・特許・データベース情報を活用した標的候補抽出
3. LLMを活用した仮説生成・ターゲット発見支援
4. 知識グラフやネットワーク技術を活用したターゲット探索
5. オミクスデータ解析からのターゲット探索
ヒット化合物探索・リード探索・最適化におけるAIの活用
1. 化合物設計・最適化プロセスにおけるAIの役割
2. 目標特性を考慮した分子設計と探索の自動化
3. 構造予測を活用した活性評価と最適化支援
  - 例
    - 標的構造解明
    - リガンド結合部位推定
    - 相互作用モデリング
4. リード化合物探索におけるAI応用事例と成果
前臨床研究におけるAIとシミュレーションの活用と評価精度の向上
1. 物性予測・薬効評価・安全性評価におけるAI活用
2. 薬物動態・副作用予測におけるAI活用
3. 合成経路や反応機構解析におけるAI活用
4. AIとシミュレーションを組み合わせた反応性・安定性評価
臨床・市販後研究におけるリアルワールドデータ活用と創薬DXの推進
1. リアルワールドデータの概要と情報源
  - 電子カルテ
  - レセプト
  - ウェアラブル等
2. AIによる臨床データからの情報抽出例
3. 市販後データ解析例
創薬DXの実践事例と今後の展望
1. 連合学習によるデータ共有・解析基盤
2. 基盤モデル・生成AI・マルチモーダルAIによる研究開発の革新
3. AIによる自律型創薬の実現可能性
4. 創薬DXの今後の展開と将来に向けた課題・展望

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講師

小島諒介氏
京都大学大学院医学研究科附属医療DX教育研究センター

准教授

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主催

株式会社シーエムシー・リサーチ

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1名様

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

シーエムシーリサーチからの案内をご希望の方は、割引特典を受けられます。
また、2名様以上同時申込で全員案内登録をしていただいた場合、1名様あたり半額の 18,000円(税別) / 19,800円(税込)となります。

Eメール案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 36,000円(税別) / 39,600円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 36,000円(税別) / 39,600円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 54,000円(税別) / 59,400円(税込)
Eメール案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 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)

アカデミック割引

1名様あたり 24,000円(税別) / 26,400円(税込)

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、大学院の教員、学生に限ります。

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生成AI/AIエージェントを活用した研究開発業務の自動化・自律化

admin — Fri, 28 Nov 2025 06:44:32 +0000

生成AI/AIエージェントを活用した研究開発業務の自動化・自律化

～技術探索、特許調査、トレンド分析、知識抽出、戦略提案… / 高精度且つスピーディなR&D業務を実現するための生成AI、AIエージェントの活用法～

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開催日

2026年1月22日(木) 10時00分～ 17時15分

プログラム

第1部技術探索/特許調査エージェントを活用したR&D業務の効率化、自動化

(2026年1月22日 10:00〜11:30)

　研究開発プロセスは複雑化し、情報量の増大、属人化、スピード感の欠如といった課題が顕在化しています。本講演では、製造業の研究開発職に特化したAIエージェント「Aconnect」をご紹介します。特に、技術探索と特許調査というR&Dの専門業務をAIがどう自動化・自律化し、高精度かつスピーディにサポートするかを、具体的なユースケースとデモを交えて解説。
　生成AIの活用に関心のある皆様へ、開発テーマの手戻りリスクや属人性を減らし、アイデア創出から上市までを加速するAI活用の実態と未来をお届けします。

はじめに
1. 講演者および当社のご紹介
生成AIの進化と今
1. 生成AIのこれまでの進化
2. 生成AIは今、何ができるのか/できないのか
研究開発職に特化したAIエージェント「Aconnect」
1. AIエージェントによるR&D専門業務サポートの概要
2. 汎用的な生成AIとの違いと使い分け
激化するR&Dプロセスと専門調査の課題
1. 製品上市までの過程で発生する専門調査の全体像
2. 情報過多、スピード不足、調査の属人化といった現場のペイン
技術探索エージェント:課題解決への最短ルート
1. 技術探索業務の現場における属人性問題 (ベテランvs若手)
2. 技術探索エージェントの機能ご紹介
3. プロダクトデモ
特許調査エージェント:知的財産リスクの効率的評価
1. 技術職による特許調査業務の負荷問題 (大量のノイズ取り)
2. 特許調査エージェントの機能ご紹介
3. PoCで確認された高精度 (正確性90%、見逃し0%) の検証結果
4. プロダクトデモ
AI活用に必須なセキュリティ
1. 技術開発に求められるセキュリティ
2. Aconnectにおけるセキュリティ対策とISO規格に基づく運用
これからの生成AIの進化
1. AIエージェントが実現するR&Dの未来とEnterprise Knowledge Planning

質疑応答

第2部情報・データ・組織の分断を解消し、研究企画と遂行をつなぐ生成AIとDXを活用した次世代ナレッジソリューション

(2026年1月22日 12:15〜13:45)

　研究企画と遂行の間で生じる情報共有の不足、データの分離、組織のサイロ化は、研究テーマの属人化や意思決定の遅延を引き起こしています。
　本講演では、これら3つの分断を解消し、研究知を組織全体で循環させるための次世代ナレッジソリューションを紹介します。生成AI、AIエージェント、機械学習、DX基盤を組み合わせ、トレンド分析・知識抽出・戦略提案を自動連携。「知が流れる研究プロセス」を実現するための最新アプローチと、その実装事例を解説します。

