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Pythonによる化学プロセス設計の基礎と活用

admin — Wed, 13 May 2026 05:15:54 +0000

Pythonによる化学プロセス設計の基礎と活用

～Google Colabによる実習付き～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、化学プロセス計算をPythonで行う手順、方法について基礎から解説いたします。

配信期間

2026年12月8日(火) 10時30分～ 2026年12月21日(月) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年12月8日(火) 10時30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

プログラム

　最先端技術のAIを動かすのはプログラム言語のPythonです。名前は知っていても実際に使ったことの無い日本の化学技術者は多いと思います。外国の大学ではPythonを使った化学プロセス設計計算の講義は数多くあります。無償で使えるライブラリが数多くありプログラムを作るのが簡単で、計算速度が速いPythonは化学プロセス計算にも今後広く使われると考えられています。化学プロセスの制御に使われるAI (人工ニューラルネットワークANNなど) との組み合わせでプロセスのモデリングがPythonであればシームレスの結合ができます。ますますPythonによる化学プロセスのプログラミングが重要になります。その先頭に立つためにもPythonによる化学プロセス計算を習得してください。
　まったくPythonを知らない方でも実際に使えるレベルになるような内容になっています。専門用語が数多く出てきて内容がチンプンカンプンと言うことは全くありません。Pythonも含めて、今まで全くプログラミングをしたことのない方にも分かるように解説いたします。勿論化学プロセスの基礎についても動画を使ってわかりやすく解説します。Pythonの基礎の基礎からとPythonによる実際の化学プロセス計算まで丁寧に解説します。Google Colab (Web環境だけで何にもインストールすることなく使えます) を使って実習しながら解説します。生成AIを使ってのプログラミングも実習しながら解説します。セミナーで使用するコード (プログラム) はすべてコピー&ペーストすればPythonの色々な環境で即使えるものをお渡ししますので、実際に自分でプログラムを動かすことによりPythonを実感して頂けます。簡単な化学平衡計算から市販のプロセスシミュレータに匹敵する蒸留計算や大量動物細胞培養シミュレーションまでの数多くのコードが入っています。

Pythonの基礎とプログラミング入門
1. 各種環境について
  - Python
  - Anaconda
  - Spyder
  - Jupyter Notebook
  - Google Colaboratory
  - Visual Studio Code
2. ライブラリのインストールと使い方
3. 基本的な文法と簡単な計算
  - 変数
  - 関数
  - 演算子
4. グラフの作成
5. 線形方程式の解法
  - 化学量論係数
6. データの相関
  - 線形
  - 非線形
7. 非線形方程式の解法
  - ニュートン-ラフソン法
8. 連立非線形方程式の解法
9. 数値積分
  - 台形公式
  - シンプソン則
10. 常微分方程式
  - オイラー法
  - ルンゲ-クッタ法
11. 偏微分方程式
  - 差分法 : ラプラス方程式
  - ガウスーザイデル法 : 熱移動アニメーション
12. Excelからのデータの読み込みと計算結果のExcelへの書き出し
13. Python in Excel : ExcelでPythonを使う
  - 一次反応シミュレーション
14. 生成AIを使ってのプログラミング
  - 状態方程式 : ファンデルワールス式など
Pythonによる分離プロセス計算とそのポイント
1. 物性
  - 高圧系状態方程式SRK式
  - 飽和蒸気圧Antoineの式
2. 物質収支の計算
  - 蒸留塔の物質収支
  - 管路網の流れ
3. 熱収支の計算
  - 熱交換器
  - 反応の熱収支
  - 撹拌槽の加熱
  - 配管の流れ
4. 蒸留計算
  - 沸点露点計算
  - フラッシュ計算
  - 単蒸留
  - 階段作図 : マッケーブ・シール法
  - 多成分非理想系蒸留計算 : 厳密な操作型蒸留計算
5. ガス吸収装置設計計算
  - 充填層吸収塔
  - 多段ガス吸収塔
6. 吸着操作
  - 吸着平衡
  - 吸着塔の設計 : 破過曲線
  - イオン交換装置の設計 : Cdイオン除去
  - イオン交換プロセスシミュレーション
7. 膜分離操作
  - 中空糸膜 : 限外濾過膜による濃縮
  - ガス分離
    - 空気中のアセトン除去
    - 水素とメタンの分離
Pythonによる反応プロセス計算とそのポイント
1. 反応平衡
  - 水性ガスシフト反応
2. リアクターの物質収支と熱収支
3. 反応速度
  - 反応速度の決定
4. 可逆反応、逐次反応
  - シミュレーション
5. リアクター操作
  - シミュレーション : 酸化エチレン製造リアクター
6. 膜リアクター
  - エチルベンゼンの脱水素によるスタイレンの合成
7. 固体触媒リアクター
  - 触媒粒子内の拡散と反応
8. 非等温反応リアクター
  - 反応と温度変化のシミュレーション
9. バイオリアクター
  - 回分酵素反応のシミュレーション
  - 流加培養と灌流培養のシミュレーション
  - CHO細胞によるクローナル抗体産生のシミュレーション
10. 環境プロセスリアクター
  - 光触媒リアクター
  - アナモックスプロセス
  - 生物脱リンプロセスのシミュレーション
11. バイオリファイナリーバイオリアクター
  - バイオエタノール製造
  - バイオマス熱分解のシミュレーション
AIの実感
1. 機械学習
  - 膜透過流束の機械学習モデルとハイブリッドモデルの比較
2. ニューラルネットワーク
  - ANNを使って水処理施設の放流水の水質予測とヒートマップ
3. ソフトセンサー
  - バイオリアクターのソフトセンサー
4. デジタルツイン
  - 反応プロセスの制御

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

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12月8日〜21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。

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アンケート・官能評価の多変量解析

admin — Thu, 19 Mar 2026 18:04:27 +0000

Excelと統計ソフトウェアを使って例題で学ぶ

アンケート・官能評価の多変量解析

～満足度アンケート、官能評価結果、クロス集計表など、実務を想定した分かりやすい例題で理解を深める～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、アンケート調査や官能評価の複数の項目をまとめて解析し、設計・開発・企画等に活かすために必要な統計について解説いたします。
主成分分析・対応分析、重回帰分析、クラスター分析、決定木分析、判別分析やロジスティック回帰など、実務でよく使われる代表的な手法を、Excelや統計ソフトを使って複数の例題を通じて実践的に学習いたします。

開催日

2026年11月25日(水) 13時00分～ 17時00分

プログラム

　アンケート調査では複数の質問をすることが一般的である。質問ごとの解析は当然重要であるが、複数の質問をまとめて解析することも行うべきであり、このための統計的方法が多変量解析である。また、多変量解析の方法は官能評価のデータ分析にも非常に有効である。本講座では多変量解析を実践する方法をExcelによる演習を通じて習得することを目的とする。