研究開発の分断構造とその本質的課題
1. 研究企画と遂行の間で生じる「3つの分断」:情報・データ・組織
2. 属人化、重複投資、意思決定の遅延を招く構造的要因
3. 分断が企業の研究スピード・再現性・知識共有に与える影響
4. 解決の鍵は、“知識が流れる構造”の再構築にある
分断を可視化するためのトレンド分析と知識抽出
1. 外部トレンド (論文・特許・市場動向) と内部知識 (研究報告・実験データ) の統合分析
2. Embedding・クラスタリングを用いた研究領域のマッピング
3. トレンドの変遷と技術のつながりを俯瞰する可視化アプローチ
4. 「研究テーマの見える化」がもたらす新たな企画プロセス
生成AIとDXによる知識循環の仕組み化
1. 生成AIによる知識要約・構造化・再利用の自動化
2. DX基盤によるデータ連携・メタデータ統合・知識資産化
3. ナレッジグラフ/ベクトルDBを活用した探索・推薦アーキテクチャ
4. 「情報 → 洞察 → 提案」へ進化する研究支援プロセスとその設計思想
研究企画と遂行をつなぐナレッジソリューション実装事例
1. トレンド分析AIを中心としたPoC事例と成果
2. Embedding+RAG+機械学習+AIエージェントによる研究支援ワークフロー
3. Azure AI サービスを用いた実装構成
4. 成果指標:テーマ設計の迅速化、再現性向上、意思決定支援の高度化
知が流れる研究プロセスへの進化
1. AI共創型研究DXとしての“知識循環型R&D”の全体像
2. AIと人が協働する意思決定知能 (Decision Intelligence) の可能性
3. 組織変革・人材スキル変革とナレッジ連携の未来
4. 次世代研究マネジメントに向けたロードマップと今後の方向性

質疑応答

第3部生成AI・AIエージェントを活用したR&D業務の自動化・自律化とデータプラットフォーム構築

(2026年1月22日 14:00〜15:30)

　本講演では、研究・実験データの収集から構造化までを効率化するためのデータパイプライン構築手法を紹介します。手書き文書やExcelなどの非構造データを対象に、収集・整理・統合・保存のプロセスを体系化し、再利用性と分析可能性を高める仕組みを実例とともに解説します。
　現場の作業負荷を軽減し、構造化されたデータを活用したAI解析や統計解析によって成果を創出し、研究の質向上に貢献する実践的なアプローチを提案します。

第4部 AIエージェント時代のものづくり戦略 – 実例に学ぶ未来への展望 –

(2026年1月22日 15:45〜17:15)

　地政学リスクやサプライチェーンの脆弱化、人材不足など、製造業を取り巻く経営環境はかつてない変化を迎えています。
　本講演では、生成AIから自律的エージェントへと進化するAI技術の潮流を概観し、先進企業による導入事例をもとに、価値創出と課題の実像を探ります。AIエージェント時代における「ものづくり戦略」の新たな方向性と、未来に向けた実践的示唆を提示します。

製造業の経営課題
- 激変する経営環境のもと、地政学リスクやサプライチェーン変動、消費者ニーズ多様化など、サプライサイド・デマンドサイド双方から迫る構造的課題を整理
AI技術の進化と潮流
- 従来型AIから生成AI、そして自律的に判断・行動するAgentic AI (自律型AI) への進化を俯瞰し、技術トレンドを体系的に整理
グローバル先進事例の研究と示唆
- バリューチェーンの各ステージ (設計・生産・保守・サプライネットワーク) におけるAIエージェント導入の実践事例を分析し、成功要因と課題、得られた実践知を考察
AIエージェント時代のものづくり戦略と展望
- 自律型製造業への移行を見据え、AIエージェントがもたらす組織変革・人材・価値創造の新たな方向性を提示

質疑応答

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講師

嶋大介氏
ストックマーク株式会社 Aconnect Product Marketing

Manager
森一樹氏
EYストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社

マネージャー
奥野好成氏
株式会社レゾナック計算情報科学研究センター

理事, センター長
金堅敏氏
富士通株式会社

チーフデジタルエコノミスト

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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

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込)

複数名

: 55000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 220,000円(税別) / 242,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 250,000円(税別) / 275,000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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全固体電池の世界動向とフッ化物電池の最前線

admin — Tue, 02 Dec 2025 01:37:09 +0000

全固体電池の世界動向とフッ化物電池の最前線

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本セミナーは、都合により延期いたしました。
2026年4月20日(月) 全固体電池の世界動向とフッ化物電池の最前線

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概要

開催日

2026年1月20日(火) 12時30分～ 16時30分

受講対象者

二次電池関係の研究開発・製造に携わる方

修得知識

全固体電池の基本構造
全固体電池の作動原理
全固体電池と従来型 (二次) 電池との相違点
日本および世界における全固体電池開発の最新動向
主要な全固体電池材料の特徴と比較
- 硫化物系
- 酸化物系
- フッ化物系など
フッ化物系電池材料の開発実例、最新動向
材料開発における今後の設計指針

プログラム

全固体電池について
1. 全固体電池とは?
2. 全固体電池と従来の液性電池との違い
3. 全固体電池の作動原理
全固体電池の世界状況
1. 世界での開発状況
2. 日本における全固体電池の実際
3. 全固体電池の活用先
全固体電池の開発の実際
1. フッ化物電池材料の提案
2. フッ化物材料のメリットとデメリット
3. フッ化物電池の開発の最前線
これからの電池材料開発
1. マテリアルズインフォマティクスを駆使した材料開発
2. 計算科学を含めた電池材料の評価技術の標準化
3. これから求められる電池材料開発
まとめ

質疑応答

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主催

株式会社 R&D支援センター

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お問い合わせ

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。
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2026年4月20日(月) 全固体電池の世界動向とフッ化物電池の最前線

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マテリアルズ・インフォマティクスの実践と低誘電材料開発への応用

admin — Tue, 11 Nov 2025 08:27:01 +0000

マテリアルズ・インフォマティクスの実践と低誘電材料開発への応用

～低誘電と耐熱性、機械特性、柔軟性など逆解析を用いて目的とする複数の物性を導き出す～

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開催日

2026年1月19日(月) 10時30分～ 16時00分

修得知識

MIテーマ推進のポイント
材料分野別のMIのアプローチ
データ種類ごとのMIのアプローチ

配合データを用いての物性 (誘電率・Tg) 予測モデル構築手法 (定量的構造物性相関 (QSPR) モデル)
分子生成の手法
- 組み合わせ生成
- 仮想合成手法

MI、計算技術を活用した低誘電ポリイミドの開発

プログラム

第1部マテリアルズ・インフォマティクス (MI) 実践活用

(2026年1月19日 10:30〜12:00)

　MIの教科書として執筆した著書「マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック」を題材として、MIテーマ推進のポイント、材料分野別のMIのアプローチ、データ種類ごとのMIのアプローチを扱います。

マテリアルズ・インフォマティクス (MI) とは?
MIの中核をなす機械学習とは?
材料開発現場に存在するデータの特性
MIテーマの推進フロー
材料分野別MIのアプローチ、適用事例
1. 配合情報を伴う材料
2. 有機材料
3. 無機材料
4. 適用事例
データ種類ごとのMIのアプローチ
結言

質疑応答

第2部機械学習を用いた低誘電エポキシ樹脂の分子設計

(2026年1月19日 13:10〜14:40)

　機械学習を活用した分子設計の流れを説明し、実際の開発課題解決へ展開した事例を紹介する。

はじめに
背景
1. 電子材料を取り巻く環境
2. エポキシ樹脂の基本的な硬化反応
機械学習を用いた分子設計
1. 機械学習を用いた分子設計のフロー
2. 分子構造生成手法の選定について
3. 部分骨格の組合せによる新規構造生成手法
4. 仮想合成による新規構造生成手法
低誘電分子設計への展開
1. 回帰モデル構築
  1. Tg 回帰モデル
  2. 誘電率回帰モデル
2. 分子構造生成
  1. 主骨格 – 側鎖組合せ手法による構造生成
  2. 仮想合成による構造生成
3. 逆解析結果に基づく有望構造の選定
4. 実験検証
おわりに

質疑応答

第3部 MI、計算技術を活用した低誘電ポリイミドの開発

(2026年1月19日 15:00〜16:00)

低誘電材料の開発背景
機械学習、計算科学を活用した材料開発スキーム
1. 高効率な材料開発スキームの構想
2. 低誘電材料開発に必要な計算技術
低誘電ポリイミド開発の具体的事例
1. 機械学習による誘電特性計算技術の開発
2. 計算科学による誘電特性計算技術の開発
3. ポリイミドの作製と誘電特性評価
新規ポリイミドモノマー開発の具体的事例
1. ポリイミドモノマーの分子設計
2. 設計した分子の誘電特性の予測と特性発現メカニズムの考察
3. 分子合成と誘電特性評価

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
川浪悠子氏
積水化学工業株式会社 R&Dセンター先進技術研究所情報科学推進センター MI推進グループ

主任研究員
千葉将之氏
日鉄ケミカル&マテリアル株式会社総合研究本部基盤技術研究開発部

研究員

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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

: 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。

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計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計への応用

admin — Tue, 25 Nov 2025 08:36:41 +0000

マテリアルズインフォマティクスの主軸を担う

計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計への応用

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概要

開催日

2026年1月16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
企業におけるマテリアルズインフォマティクスの応用事例と成功事例
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

計算科学の企業における意義と戦略
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
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. ニューラルネットワーク分子動力学法
4. 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

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主催

株式会社 R&D支援センター

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お問い合わせ

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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)

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セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
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。
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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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Pythonを用いた実験計画法とその最適化

admin — Wed, 29 Oct 2025 05:02:39 +0000

Pythonを用いた実験計画法とその最適化

～実験条件の最適化、ベイズ最適化、多目的最適化 / 分散分析、応答曲面法からベイズ最適化まで、実験にかかる時間をコストを削減～

オンライン開催デモ付き

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概要

開催日

2026年1月15日(木) 13時00分～ 17時00分

プログラム

化学分野におけるデータ活用
実験計画における考え方
分散分析
最適な実験条件の探索
線形モデル
応答局面法
ガウス課程回帰モデル
ベイズ最適化
デモンストレーション:ガウス課程回帰
多目的最適化
デモンストレーション:多目的最適化
まとめ

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。

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1月26日〜2月5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における少ない実験データを活用した物質探索・プロセス最適化の進め方

admin — Tue, 11 Nov 2025 07:30:50 +0000

マテリアルズインフォマティクスにおける少ない実験データを活用した物質探索・プロセス最適化の進め方

オンライン開催

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概要

開催日

2026年1月15日(木) 13時00分～ 16時30分

修得知識

小規模データへのマテリアルズ・インフォマティクスの適用方法
物質探索やプロセス最適化や性能向上のための予測モデル構築方法
研究者/技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法

プログラム

　本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス (MI) の歴史や最近の動向を概観し、成功例や課題を紹介します。その後、1つの課題である小規模データへのMIの適用方法を、我々の研究グループでの成功例をもとに紹介します。

マテリアルズインフォマティクス (MI) の動向
1. MIへの期待
2. MIでできることとできないこと
3. MIの歴史と最近の動向
4. MIの産学官における最近の課題
5. 小規模データへの適用
MIを活用したプロセス最適化事例:ナノシート材料合成の制御
1. MIを導入した材料系の紹介
2. データセットの準備
3. 機械学習と考察の融合による予測モデル構築
4. 予測モデルを活用した実験
MIを活用した物質探索事例:新規リチウムイオン二次電池有機電極活物質の性能予測と探索
1. MIを導入した材料系の紹介
2. データセットの準備
3. 機械学習と考察の融合による予測モデル構築
4. 予測モデルを活用した実験
小規模・実験データへのMIの適用
1. ツールとしてのMIを活用する時代へ
2. データセットの準備
3. 機械学習と経験・勘・考察の融合によるモデル構築とその応用
おわりに

質疑応答

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講師

緒明佑哉氏
慶應義塾大学理工学部応用化学科

教授

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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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。