多変量解析の概要
1. 多変量データ
  - 変数の種類
  - 変数の役割
2. 多変量解析の方法
  1. 多変量解析法
  2. 予測型手法
    1. 重回帰分析
    2. 質的変数による重回帰分析
    3. 質的変数を含んだ重回帰分析
    4. 判別分析
    5. 質的変数による判別分析
    6. 質的変数を含んだ判別分析
    7. ロジスティック回帰分析
    8. 累積ロジスティック回帰分析
  3. 分類型手法
    1. 主成分分析
    2. 因子分析
    3. 対応分析
    4. クラスター分析
    5. 数量化理論IV類・多次元尺度構成法
重回帰分析
1. 重回帰分析の基本 : 例題) 満足度アンケート
  - 回帰分析の概要
  - 回帰係数と回帰式
  - 回帰式の有意性
  - 寄与率
  - 残差の標準偏差
  - 偏回帰係数のt値とp値
  - 多重共線性
  - 残差の検討
2. 重回帰分析の応用
  - ダミー変数
  - 変数選択
判別分析
1. 判別分析の基本 : 例題) アンケート調査
  - 判別分析とは
  - マハラノビスの距離
2. 判別分析の実際
主成分分析
1. 主成分分析の基本
  - 主成分分析のねらい
  - 変数の統合と主成分分析
  - 主成分分析のデータ表
  - 主成分分析の効用
  - データの標準化
  - 主成分分析の種類
2. 主成分分析の実践 : 例題) 試験点数の主成分分析
  - 主成分分析の結果
対応分析
1. 分割表 (クロス集計表) への適用 : 例題) 4×5分割表
  - 対応分析の種類
  - 基礎的な解析
  - 対応分析の結果
2. 01データ表への適用 : 例題) コレスポンデンス分析
  - 解析の考え方
  - 対応分析の結果
  - 同じデータの主成分分析の結果

質疑応答

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講師

内田治氏
東京情報大学総合情報学部環境情報学科

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

: 34400円 (税別) / 37,840円 (税込)

複数名

: 22500円 (税別) / 24,750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 22,500円(税別) / 24,750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 34,400円(税別) / 37,840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)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

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

ライブ配信セミナーについて

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

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Pythonによる化学プロセス設計の基礎と活用

admin — Wed, 13 May 2026 05:15:16 +0000

Pythonによる化学プロセス設計の基礎と活用

～Google Colabによる実習付き～

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12月8日〜21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、化学プロセス計算をPythonで行う手順、方法について基礎から解説いたします。

開催日

2026年11月18日(水) 10時30分～ 16時30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

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Pythonの基礎
Pythonを使った化学プロセス計算

プログラム

Pythonの基礎とプログラミング入門
1. 各種環境について
  - Python
  - Anaconda
  - Spyder
  - Jupyter Notebook
  - Google Colaboratory
  - Visual Studio Code
2. ライブラリのインストールと使い方
3. 基本的な文法と簡単な計算
  - 変数
  - 関数
  - 演算子
4. グラフの作成
5. 線形方程式の解法
  - 化学量論係数
6. データの相関
  - 線形
  - 非線形
7. 非線形方程式の解法
  - ニュートン-ラフソン法
8. 連立非線形方程式の解法
9. 数値積分
  - 台形公式
  - シンプソン則
10. 常微分方程式
  - オイラー法
  - ルンゲ-クッタ法
11. 偏微分方程式
  - 差分法 : ラプラス方程式
  - ガウスーザイデル法 : 熱移動アニメーション
12. Excelからのデータの読み込みと計算結果のExcelへの書き出し
13. Python in Excel : ExcelでPythonを使う
  - 一次反応シミュレーション
14. 生成AIを使ってのプログラミング
  - 状態方程式 : ファンデルワールス式など
Pythonによる分離プロセス計算とそのポイント
1. 物性
  - 高圧系状態方程式SRK式
  - 飽和蒸気圧Antoineの式
2. 物質収支の計算
  - 蒸留塔の物質収支
  - 管路網の流れ
3. 熱収支の計算
  - 熱交換器
  - 反応の熱収支
  - 撹拌槽の加熱
  - 配管の流れ
4. 蒸留計算
  - 沸点露点計算
  - フラッシュ計算
  - 単蒸留
  - 階段作図 : マッケーブ・シール法
  - 多成分非理想系蒸留計算 : 厳密な操作型蒸留計算
5. ガス吸収装置設計計算
  - 充填層吸収塔
  - 多段ガス吸収塔
6. 吸着操作
  - 吸着平衡
  - 吸着塔の設計 : 破過曲線
  - イオン交換装置の設計 : Cdイオン除去
  - イオン交換プロセスシミュレーション
7. 膜分離操作
  - 中空糸膜 : 限外濾過膜による濃縮
  - ガス分離
    - 空気中のアセトン除去
    - 水素とメタンの分離
Pythonによる反応プロセス計算とそのポイント
1. 反応平衡
  - 水性ガスシフト反応
2. リアクターの物質収支と熱収支
3. 反応速度
  - 反応速度の決定
4. 可逆反応、逐次反応
  - シミュレーション
5. リアクター操作
  - シミュレーション : 酸化エチレン製造リアクター
6. 膜リアクター
  - エチルベンゼンの脱水素によるスタイレンの合成
7. 固体触媒リアクター
  - 触媒粒子内の拡散と反応
8. 非等温反応リアクター
  - 反応と温度変化のシミュレーション
9. バイオリアクター
  - 回分酵素反応のシミュレーション
  - 流加培養と灌流培養のシミュレーション
  - CHO細胞によるクローナル抗体産生のシミュレーション
10. 環境プロセスリアクター
  - 光触媒リアクター
  - アナモックスプロセス
  - 生物脱リンプロセスのシミュレーション
11. バイオリファイナリーバイオリアクター
  - バイオエタノール製造
  - バイオマス熱分解のシミュレーション
AIの実感
1. 機械学習
  - 膜透過流束の機械学習モデルとハイブリッドモデルの比較
2. ニューラルネットワーク
  - ANNを使って水処理施設の放流水の水質予測とヒートマップ
3. ソフトセンサー
  - バイオリアクターのソフトセンサー
4. デジタルツイン
  - 反応プロセスの制御

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

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。

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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)
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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。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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。

ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は2026年12月8日〜21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。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

「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。
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。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

「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12月8日〜21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。

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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 15:32:50 +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