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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。
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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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材料研究開発に活かすマテリアルズ・インフォマティクスの基本と研究事例

admin — Tue, 25 Nov 2025 06:52:43 +0000

材料研究開発に活かすマテリアルズ・インフォマティクスの基本と研究事例

～第一原理計算、ニューラルネットワーク、量子アニーリングを用いた展開～

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配信期間

2026年1月15日(木) 13時00分～ 2026年1月28日(水) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年1月26日(月) 16時00分

修得知識

第一原理計算の活用イメージ
マテリアルズ・インフォマティクスで抑えるべき基本コンセプト
計算機資源運用で抑えるべき基本コンセプト
データ科学活用のイメージ

プログラム

　データ科学的なアプローチを駆使した材料科学研究「マテリアルズ・インフォマティックス」が大きな潮流となっています。マテリアルズ・インフォマティックスがカバーする範囲は広大で、製造プロセスにおける数量や画像に対するデータ科学解析の応用といった、コンセプト理解にさほど難のないものも含まれます。
　本講では、特にコンセプト理解が難しいとされる「第一原理計算をベースとしたマテリアルズ・インフォマティックス展開」を主題とします。最初に、根幹となる第一原理計算のコンセプト、材料科学研究への使われ方から丁寧に解説します。関連する話題として、ニューラルネットワークによる研究、量子アニーリングを用いた研究事例を題材として「どのような考え方で、どこにデータ科学が利用されているのか」という点を解説していきます。

材料科学と第一原理計算
1. 第一原理計算はどんな暗箱か
  - 原子ジオメトリを入力にエネルギーを計算する
2. 第一原理計算で物性量を計算する仕組み
  - 外回りループでエネルギーの依存性を計算する
3. 材料科学シミュレーションでの第一原理計算の位置づけ
  - エンタルピー項とエントロピー項
4. 計算熱力学への展開事例
  - 合金状態図に対する適用
マテリアルズ・インフォマティクスとの結びつき
1. 第一原理計算研究からインフォマティクスへの道筋
  - 構造探索から/回帰関係構築から
2. 物質構造探索 – 物質構造探索をどう実現するか
  - ランダム探索
  - ベイズ探索
  - 群知能探索
3. 第一原理計算活用に要求される相関モデリング
  - 複雑な物性予測をどう取り扱うか
4. 相関モデリングによる展開事例
  - 物性改良を実現する元素置換の探索
5. 置換構造の取り扱い
  - 大量の置換位置可能性をどう取り扱うか
ニューラルネットワークを用いた展開
1. ニューラルネットワークの抑えどころ
  - 自己符号化器と特徴量空間
2. 展開事例
  - 自己符号化器を用いたスペクトル識別
量子アニーリングを用いた展開
1. 量子アニーリングの抑えどころ
  - 拘束条件をスピンハミルトニアンで書く
2. 展開事例
  - イオン拡散経路の数え上げ

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講師

前園涼氏
東京科学大学物質・情報卓越コース

マネジメント教授

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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)

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1月15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。

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逆問題解析による材料の構造、プロセス条件設計

admin — Tue, 11 Nov 2025 07:36:09 +0000

逆問題解析による材料の構造、プロセス条件設計

～材料構造の記述子化、モデル化、逆問題設定の基礎から事例まで～

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開催日

2026年1月15日(木) 10時30分～ 16時15分

プログラム

第1部ポリマー設計のためのモデル化と逆解析

(2026年1月15日 10:30〜12:00)

　高分子材料設計を行うにあたっての材料表現法、モデル化法などの実践的な方法を学びます。なるべく数式を使用せずにモデル化と逆解析の考え方の概念を分かりやすく解説をし、講演後すぐに材料設計に取る組めるマインドを作ることを目標とします。

はじめに
1. データ解析の基礎
2. 扱うデータの特性を把握する
  1. 主成分分析
  2. 回帰分析の基礎
ケモインフォマティクスとは?
1. データのモデル化法について
2. モデルの逆解析について
分子設計の事例紹介
1. 医薬品分子設計
  1. 化学空間の可視化による構造探索
  2. タンパクと化合物の相互作用空間の可視化と構造探索
ポリマーアロイを題材とした有機材料の設計
1. 輝度向上性フィルムの成分組成とプロセス条件の最適化
2. PPを主体として輸液用パックの開発
3. 共重合ポリマーの設計
  - 構造の記述子化について
4. 少ないデータからのモノマー設計
少ない実験データから出発して少ない実験回数で目的物性を実現させるには?
- ベイズ最適化の活用
ソフトセンサー
1. 化学プラントの監視のためのソフトセンサー
  1. ソフトセンサーの構築法
  2. ソフトセンサーの劣化
  3. 適応型ソフトセンサーの開発
2. ソフトセンサーを用いた制御
プロセス・インフォマティクス
- 材料設計・プロセス設計・品質管理と制御の連動
自動化化学への展開

質疑応答

第2部シミュレーションと逆解析を含むデータサイエンスを用いた材料設計

(2026年1月15日 13:00〜14:30)

　今日の材料設計においてはシミュレーションとデータサイエンス技術の適用が重要となってきている。初学者向けに基本的な考え方と事例を紹介する。

概要
1. 材料の多階層 (マルチスケール) 特性
2. シミュレーションとデータサイエンスによるアプローチ
3. 最近のトレンドとマテリアルズ・インフォマティクス
シミュレーションによる材料設計
1. 量子化学・第一原理計算 (MO、DFT)
2. 全原子分子動力学 (MD)
3. 粗視化分子動力学 (CGMD)
4. 逸粒子動力学 (DPD)
5. レプテーションダイナミクス
  - Slip-Link&Spring
  - PCN
6. 平均場・自己無撞着場理論 (SCFT)
7. 連続体の多相構造シミュレーション
  - PhaseField
  - FEM
8. マルチスケールシミュレーション
データサイエンスによる材料設計
1. 教師あり学習 (回帰・分類)
2. 教師無し学習 (クラスタリング)
3. 分子記述子 (ディスクリプタ)
4. 定量的構造物性相関 (QSPR)
5. データの入手と加工
6. ハイスループット計算によるデータ構築
7. ベイズ最適化
8. 逆解析による物性から分子構造の予測
9. シミュレーションのための機械学習 (機械学習ポテンシャル)
10. シミュレーションのための機械学習 (MD-GAN)

質疑応答

第3部逆問題解析による接着接合部の応力分布、表面性状推定

(2026年1月15日 14:45〜16:15)

　工学における逆問題の応用事例として、接着接合部の応力分布推定手法とねじ締結部の表面性状推定手法を紹介する。また、これらの手法の基礎となる有限要素法の概要ならびに逆問題の解法を解説する。

工学における逆問題概要
1. 順問題と逆問題
2. 順問題の解法 (有限要素法)
3. 線形逆問題の解法 (チホノフの適切化法)
4. 非線形逆問題の解法 (ダウンヒルシンプレックス法)
応用事例1 接着接合部の応力分布推定
1. 逆問題の設定 (有限要素法による応力解析)
2. チホノフの適切化法による解法
3. 検証実験
応用事例2 ねじ締結部の表面性状推定
1. 逆問題の設定 (有限要素法による振動解析)
2. ダウンヒルシンプレックス法による解法
3. 検証実験
まとめ

質疑応答

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講師

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
小沢拓氏
株式会社JSOL エンジニアリング事業本部材料技術部

部長
新田浩也氏
株式会社JSOL エンジニアリング事業本部
岸本喜直氏
東京都市大学理工学部機械工学科

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。
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
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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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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。

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次世代研究開発を支える実験自動化技術の可能性

admin — Tue, 02 Dec 2025 00:10:18 +0000

次世代研究開発を支える実験自動化技術の可能性

～機械学習やロボットを活用した取り組み・具体的事例～

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概要

本セミナーでは、実験の自動化について取り上げ、機械学習を活用したロボットによる実験の自動化、蓄電池材料開発における実験自動化技術、自動実験ロボットとAIが連携した蓄電池材料開発について解説いたします。

開催日

2026年1月14日(水) 13時00分～ 15時45分

修得知識

蓄電池材料開発における実験自動化技術
自動実験ロボットとAIが連携した蓄電池材料開発

科学実験をするロボットへの機械学習の導入

プログラム

第1部自動実験技術を活用した電池材料開発の取り組み

(2026年1月14日 13:00〜14:30)

　電池材料の開発では、高エネルギー密度・長寿命・高安全性といった多面的な性能を同時に実現する必要があり、従来の経験則や試行錯誤に基づく開発手法には限界が見えつつある。近年、自動実験技術を活用した高効率なデータ取得技術と機械学習に代表されるデータ科学的手法を組み合わせることで、材料開発の革新が急速に進んでいる。
　本講演では、電池材料研究における材料探索・性能最適化の具体的事例を紹介する。特に、リチウム空気電池、金属リチウム電池、ナトリウムイオン電池を対象として、自律的な実験システムによる新材料発見の実施例を紹介する。

研究背景
1. 実験自動化技術を利用した蓄電池材料開発状況
2. 自動化・ロボット実験とAIの連携
3. 電解液探索用自動実験ロボットの概要
ロボット実験とAIの連携による材料探索実施例
1. リチウム空気電池用材料の開発
2. ナトリウム電池用材料の開発
実用電池開発への応用展開
1. ラミネートセル作製ロボット
2. 寿命予測モデル開発への応用
3. 電極材料開発への展開

質疑応答

第2部機械学習を用いたロボット操作における実験自動化の可能性

(2026年1月14日 14:45〜15:45)

　本講演は、科学実験自律化のためのロボットに、機械学習手法を導入した我々の研究成果を紹介します。
　科学実験の自律化は、実験者の負荷を下げつつ、実験結果の再現性を向上できるという点で期待されていますが、それぞれの実験のニーズにあった自律システムを構築するのは依然として困難です。汎用機であるロボットを使用すればそれぞれの実験環境に合った作業を実現できる可能性がありますが、ニーズにあった臨機応変なロボットの動作を人手で設計するのは労力が必要です。そこで、我々は機械学習技術を使用して自律的に科学実験作業するロボットの研究をしています。
　本講演では、粉体操作に着目したロボットの研究事例をご紹介します。

科学実験自律化ロボットの背景
粉体を掬い取るロボット
粉体をはかり取るロボット
粉体を粉砕するロボット
まとめと今後の科学実験ロボットの展望

質疑応答

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主催

株式会社 R&D支援センター

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お問い合わせ

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。

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受講料

1名様

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名

: 20000円 (税別) / 22,000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 30,000円(税別) / 33,000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 20,000円(税別) / 22,000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 30,000円(税別) / 33,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 60,000円(税別) / 66,000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 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 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。

本セミナーは終了いたしました。

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材料研究開発に活かすマテリアルズ・インフォマティクスの基本と研究事例

admin — Tue, 25 Nov 2025 06:52:06 +0000

材料研究開発に活かすマテリアルズ・インフォマティクスの基本と研究事例

～第一原理計算、ニューラルネットワーク、量子アニーリングを用いた展開～

オンライン開催

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年1月15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1月26日まで承ります。