関連するセミナー・出版物

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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を活用したバイブコーディングの進め方

admin — Fri, 14 Aug 2026 07:36:50 +0000

生成AIを活用したバイブコーディングの進め方

～「作りたいもの」の言語化と生成AIへの適切な指示出し / 機密情報・社内データを守りながら知財、R&D業務で活用する方法～

オンライン開催デモ付き

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概要

本セミナーでは、主に非エンジニアの方を対象に、バイブコーディングの基本的な考え方から、AIへの適切な指示の出し方、つまずきやすいポイントの乗り越え方、業務で安心して使うための注意点までを、実演を交えてわかりやすく解説いたします。

配信期間

2026年10月8日(木) 10時30分～ 2026年10月19日(月) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年10月8日(木) 10時30分

プログラム

　「バイブコーディング」とは、日本語でAIに話しかけるように指示するだけでプログラムを作成できる、新しい開発スタイルです。プログラミング経験がなくても、データの整理・グラフ化や定型業務の自動化ツールなどを「自分の手で」作れる時代が到来しています。
　本講演では、非エンジニアの方を対象に、バイブコーディングの基本的な考え方から、AIへの適切な指示の出し方、つまずきやすいポイントの乗り越え方、業務で安心して使うための注意点までを、実演を交えてわかりやすく解説します。

バイブコーディングの基礎
1. 生成AIの基礎知識
2. バイブコーディングとは
3. 従来のプログラミングとの違い
4. AIにできること・苦手なこと
5. プログラミング初学者や未経験者にこそ役立つ理由
ツールの選び方と始め方
1. 生成AIの種類と特徴
  - ChatGPT
  - Gemini
  - Copilot
  - Claudeなど
2. 代表的なツールの紹介と選び方
  - Codex
  - Claude Code
  - Cursor
  - GitHub Copilotなど
3. 費用の目安と無料でできる範囲
安心して使うために – リスクと注意点
1. セキュリティリスクと対策の基本
2. 【実演】AIはどう間違えるか – 危うさを体感する
3. 機密情報・社内データを守る使い方・設定の工夫
4. 著作権・ライセンスの注意点
5. AIに任せること・人間がやるべきこと
6. 非エンジニアの方が行う際の注意点
バイブコーディングの進め方
1. 「作りたいもの」を言語化する手順
2. 生成AIへの指示の仕方
3. 作りたいものに近づけていく方法
4. エラーや動作不具合を解決する方法
5. 動作確認と検証のポイント
6. 【実演1】対話型AIだけでWebアプリを作って動かす
7. 【実演2】データを読み込んでダッシュボードを作成する自動化アプリを作成する
8. 【実演3】作成したアプリケーションを共有・公開する
業務での活用方法
1. 定型業務の自動化への活用
2. 知財、R&D業務での活用
3. バイブコーディングから始めるプログラミング学習
4. 学び続けるための情報収集のコツ

質疑応答

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講師

岡崎凌 (岡﨑凌) 氏
和から株式会社経営企画室

室長

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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。
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視聴期間は2026年10月8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

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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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生成AIを活用したバイブコーディングの進め方

admin — Fri, 14 Aug 2026 07:35:20 +0000

生成AIを活用したバイブコーディングの進め方

～「作りたいもの」の言語化と生成AIへの適切な指示出し / 機密情報・社内データを守りながら知財、R&D業務で活用する方法～

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10月8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8日まで承ります。

概要

開催日

2026年9月29日(火) 10時30分～ 16時30分

プログラム

バイブコーディングの基礎
1. 生成AIの基礎知識
2. バイブコーディングとは
3. 従来のプログラミングとの違い
4. AIにできること・苦手なこと
5. プログラミング初学者や未経験者にこそ役立つ理由
ツールの選び方と始め方
1. 生成AIの種類と特徴
  - ChatGPT
  - Gemini
  - Copilot
  - Claudeなど
2. 代表的なツールの紹介と選び方
  - Codex
  - Claude Code
  - Cursor
  - GitHub Copilotなど
3. 費用の目安と無料でできる範囲
安心して使うために – リスクと注意点
1. セキュリティリスクと対策の基本
2. 【実演】AIはどう間違えるか – 危うさを体感する
3. 機密情報・社内データを守る使い方・設定の工夫
4. 著作権・ライセンスの注意点
5. AIに任せること・人間がやるべきこと
6. 非エンジニアの方が行う際の注意点
バイブコーディングの進め方
1. 「作りたいもの」を言語化する手順
2. 生成AIへの指示の仕方
3. 作りたいものに近づけていく方法
4. エラーや動作不具合を解決する方法
5. 動作確認と検証のポイント
6. 【実演1】対話型AIだけでWebアプリを作って動かす
7. 【実演2】データを読み込んでダッシュボードを作成する自動化アプリを作成する
8. 【実演3】作成したアプリケーションを共有・公開する
業務での活用方法
1. 定型業務の自動化への活用
2. 知財、R&D業務での活用
3. バイブコーディングから始めるプログラミング学習
4. 学び続けるための情報収集のコツ

質疑応答

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講師

岡崎凌 (岡﨑凌) 氏
和から株式会社経営企画室

室長

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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。

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「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。

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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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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)

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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。
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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

ライブ配信セミナーに申し込む

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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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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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

関連するセミナー・出版物

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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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リザバーコンピューティングの基礎から先端研究、実応用への展望

admin — Tue, 14 Jul 2026 07:02:47 +0000

リザバーコンピューティングの基礎から先端研究、実応用への展望

～時系列データの活用に向けた基礎と応用ポイントを解説～

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、時系列予測の一般的な機械学習法の基礎から始め、リザバーコンピューティングの特徴、学習/予測の仕組み、実装例の紹介、学習と予測のデモンストレーション、数理的な性質、具体的な応用例の紹介、最新の研究状況と展望までを分かりやすく解説いたします。

配信期間

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

お申し込みの締切日

2026年9月16日(水) 13時00分

受講対象者

データを用いた時系列予測に関心のある方

修得知識

リザバーコンピューティングの仕組みと特徴
Pythonプログラムを応用した時系列予測問題の解決
RCの予測精度や他の類似手法との比較 (計算コストなどの強みと弱み)

プログラム

　過去の時系列データ (例えば日々変動する気温のデータ) が手元にあるとき、ニューラルネットワークを学習することで、将来の予測を行うことができます。リザバーコンピューティング (RC) は数あるニューラルネットワークの中でも単純・高速かつ精度の良い方法として近年注目されています。
　本講義はニューラルネットワークの基礎の解説からはじめ、RCの仕組みを理解した上で実際にサンプルコードを動かして使えるようになることを目標としています。
　ニューラルネットワークの書籍は多数ありますが、本講義の特徴の一つは「RCのミニマルユーザーガイド」をお配りし、それをもとにRCの応用に必要な最低限のエッセンスをお伝えすることです。具体的な時系列予測問題 (応用例) のデモンストレーションを通して、RCの予測精度や他の類似手法との比較 (強みと弱み) 、最新の研究状況までを分かりやすく解説いたします。