開催日

2026年1月14日(水) 13時00分～ 16時00分

修得知識

第一原理計算の活用イメージ
マテリアルズ・インフォマティクスで抑えるべき基本コンセプト
計算機資源運用で抑えるべき基本コンセプト
データ科学活用のイメージ

プログラム

材料科学と第一原理計算
1. 第一原理計算はどんな暗箱か
  - 原子ジオメトリを入力にエネルギーを計算する
2. 第一原理計算で物性量を計算する仕組み
  - 外回りループでエネルギーの依存性を計算する
3. 材料科学シミュレーションでの第一原理計算の位置づけ
  - エンタルピー項とエントロピー項
4. 計算熱力学への展開事例
  - 合金状態図に対する適用
マテリアルズ・インフォマティクスとの結びつき
1. 第一原理計算研究からインフォマティクスへの道筋
  - 構造探索から/回帰関係構築から
2. 物質構造探索 – 物質構造探索をどう実現するか
  - ランダム探索
  - ベイズ探索
  - 群知能探索
3. 第一原理計算活用に要求される相関モデリング
  - 複雑な物性予測をどう取り扱うか
4. 相関モデリングによる展開事例
  - 物性改良を実現する元素置換の探索
5. 置換構造の取り扱い
  - 大量の置換位置可能性をどう取り扱うか
ニューラルネットワークを用いた展開
1. ニューラルネットワークの抑えどころ
  - 自己符号化器と特徴量空間
2. 展開事例
  - 自己符号化器を用いたスペクトル識別
量子アニーリングを用いた展開
1. 量子アニーリングの抑えどころ
  - 拘束条件をスピンハミルトニアンで書く
2. 展開事例
  - イオン拡散経路の数え上げ

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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。
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1月15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。

本セミナーは終了いたしました。

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研究・実験データの収集、一元化とプラットフォーム構築

admin — Tue, 11 Nov 2025 06:54:35 +0000

研究・実験データの収集、一元化とプラットフォーム構築

オンライン開催

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開催日

2026年1月14日(水) 10時00分～ 17時15分

プログラム

第1部 LLMとつながる実験データベース:試して広げる材料実験のAI活用

(2026年1月14日 10:00〜11:30)

　LLMの登場により、実験データベースの重要性が飛躍的に高まっています。
　本セミナーでは、実験データに向いたデータベースの選び方や、LLMを簡単につなぐMCP技術を分かりやすく解説します。「自分のデータで気軽に試せる」環境を整えることで、思いついたAI活用アイディアをすぐに実践でき、DXの推進につながります。グラフ型データベースや計測データ格納システムなどの具体例を示しながら、材料実験データで実際に試した事例をデモを交えて紹介し、どのような活用の可能性があるかをご紹介します。

重要度が増す実験データベース
進化するAI技術を「自分のデータで試せる」環境の必要性
実験データに向いているデータベースの例
LLMとデータベースをつなぐ実用的な技術:MCP
材料実験データでAIを試した事例紹介

質疑応答

第2部研究DXを推進するための電子ラボノート基盤型自動実験プラットフォームの構築

(2026年1月14日 12:15〜13:45)

　研究DXにおいては、実験データは蓄積するだけではなく、FAIR原則 (Findable、 Accessible、 Interoperable、 Re-usable) に基づいて管理することが重要である。
　本講演では、研究DX推進を目指した電子ラボノートの選定、導入および運用に関するNAISTでの具体的な取り組みについて紹介する。

はじめに
研究DXにおける電子ラボノートの位置付け
1. 世界の動向
2. FAIRデータ
3. 実験における人間とAIの関係性
4. 目指すデータフロー
電子ラボノート導入に向けた取組み
1. 電子ラボノートの導入ハードル
2. 電子ラボノートの導入戦略
3. 導入へ向けた6つのアクション
電子ラボノートの実装・活用
1. 機械学習に適したテンプレート作成
2. Application Programming Interface (API) の活用事例
3. 自動実験装置との統合
おわりに

質疑応答

第3部実験データ/失敗データの収集・管理と実験効率化、MI活用への展開

(2026年1月14日 14:00〜15:30)

　本講演では、研究現場で日々生まれる実験データを、成功・失敗を含めて漏れなく収集・標準化し、MI (マテリアルズ・インフォマティクス) に展開して実験効率を高める実践を解説します。
　成功データのみならず失敗データも含めて集めることの重要性、実験計画法、MI活用に有効なデータ収集、管理の方法、そして収集したデータを活用し、開発の加速に繋げる実践方法について共有します。

はじめに
1. 当社R&Dの目指す姿
2. 変化する素材産業とMIの導入
素材・材料開発効率化のための実験データの収集・蓄積
1. 実験データ収集・蓄積の課題
2. 有効なデータ収集、管理、MI活用への展開事例
3. 実験データ収集を進めるための仕組み化
実験データ収集を進めるための人材育成
1. データ駆動型開発を進められる人材とは
2. データ活用人材のレベルの可視化
3. データ活用人材の拡大の壁。どう進めるか
4. 実験計画法、品質工学からパラメータ設計を理解する
MI活用で成果創出を加速するための環境整備
1. 事業貢献につながるテーマ選定
2. 成果刈取りの仕組み化
今後
1. 実験自動化による自律的な開発サイクルの構築

質疑応答

第4部研究・実験データの構造化とプラットフォーム構築に必要なスキル

(2026年1月14日 15:45〜17:15)

　本講演では、MIの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて知っていただき、特に研究・実験データを構造化するために必要な考え方・基礎知識について学んでいただきます。そして、データベース (DB) を作成する際の目的の明確化と出口戦略、そのために必要な具体的なスキルセットについても解説します。

マテリアルズ・インフォティクス概要
1. データ生成・蓄積・活用の循環サイクル
2. データ収集時に考えなければいけないこと
3. データ取得コストについて
4. 活用可能なデータとは
データ取得のためのベイズ最適化
1. ベイズ最適化の背後にある数理
2. 自律実験装置とAIソフトウェア
3. ロボット制御のための環境整備
材料データ蓄積を行う上で必要なこと
1. データベース構築の3つの目的
2. データベースの種類
3. ツリー構造を利用した実験データ蓄積
4. 電子ラボノートの事例
データベース開発に必要なスキルセット
1. 誰のためのDBか
2. 開発コストの見積もり
3. デスクトップアプリとウェブアプリ
4. フロントエンドとバックエンド
5. アジャイル開発という考え方
DB構築の出口戦略
1. パーソナルDB
2. DBを介した共同研究
3. DBの共有・共用
4. パブリックDB
5. 材料データと課題の多様性への対応