はじめに
1. 時系列予測のための機械学習
  1. AI機械学習の基礎
  2. 教師あり学習
  3. 教師なし学習
  4. 強化学習
  5. 生成AI
2. 最小二乗法でよくわかる教師あり学習
3. ニューラルネットワーク
4. リカレントニューラルネットワーク (RNN)
リザバーコンピューティング (RC)
1. RCミニマルユーザーガイドの解説
2. 学習およびテストデータの準備について
3. RCの学習と高精度予測
4. 学習データ量の依存性
5. RCの特徴と他のRNN手法との比較
非線形システム (カオス時系列) の学習と予測に関する最新研究
1. 少量のデータを用いたRCの学習と予測 (転移学習)
2. RCの高精度予測に関する理論研究〜なぜRCはうまくいくのか〜 (同期現象に基づく理論解明)
3. 大自由系に対する低次元モデルの構成 (オートエンコーダ)

質疑応答

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講師

犬伏正信氏
東京理科大学理学部第一部応用数学科

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。

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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16日〜26日を予定しております。
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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

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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

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。

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「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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リザバーコンピューティングの基礎から先端研究、実応用への展望

admin — Tue, 14 Jul 2026 07:02:17 +0000

リザバーコンピューティングの基礎から先端研究、実応用への展望

～時系列データの活用に向けた基礎と応用ポイントを解説～

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16日〜26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16日まで承ります。

概要

開催日

2026年9月7日(月) 13時00分～ 16時00分

受講対象者

データを用いた時系列予測に関心のある方

修得知識

リザバーコンピューティングの仕組みと特徴
Pythonプログラムを応用した時系列予測問題の解決
RCの予測精度や他の類似手法との比較 (計算コストなどの強みと弱み)

プログラム

はじめに
1. 時系列予測のための機械学習
  1. AI機械学習の基礎
  2. 教師あり学習
  3. 教師なし学習
  4. 強化学習
  5. 生成AI
2. 最小二乗法でよくわかる教師あり学習
3. ニューラルネットワーク
4. リカレントニューラルネットワーク (RNN)
リザバーコンピューティング (RC)
1. RCミニマルユーザーガイドの解説
2. 学習およびテストデータの準備について
3. RCの学習と高精度予測
4. 学習データ量の依存性
5. RCの特徴と他のRNN手法との比較
非線形システム (カオス時系列) の学習と予測に関する最新研究
1. 少量のデータを用いたRCの学習と予測 (転移学習)
2. RCの高精度予測に関する理論研究〜なぜRCはうまくいくのか〜 (同期現象に基づく理論解明)
3. 大自由系に対する低次元モデルの構成 (オートエンコーダ)

質疑応答

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講師

犬伏正信氏
東京理科大学理学部第一部応用数学科

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9月16日〜26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で研究開発を加速するつまずかないAI活用法

admin — Thu, 06 Aug 2026 05:19:28 +0000

生成AIで研究開発を加速するつまずかないAI活用法

～生成AI時代の研究開発・コーディング手法を実践的に解説～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

アーカイブ配信セミナーに申し込む

概要

本セミナーでは、AIを効果的に活用したいソフトウェアエンジニアを対象に、LLMの基礎理論から実践的なプログラミングテクニックまでを解説いたします。
Chain of Thought、In-Context Learning、Reasoning等のLLMの仕組みを理解した上で、効率的なプロンプト設計、複数AIの使い分け、既存コードやAPI仕様書の活用法等、研究開発における具体的な実装テクニックを解説いたします。

配信期間

2026年9月7日(月) 13時00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16日(水) 16時30分

受講対象者

研究開発業務に生成AIを導入したい技術者・研究者
Python等を用いたデータ解析やAI開発に興味のある方
生成AIを活用した効率的なプログラミング手法を学びたい方
AIエージェントやLLMを実務に応用したい方

修得知識

LLM・生成AIの基本原理
生成AIを活用した開発・研究手法
AIへの効果的な情報設計と指示方法
AIエージェント・開発支援ツールの活用法
AI活用時の実践的ノウハウと注意点

プログラム

　生成AIの急速な発展により、ソフトウェア開発や研究開発 (R&D) の進め方は大きく変化している。特にLLM (Large Language Model) やAIエージェントを活用したコーディング支援は、プログラミングの効率化だけでなく、試作、データ解析、AI実装、検証といった研究開発全体の高速化を可能にしている。
　本講座では、生成AIの基本原理から、AIを活用したコーディング手法、プロンプト設計、AIエージェントの利用法、R&Dへの応用までを体系的に解説する。単なるツール紹介ではなく、「どのようにAIへ指示すれば実用的なコード生成につながるのか」「AIと人間がどのように役割分担すべきか」といった実践的観点を重視する。

はじめに
1. 生成AIによって変化する研究開発環境
2. ソフトウェア開発とAI活用の最新動向
3. 大学院教育における生成AI活用事例
生成AIとLLMの基礎
1. AI・LLM・VLMの概要
2. Transformerと大規模言語モデルの仕組み
3. トークンとコンテキストウインドウ
4. Reasoningモデルの考え方
プロンプトエンジニアリング
1. プロンプト設計の基本
2. Chain of Thought (COT)
3. Few-shot / In-context learning
4. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
5. Knowledge-grounded Prompting
生成AIを用いたコーディング
1. 自然言語によるコード生成
2. エラー解析とデバッグ支援
3. ライブラリ仕様を利用した実装
4. AIを用いたコード変換
5. 実装失敗を減らすための設計方法
AIエージェントと開発環境
1. AIエージェントの概要
2. MCP (Model Context Protocol)
3. CLI型AIエージェント
4. Codex,Claude Code,Gemini CLI等の活用
研究開発 (R&D) への応用
1. データ解析への応用
2. 機械学習実装への応用
3. コンピュータビジョン研究での活用事例
4. 実験・評価・検証の効率化
5. AIと人間の役割分担
実践事例・デモ
1. 既存コードを活用した実装事例
2. AIエージェントによる開発デモ
まとめ
1. 生成AI活用時代に求められるスキル
2. 今後の研究開発の展望
3. AI時代のエンジニアリング戦略

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講師

内山英昭氏
奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科情報科学領域サイバネティクス・リアリティ工学研究室 (CAREラボ)

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

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。

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生成AIで研究開発を加速するつまずかないAI活用法

admin — Thu, 06 Aug 2026 05:18:48 +0000

生成AIで研究開発を加速するつまずかないAI活用法

～生成AI時代の研究開発・コーディング手法を実践的に解説～

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7日〜18日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年9月16日まで承ります。

概要

開催日

2026年9月4日(金) 13時00分～ 16時30分

受講対象者

研究開発業務に生成AIを導入したい技術者・研究者
Python等を用いたデータ解析やAI開発に興味のある方
生成AIを活用した効率的なプログラミング手法を学びたい方
AIエージェントやLLMを実務に応用したい方

修得知識

LLM・生成AIの基本原理
生成AIを活用した開発・研究手法
AIへの効果的な情報設計と指示方法
AIエージェント・開発支援ツールの活用法
AI活用時の実践的ノウハウと注意点

プログラム

はじめに
1. 生成AIによって変化する研究開発環境
2. ソフトウェア開発とAI活用の最新動向
3. 大学院教育における生成AI活用事例
生成AIとLLMの基礎
1. AI・LLM・VLMの概要
2. Transformerと大規模言語モデルの仕組み
3. トークンとコンテキストウインドウ
4. Reasoningモデルの考え方
プロンプトエンジニアリング
1. プロンプト設計の基本
2. Chain of Thought (COT)
3. Few-shot / In-context learning
4. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
5. Knowledge-grounded Prompting
生成AIを用いたコーディング
1. 自然言語によるコード生成
2. エラー解析とデバッグ支援
3. ライブラリ仕様を利用した実装
4. AIを用いたコード変換
5. 実装失敗を減らすための設計方法
AIエージェントと開発環境
1. AIエージェントの概要
2. MCP (Model Context Protocol)
3. CLI型AIエージェント
4. Codex,Claude Code,Gemini CLI等の活用
研究開発 (R&D) への応用
1. データ解析への応用
2. 機械学習実装への応用
3. コンピュータビジョン研究での活用事例
4. 実験・評価・検証の効率化
5. AIと人間の役割分担
実践事例・デモ
1. 既存コードを活用した実装事例
2. AIエージェントによる開発デモ
まとめ
1. 生成AI活用時代に求められるスキル
2. 今後の研究開発の展望
3. AI時代のエンジニアリング戦略

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講師

内山英昭氏
奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科情報科学領域サイバネティクス・リアリティ工学研究室 (CAREラボ)

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

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。

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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

関連するセミナー・出版物

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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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攪拌プロセスの予測・計算の進め方、その応用

admin — Mon, 15 Jun 2026 05:44:31 +0000

Microsoft Excelを用いた

攪拌プロセスの予測・計算の進め方、その応用

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、撹拌の基礎から設計およびスケールアップまでを、動画を交えて詳しく解説いたします。
また、実際の最適設計およびスケールアップの計算をExcelとPythonを使って解説いたします。

配信期間

2026年8月27日(木) 13時00分～ 2026年9月6日(日) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年8月27日(木) 13時00分

受講対象者

攪拌・混合に関連する技術者、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

撹拌・混合の基礎
実際の撹拌装置設計計算
撹拌装置のスケールアップ手法
撹拌・混合操作のトラブルの原因と対策

プログラム

　撹拌プロセスの設計およびスケールアップを行う際にいろいろな疑問を持っているエンジニアの方が多くいらっしゃると思います。それを解決するには従来のノウハウだけではなく論理的なアプローチが必要です。
　本セミナーでは、撹拌の基礎から設計およびスケールアップまでを動画を数多く使い詳しく解説します。セミナーの最後に実際の最適設計およびスケールアップの計算をExcelテンプレートを使った実習をして頂きながら解説します。知識だけではなく具体的な計算も身に付けることができます。使用する数多くのExcelテンプレートのファイルは差し上げます。AIに関連した計算のGoogle Colabによる実習のPythonコードも差し上げます。撹拌・混合操作のトラブルと対策についても解説致します。

撹拌の基礎
1. 撹拌プロセスの目的
2. 撹拌プロセスの構成
3. 撹拌装置の設計の考え方
4. 撹拌装置のスケールアップの考え方
撹拌の指標となるパラメータ
1. 撹拌所要動力
  - 撹拌動力の線図と相関式
2. 混合時間
  - 混合時間の測定と相関式
3. 吐出流
4. 剪断応力
撹拌装置内の混合
1. 均相系の混合
  - 濃度均一化の撹拌所要動力と混合時間
2. 固液系の混合
  - 固体粒子分散
  - 見掛け粘度
  - 固体溶解速度
3. 液液系の混合
  - 液滴径
  - エマルション
  - 液滴径分布
4. 気液系の混合
  - 気体分散
  - 撹拌動力低下
5. 気液固系の混合
  - 固体粒子分散
  - 浮遊粒子分散
撹拌装置の設計
1. 撹拌槽と撹拌翼の種類と選定
2. バッフルの効果
3. 多段翼による撹拌
4. CFD/流動解析を活用した撹拌装置の設計
撹拌と物質/熱移動、反応の関係
1. 撹拌と物質/熱移動
2. 撹拌と反応
  - 撹拌と反応装置のサイズ
撹拌装置のスケールアップ
1. スケールアップの手法
2. 相似則
  - 撹拌指標の変化
  - 撹拌の操作範囲
3. CFD/流動解析を活用したスケールアップ
撹拌装置のトラブルと解決の戦略
1. 高粘性と非ニュートン流動特性
2. 泡沫層形成
3. トラブルの種類と解決の戦略
撹拌装置の展開
1. シングルユースバイオリアクター
2. 製薬/医療/食品工業の撹拌装置
  - 再生医療の大量細胞培養
3. 環境分野における撹拌装置
  - バイオリファイナリー
4. 撹拌分野におけるAIの活用
  - 撹拌プロセスのソフトセンサーと制御
  - デジタルツイン
Excelテンプレートを使っての実習
1. 撹拌装置の設計計算
  - 撹拌所要動力
  - 混合時間
  - 粒子浮遊
  - 限界撹拌速度
  - 固体粒子溶解
  - 乳化
  - 気体分散
  - 反応装置
  - バイオリアクターの設計
  - 非ニュートン流体の混合など
2. 撹拌装置のスケールアップ計算
  - 操作範囲
  - 晶析装置
  - スケールアップ基準
  - バイオリアクターのスケールアップ
  - 乳化装置のスケールアップなど
3. 撹拌プロセスにおけるAIの計算 (Google Colabによる実習) :
  - ハイブリッドモデル
  - 設計パラメータから性能パラメータの人工ニューラルネットワークによる予測
  - 溶存酸素濃度制御など