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
高須賀聖五氏
奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科物質創成科学領域

助教
新明健一氏
積水化学工業株式会社先進技術研究所情報科学推進センター MI推進グループ

グループ長
安藤康伸氏
東京科学大学総合研究院化学生命科学研究所

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

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込)

複数名

: 55000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 220,000円(税別) / 242,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 250,000円(税別) / 275,000円(税込)

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

ライブ配信セミナーについて

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

本セミナーは終了いたしました。

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マテリアルズ・インフォマティクス入門

admin — Thu, 08 Jan 2026 09:02:32 +0000

マテリアルズ・インフォマティクス入門

～材料研究を促進し課題を解決するために～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

オンデマンドセミナーに申し込む

このセミナーは2025年10月に開催したセミナーのオンラインセミナー:オンデマンド配信です。
オンラインセミナーは、お申し込み日より10営業日間、動画をご視聴いただけます。
お申込は、2026年2月26日まで受け付けいたします。
(収録日:2025年10月30日 ※映像時間:約4時間13分)

概要

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

申込期間

2026年1月9日(金) 10時30分～ 2026年2月26日(木) 16時30分

受講対象者

実際に材料研究・開発に関連した業務で機械学習を利用している方
材料研究・開発に関連した業務で機械学習を利用して課題に直面している方
マテリアルズ・インフォマティクスの導入を検討されている方

プログラム

　マテリアルズ・インフォマティクス (MI) や研究デジタルトランスフォーメーション (DX) は、情報科学・技術を駆使して材料研究・開発を刷新することが目的であり、今後の国際競争を勝ち抜くための必須テーマです。
　本講座では、MIの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて知っていただき、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルモデリングについて、必要な考え方・基礎知識について学んでいただきます。

マテリアルズ・インフォマティクス概要
1. 情報科学の活用に至った経緯
2. 機械学習の概要
3. データ駆動型材料研究について
4. データ駆動型材料研究の要素:データ生成
5. データ駆動型材料研究の要素:データ蓄積
6. データ駆動型材料研究の要素:データ活用
7. 機械学習応用の流れと課題設定の重要性
8. 物質・材料データの特徴と注意点
9. 「分かりたい」のか「見つけたい」のか
10. 情報科学市民権
データ取得のためのベイズ最適化
1. ベイズ最適化の背後にある数理
2. 自律実験装置とAIソフトウェア
3. ロボット制御のための環境整備
4. GPyOpt
5. OPTUNA
6. PHYSBO
材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎
1. 物質・材料シミュレーションとは
2. 密度汎関数法
3. Schrodinger方程式を真面目に解く
4. 密度汎函数理論ベースの計算コード
5. エネルギー地形とは
6. Nudged Elastic Band法
7. 勾配法による構造最適化
8. 局所解の避け方
9. 遺伝的アルゴリズム
10. 遺伝的操作
11. USPEX
12. 構造の結合メカニズム
13. 粒子群最適化 (Particle Swarm Opt.)
14. CALYPSO
15. 特徴空間と類似性
16. グローバルPSOとローカルPSO
17. CALYPSOの重要概念
18. Interface CARYPSO
19. ベイズ最適化による構造探索
20. CrySPY
21. CrySPYの性能評価
22. 双対グラフと多面体に基づく結晶構造生成
23. 最密充填構造に基づいた探索
24. ShotgunCSP
25. Neural Structure Field (NeSF)
26. Crystalformer
27. MatterGen
材料データ蓄積を行う上で必要なこと
1. データベース構築の3つの目的
2. データベースの種類
3. フラットファイルフォーマット
4. ツリー構造を利用した実験データ蓄積
5. 電子ラボノートの事例
DB構築の出口戦略
1. パーソナルDB
2. DBを介した共同研究
3. DBの共有・共用
4. パブリックDB
5. 材料データと課題の多様性への対応
予測 (回帰) :予測モデルとスパースモデリング
1. 予測・モデル選択の応用例
2. 「モデル」と「損失関数」
3. 線形回帰とカーネル法の違い
4. 損失関数の変更によるモデル選択
5. 交差検証によるモデル評価
6. モデル推定の種類
  - 最尤法
  - MAP推定
  - ベイズ推定
7. スパース性とL0, L1正則化
分類:スペクトルデータの低次元化とクラスター解析
1. 高次元データとしてのスペクトルと低次元化の重要性
2. 分類:教師あり学習と教師なし学習
3. 特徴空間と類似性
4. 主成分解析によるスペクトルの低次元化
5. k-means法によるスペクトルの分類
6. 階層的クラスタリングによるスペクトルの分類
データ解析:スペクトル解析のためのEMアルゴリズムによるピーク検知
1. ピーク検知のための処理フロー
2. 非線形最小二乗法の困難
3. EMアルゴリズムによる最尤推定
4. スペクトル解析のための改良EMアルゴリズム
5. 解析事例
質疑応答

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講師

安藤康伸氏
東京科学大学総合研究院化学生命科学研究所

准教授

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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。

オンデマンドセミナーの留意点

申込み後、セミナーのキャンセルは承りかねます。 予めご了承ください。
録画セミナーの動画をお手元の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。
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。
お申し込み日から3営業日後までに、視聴方法のご案内メールをお送りいたします。
視聴期間は、視聴方法のご案内メールの送信日より10営業日の間です。
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。
動画視聴・インターネット環境をご確認ください
- セキュリティの設定や、動作環境によってはご視聴いただけない場合がございます。
- サンプル動画が閲覧できるかを事前にご確認いただいたうえで、お申し込みください。
本セミナーの録音・撮影、複製は固くお断りいたします。

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研究開発部門における実験データとCAE、AI、機械学習の導入、活用のポイント

admin — Thu, 02 Oct 2025 05:56:54 +0000

研究開発部門における実験データとCAE、AI、機械学習の導入、活用のポイント

～実験データとCAE、AIを上手く連携するポイント～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

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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1月6日〜16日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年1月6日まで承ります。