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

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

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

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年8月27日〜9月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。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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Pythonでのプログラミング実習で学ぶAI創薬入門講座

admin — Tue, 04 Aug 2026 07:58:16 +0000

Pythonでのプログラミング実習で学ぶAI創薬入門講座

～AI創薬の技術的な内容からPythonを用いた実践的なプログラミングまでをワンストップで習得できる入門講座～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、化合物構造をコンピュータ上で扱うために、ケモインフォマティクスの基礎である「化合物の表記方法、分子フィンガープリント、分子記述子」について、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて解説いたします。

開催日

2026年8月26日(水) 10時30分～ 16時30分

修得知識

分子生成AIおよび逆合成解析AIの背景にある基本的な理論と最新の技術動向
AI創薬が実際の創薬現場でどのように活用されているか、具体的な成功事例
Pythonおよびケモインフォマティクスライブラリ (RDKitなど) を用いた分子データの基本的な扱い方
AIモデルを用いた分子生成から、合成可能性評価までの実践的なワークフロー

プログラム

　本講座は、AI創薬の技術的な内容からPythonを用いた実践的なプログラミングまでをワンストップで習得できる入門講座です。前半の座学では、分子生成AIの最先端技術や実際の創薬研究における最新の応用事例を解説します。後半の実習では、Google Colabを用いて分子生成AIや逆合成解析AIを実際に動作させ、簡単な創薬解析のプロセスをハンズオンで体験します。理論と実践を組み合わせることで、AI創薬の具体的なワークフローを理解し、業務や研究へ導入するための確かな一歩を踏み出すことができます。

分子生成AIの技術解説と最新状況
分子生成AIを利用した創薬研究事例
分子生成AI・逆合成解析AIの実演
AIモデルを用いた簡単な創薬解析

質疑応答

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講師

藤秀義氏
ケモインフォ株式会社

代表取締役

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

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

: 47500円 (税別) / 52,250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 47,500円(税別) / 52,250円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

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

ライブ配信セミナーについて

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

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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

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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

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

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FPGA設計の基礎とVerilog HDLによる回路設計への応用および設計トラブル未然防止

admin — Wed, 24 Jun 2026 07:14:21 +0000

FPGAの設計スキルを一日で習得できる

FPGA設計の基礎とVerilog HDLによる回路設計への応用および設計トラブル未然防止

オンライン開催デモ付き

関連するセミナー・出版物

本セミナーは、申し込みの受け付けを終了いたしました。

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は2026年8月31日〜9月6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、FPGAの構成や設計フロー、トップダウン設計・状態遷移設計のポイント、メタステーブルや非同期設計などのトラブル対策を解説いたします。
また、組み合わせ回路・順序回路の基礎を踏まえ、Verilog HDLの実践的な記述方法、アップダウンカウンタ設計演習を通じて、Quartus Prime、ModelSim等の設計・検証ツールの活用法を解説いたします。

開催日

2026年8月24日(月) 10時00分～ 16時00分

受講対象者

FPGAを搭載した電子機器を開発する技術者

修得知識

デジタル回路の設計手法
FPGA設計の設計ポイントや留意点
FPGAの設計ツール、シミュレータの使用方法

プログラム

　FPGAは自由にプログラミング可能なIC (集積回路) です。最近ではエッジコンピューティングへの応用やハードウェアの高性能化などにより、今後益々FPGAの使用頻度が高くなっていくことが予想されます。しかしながら、マイコンのソフトウェアのプログラミングとは異なり、FPGAはデジタル回路をプログラミングで実現するICであることから、デジタル回路の知識がなければFPGAを設計することができません。
　本講座ではFPGAの概要や設計手順を解説しながら、FPGA設計のポイントや注意点を説明します。そして、デジタル回路の基礎を講義した後で、そのデジタル回路をverilog HDLで設計するための講義を入門編と応用編に分けて解説します。講義の最後にはアップダウンカウンタを例題とした演習を用意しており、演習を通じてインテル社のFPGA設計ツールやシミュレータの使用方法をデモで実演しながら解説します。初心者の方でもFPGAの設計スキルを一日で習得でき、ご自身の設計業務にすぐに活用できるため、大変お勧めです。

FPGAの概要
1. FPGAの構成要素
2. FPGAの種類
3. FPGAの回路実装
FPGA設計の手順
1. FPGA設計のフローチャート
2. コーディング
3. 論理合成
4. レイアウト
5. 実機検証
6. 大規模回路の有効な設計手法
FPGA設計のポイントと注意点
1. FPGA設計のポイント
  1. トップダウン設計
  2. 階層設計
  3. タイミングチャート
  4. ステートマシン (状態遷移) など
2. FPGA設計の注意点
  1. メタステーブル
  2. 非同期設計
  3. チャタリング・遅延対策
論理回路の基礎
1. 組み合わせ回路
2. 同期回路
  1. フリップフロップ
  2. セットアップ・ホールド時間
Verilog HDL入門編
1. モジュール構成
2. 組み合わせ回路
3. 順序回路
Verilog HDL応用編
1. 組み合わせ回路
  1. 演算ロジック回路
  2. セレクタ回路
  3. エンコード回路
  4. デコード回路など
2. 順序回路
  1. トグルカウンタ
  2. シフトレジスタ
  3. 10進カウンタ
  4. 非同期リセットと同期リセットなど
【デモ】アップダウンカウンタの設計
1. アップダウンカウンタの仕様設計
2. アップダウンカウンタのコーディング
3. アップダウンカウンタのシミュレーション
4. 設計ツール (Quartus Prime) の使用方法
5. タイミング検証ツール (Timing Analyzer) の使用方法
6. シミュレータ (ModelSim) の使用方法
Q&A

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講師

高瀨弘嗣 (髙瀨弘嗣) 氏
デルタテックラボラトリ株式会社

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)

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)

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セミナー資料は、PDFファイルを配布予定です。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
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講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
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攪拌プロセスの予測・計算の進め方、その応用

admin — Mon, 15 Jun 2026 05:43:07 +0000

Microsoft Excelを用いた

攪拌プロセスの予測・計算の進め方、その応用

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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27日〜9月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8月27日まで承ります。