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。

配信期間

2026年1月6日(火) 10時30分～ 2026年1月16日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年1月6日(火) 10時30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

実験データとCAEとAI、機械学習のそれぞれの特徴
日本でのCAEとAI、機械学習の導入、活用の実態
実験現場における実験データ蓄積の実態
実験現場における現実的なCAEとAI、機械学習の活用方法
実験現場でCAEとAI、機械学習を効果的に活用していくために注意すべき点

プログラム

　CAE (Computer-Aided Engineering) は、コンピュータシミュレーションとも呼ばれ、実機を開発するのに非常に費用が掛かる航空機開発で使われ始め、その後、自動車や家電などの機械系にも広がっています。2000年以降は、コンピュータの能力が向上し、化学、材料などの分野でもCAEが使われるようになってきています。一方、最近になって、化学、材料分野において、AI、機械学習の活用も進んできています。
　本セミナーでは、実験データとCAEとAI、機械学習のそれぞれの特徴を説明し、CAEとAI、機械学習をどのように実験に活用していくべきなのか?を説明します。そして、CAEとAI、機械学習を導入する際に注意すべき点、そして、実際に活用していく場面での注意点に関して、解説をします。

はじめに: 講演者所属会社及び講演者経歴について
実験データとCAEとAI、機械学習のそれぞれの特徴
日本でのCAEとAI、機械学習の導入、活用の実態
実験現場における実験データ蓄積の実態
実験現場における現実的なCAEとAI、機械学習の活用方法
実験現場でCAEとAI、機械学習を効果的に活用していくために注意すべき点
まとめ
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

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

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

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
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ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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マテリアルズ・プロセスインフォマティクスの基礎とポリマー材料設計への応用

admin — Tue, 11 Nov 2025 00:55:01 +0000

マテリアルズ・プロセスインフォマティクスの基礎とポリマー材料設計への応用

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概要

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスについて基礎から解説いたします。
なるべく数式を使用せずにモデル化と逆解析の考え方の概念を分かりやすく解説いたします。
高分子材料設計を行うにあたっての材料表現法、モデル化法などの実践的な方法を習得いただけます。

配信期間

2025年12月22日(月) 12時30分～ 2025年12月26日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2025年12月24日(水) 16時30分

修得知識

ケモインフォマティクスの基本的な手法
高分子材料設計における記述子の考え方

プログラム

　高分子材料設計を行うにあたっての材料表現法、モデル化法などの実践的な方法を学びます。
　なるべく数式を使用せずにモデル化と逆解析の考え方の概念を分かりやすく解説をし、講演後すぐに材料設計に取り組めるマインドを作ることを目標とします。

はじめに
1. データ解析の基礎
2. 扱うデータの特性を把握する
  1. 主成分分析
  2. 回帰分析の基礎
ケモインフォマティクスとは?
1. データのモデル化法について
2. モデルの逆解析について
分子設計の事例紹介
1. 医薬品分子設計
  1. 化学空間の可視化による構造探索
  2. タンパクと化合物の相互作用空間の可視化と構造探索
ポリマーアロイを題材とした有機材料の設計
1. 輝度向上性フィルムの成分組成とプロセス条件の最適化
2. PPを主体として輸液用パックの開発
3. 共重合ポリマーの設計
  - 構造の記述子化について
4. 少ないデータからのモノマー設計
少ない実験データから出発して少ない実験回数で目的物性を実現させるには?
- ベイズ最適化の活用
ソフトセンサー
1. 化学プラントの監視のためのソフトセンサー
  1. ソフトセンサーの構築法
  2. ソフトセンサーの劣化
  3. 適応型ソフトセンサーの開発
2. ソフトセンサーを用いた制御
プロセス・インフォマティクス
- 材料設計・プロセス設計・品質管理と制御の連動
自動化化学への展開

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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)

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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

計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計への応用

計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計への応用

概要

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全固体電池の世界動向とフッ化物電池の最前線

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実測データとデータ解析を統合した化学プロセス設計・最適化

実測データとデータ解析を統合した化学プロセス設計・最適化

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プログラム

第1部 プロセスインフォマティクスのデータ解析・機械学習の基礎とそのデータ整備・特徴量設計

第2部 実験データ・理論モデル・機械学習の融合によるプロセス開発の事例

第3部 実験データの統合解析に基づくプロセス開発・最適化の事例

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分子動力学シミュレーションの基礎と高分子材料開発への応用

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小規模実験の自動化による研究開発の効率化と再現性向上

小規模実験の自動化による研究開発の効率化と再現性向上

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第1部 小規模且つ柔軟な自動化実現へ向けた戦略の立て方とラボラトリーオートメーション化

第2部 小規模実験自動化における手作業の代替を目指した柔軟ロボットシステム

第3部 小規模な実験自動化によるR&D効率化と再現性向上

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実測データとデータ解析を統合した化学プロセス設計・最適化

実測データとデータ解析を統合した化学プロセス設計・最適化

概要

開催日

プログラム

第1部プロセスインフォマティクスのデータ解析・機械学習の基礎とそのデータ整備・特徴量設計

第2部実験データ・理論モデル・機械学習の融合によるプロセス開発の事例

第3部実験データの統合解析に基づくプロセス開発・最適化の事例

第1部小規模且つ柔軟な自動化実現へ向けた戦略の立て方とラボラトリーオートメーション化

第2部小規模実験自動化における手作業の代替を目指した柔軟ロボットシステム

第3部小規模な実験自動化によるR&D効率化と再現性向上

第1部プロセスインフォマティクスのデータ解析・機械学習の基礎とそのデータ整備・特徴量設計

第2部実験データ・理論モデル・機械学習の融合によるプロセス開発の事例

第3部実験データの統合解析に基づくプロセス開発・最適化の事例