概要

開催日

2026年8月18日(火) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

攪拌・混合に関連する技術者、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

撹拌・混合の基礎
実際の撹拌装置設計計算
撹拌装置のスケールアップ手法
撹拌・混合操作のトラブルの原因と対策

プログラム

撹拌の基礎
1. 撹拌プロセスの目的
2. 撹拌プロセスの構成
3. 撹拌装置の設計の考え方
4. 撹拌装置のスケールアップの考え方
撹拌の指標となるパラメータ
1. 撹拌所要動力
  - 撹拌動力の線図と相関式
2. 混合時間
  - 混合時間の測定と相関式
3. 吐出流
4. 剪断応力
撹拌装置内の混合
1. 均相系の混合
  - 濃度均一化の撹拌所要動力と混合時間
2. 固液系の混合
  - 固体粒子分散
  - 見掛け粘度
  - 固体溶解速度
3. 液液系の混合
  - 液滴径
  - エマルション
  - 液滴径分布
4. 気液系の混合
  - 気体分散
  - 撹拌動力低下
5. 気液固系の混合
  - 固体粒子分散
  - 浮遊粒子分散
撹拌装置の設計
1. 撹拌槽と撹拌翼の種類と選定
2. バッフルの効果
3. 多段翼による撹拌
4. CFD/流動解析を活用した撹拌装置の設計
撹拌と物質/熱移動、反応の関係
1. 撹拌と物質/熱移動
2. 撹拌と反応
  - 撹拌と反応装置のサイズ
撹拌装置のスケールアップ
1. スケールアップの手法
2. 相似則
  - 撹拌指標の変化
  - 撹拌の操作範囲
3. CFD/流動解析を活用したスケールアップ
撹拌装置のトラブルと解決の戦略
1. 高粘性と非ニュートン流動特性
2. 泡沫層形成
3. トラブルの種類と解決の戦略
撹拌装置の展開
1. シングルユースバイオリアクター
2. 製薬/医療/食品工業の撹拌装置
  - 再生医療の大量細胞培養
3. 環境分野における撹拌装置
  - バイオリファイナリー
4. 撹拌分野におけるAIの活用
  - 撹拌プロセスのソフトセンサーと制御
  - デジタルツイン
Excelテンプレートを使っての実習
1. 撹拌装置の設計計算
  - 撹拌所要動力
  - 混合時間
  - 粒子浮遊
  - 限界撹拌速度
  - 固体粒子溶解
  - 乳化
  - 気体分散
  - 反応装置
  - バイオリアクターの設計
  - 非ニュートン流体の混合など
2. 撹拌装置のスケールアップ計算
  - 操作範囲
  - 晶析装置
  - スケールアップ基準
  - バイオリアクターのスケールアップ
  - 乳化装置のスケールアップなど
3. 撹拌プロセスにおけるAIの計算 (Google Colabによる実習) :
  - ハイブリッドモデル
  - 設計パラメータから性能パラメータの人工ニューラルネットワークによる予測
  - 溶存酸素濃度制御など

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

: 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
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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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臨床研究のためのサンプルサイズ設計入門

admin — Wed, 01 Jul 2026 22:01:59 +0000

臨床研究のためのサンプルサイズ設計入門

～リサーチクエスチョンの立て方から、統計ソフトでの計算・Pythonによるシミュレーションまで～

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概要

本セミナーでは、研究デザインの基礎から、実際にサンプルサイズを算出する方法まで、一貫して丁寧に解説いたします。
また、基本的に無料ツールを使った計算方法も紹介し、さらに計算後のシミュレーションの意義やAI (GPTs) を活用した設計支援の可能性にも触れます。

配信期間

2026年8月17日(月) 13時00分～ 2026年8月24日(月) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年8月21日(金) 16時30分

受講対象者

医学・看護・薬学など、臨床研究に関心のある方

修得知識

臨床研究の問いを「リサーチクエスチョン (PICO/PECO) 」として明確にする方法
自分の研究に適した研究デザイン (単群・2群比較・観察・介入など) の考え方
サンプルサイズ設計の基本的な4要素 (α、β、効果量、症例数) の意味と使い方
ツールを用いた実際のサンプルサイズ計算方法 (簡単なコード実演あり)
サンプルサイズを設定した後に、検出力を確認するためのシミュレーションの活用法
GPTなどのAIを用いた、研究設計の効率化への展望

プログラム

　臨床研究において「どれだけの症例数が必要か?」という問いは極めて重要です。この講演では、研究デザインの基礎から、実際にサンプルサイズを算出する方法まで、一貫して丁寧に解説します。また、基本的に無料ツールを使った計算方法も紹介し、さらに計算後のシミュレーションの意義やAI (GPT) を活用した設計支援の可能性にも触れます。
　本講習は、統計が苦手でも大丈夫なように構成されており、明日からの研究設計に役立つ知識が身につきます。

導入
- 講演の目的と全体構成の説明
- サンプルサイズ設計は、その前段階が重要

第1部:リサーチクエスチョンの構築
- CQ→PICO/PECO・FINERで問いを絞り、リサーチクエスチョンに繋げる
第2部:研究デザインの選択と構成要素
- 検証的研究と探索的研究
- 単群/2群比較、介入/観察、適格基準など
第3部:サンプルサイズ設計の基本理論
- サンプルサイズ設計の意義
- 4つの要素
  - α
  - β
  - 効果量
  - N
- 計算以外で考慮する要因
  - 資金
  - 時間
  - 希少疾患など
第4部:統計ソフト/計算ツールによる実演
- 統計ソフト/計算ツールでの具体的計算例
- 計算後シミュレーションの勧め
- 練習問題
- 例題を用いて実際の計算
第5部:GPTsによる研究支援の可能性
- サンプルサイズGPTsの紹介
質疑応答

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

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17日〜24日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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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臨床研究のためのサンプルサイズ設計入門

admin — Wed, 01 Jul 2026 22:01:16 +0000

臨床研究のためのサンプルサイズ設計入門

～リサーチクエスチョンの立て方から、統計ソフトでの計算・Pythonによるシミュレーションまで～

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8月17日〜24日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年8月21日まで承ります。

概要

開催日

2026年8月7日(金) 13時00分～ 16時30分

受講対象者

医学・看護・薬学など、臨床研究に関心のある方

修得知識

臨床研究の問いを「リサーチクエスチョン (PICO/PECO) 」として明確にする方法
自分の研究に適した研究デザイン (単群・2群比較・観察・介入など) の考え方
サンプルサイズ設計の基本的な4要素 (α、β、効果量、症例数) の意味と使い方
ツールを用いた実際のサンプルサイズ計算方法 (簡単なコード実演あり)
サンプルサイズを設定した後に、検出力を確認するためのシミュレーションの活用法
GPTなどのAIを用いた、研究設計の効率化への展望

プログラム

導入
- 講演の目的と全体構成の説明
- サンプルサイズ設計は、その前段階が重要

第1部:リサーチクエスチョンの構築
- CQ→PICO/PECO・FINERで問いを絞り、リサーチクエスチョンに繋げる
第2部:研究デザインの選択と構成要素
- 検証的研究と探索的研究
- 単群/2群比較、介入/観察、適格基準など
第3部:サンプルサイズ設計の基本理論
- サンプルサイズ設計の意義
- 4つの要素
  - α
  - β
  - 効果量
  - N
- 計算以外で考慮する要因
  - 資金
  - 時間
  - 希少疾患など
第4部:統計ソフト/計算ツールによる実演
- 統計ソフト/計算ツールでの具体的計算例
- 計算後シミュレーションの勧め
- 練習問題
- 例題を用いて実際の計算
第5部:GPTsによる研究支援の可能性
- サンプルサイズGPTsの紹介
質疑応答

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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)

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- 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)
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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

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機械学習による適応的実験計画

admin — Wed, 08 Jul 2026 07:38:27 +0000

機械学習による適応的実験計画

～ベイズ最適化と能動的レベル集合推定の基礎と実践 / 少ない実験回数で効率的に最適条件を探索する適応的実験計画 / 理論、統計モデリング、アルゴリズムから、Python実装・応用事例まで～

オンライン開催 PC実習付きデモ付き

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概要

本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

開催日

2026年8月6日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

データ取得コストが高い問題を扱う分野の実務者の方
- 医学 (創薬)
- 材料科学など

修得知識

機械学習による適応的実験計画の考え方
ベイズモデリングの基礎知識
ベイズ最適化や能動的レベル集合推定の基礎知識
ベイズ最適化や能動的レベル集合推定の実行方法
具体的な適用事例

プログラム

　科学的な営みを実行していく上で、「設計」や「計画」はおろそかにすることができない重要なプロセスです。設計や計画が問題の根幹となっている例は、ロボット開発・創薬・天然資源の探鉱など枚挙に暇がありません。近年、設計や計画問題に対するデータ駆動型のアプローチ、また、それを実現するための情報技術である機械学習が注目されています。
　データ駆動型のアプローチは、データ分析の方法だけでなく、データ収集の方法も考察および最適化の対象とします。特に後者の性質は、ものづくりなどデータ収集コストが非常に高い分野においては重要な意味を持っていると考えられます。
　本セミナーでは、データ駆動型のアプローチの一つである適応的実験計画に注目し、ベイズ最適化と能動的レベル集合推定という2つの手法について、統計モデリング、アルゴリズム、適用事例を解説したいと思います。

導入
1. 機械学習によるデータ駆動型アプローチ
  - 能動学習、適応的実験計画という考え方について
2. ブラックボックス関数の最適化問題とベイズ最適化・レベル集合推定
ベイズモデルによる機械学習と回帰のための適応的実験計画
1. ベイズ線形回帰
2. ガウス過程回帰
3. ガウス過程回帰に基づく関数推定のための適応的実験計画
ベイズ最適化の方法論
1. ベイズ最適化の基本アルゴリズム
2. 様々な獲得関数に基づくベイズ最適化
能動的レベル集合推定の方法論
1. レベル集合推定問題の定式化とアルゴリズム
2. 能動的レベル集合推定のための獲得関数
より複雑な問題に対するベイズ最適化
1. 制約付き最適化のためのベイズ最適化
2. コスト考慮型のベイズ最適化
3. 多目的最適化のためのベイズ最適化
4. 複数条件を同時に観測できる問題のためのベイズ最適化
5. 高次元な入力空間上のベイズ最適化
6. 外部データを利用したベイズ最適化:転移学習との融合
応用事例紹介
1. 機械学習モデルのハイパーパラメータ最適化
2. レベル集合推定による太陽電池用シリコンインゴットの低品質領域の推定
3. Siエピタキシャル成長プロセス条件の最適化
4. 抗がん剤第I相臨床試験における最大耐用量の推定
5. がん剤第I/II相臨床試験における毒性と有効性を考慮した許容用量集合の推定
ベイズ最適化の実行
1. Pythonによるベイズ最適化の実装方法の紹介
2. 回帰のための能動学習、ベイズ最適化、能動的レベル集合推定のデモ紹介
  - Google colaboratoryにアクセス可能な方はハンズオン

質疑応答

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講師

松井孝太氏
京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻医療統計学分野

准教授

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

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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、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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「工場サイバーセキュリティ」基礎講座

admin — Wed, 17 Jun 2026 06:51:09 +0000

「工場サイバーセキュリティ」基礎講座

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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8月17日〜23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、工場におけるサイバーセキュリティについて取り上げ、OT (制御・運用技術) セキュリティの基礎から、ITとの違い、現場で実践すべき対策の進め方、実際のインシデント事例までを分かりやすく解説いたします。

開催日

2026年8月5日(水) 13時00分～ 16時00分

修得知識

工場を取り巻くサイバー脅威の変化
操業停止・品質・納期など現場オペレーションへの影響
ITセキュリティとOTセキュリティの違い
工場システムを守るうえで重視すべき考え方
サイバーセキュリティリスクを安全・品質・操業継続などの現場リスクと結び付けて捉える視点
現状把握、優先順位付け、ガイドライン活用など、工場セキュリティ対策の基本的な進め方
自工場で確認すべきリスク要因や対策検討のポイント、事例

プログラム

　「わが社の工場はサイバー攻撃に遭うはずがない」そう思っていませんか。DXやAI活用、リモート保守、データ連携が進む中で、工場システムはこれまで以上に外部環境やITシステムとつながるようになっています。その一方で、ランサムウェア攻撃やサプライチェーンを経由した被害により、操業停止、品質・納期への影響、取引先対応や説明責任につながる事例も見られます。
　工場サイバーセキュリティは、単なるIT部門の課題ではありません。安全、品質、納期、コストといった現場の目標を守り、安定したオペレーションを継続するためのリスク管理の一部です。
　本講座では、なぜ今工場セキュリティが重要なのか、OTセキュリティとは何か、何から始めてどう実践すればよいのかを、基礎から分かりやすく解説します。事例やガイドラインの活用方法も交えながら、自工場に置き換えて考えるための視点を持ち帰っていただくことを目指します。

第1部:なぜ今、工場セキュリティが重要なのか
〜操業を守るためのセキュリティリスク理解〜
- DX・AI活用の進展と工場を取り巻く脅威の変化
- 操業停止リスクと経営インパクト
- 説明責任と実効性
  「セキュリティ=コスト」から「事業継続投資」へ
第2部:OTセキュリティとは何か
〜現場のオペレーションを守るという考え方〜
- OTとは何か?ITとは何が違うのか
- ITのCIAと、OTで重視すべきSEQCD
- サイバーセキュリティリスクと現場リスクの関係
- 工場ネットワーク環境の特徴と対策の考え方
第3部:OTセキュリティ対策の進め方
〜何から始め、どう実践するか〜
- 工場セキュリティ対策の基本フレームワーク
- 現状把握と優先順位付けの考え方
- 「ガイドライン」を有効活用するヒント
- 対策実践1:組織・運用による対策
- 対策実践2:ネットワーク・セキュリティ機器による技術対策
- よくあるつまずきポイントと処方箋
第4部:事例から学ぶ工場セキュリティ
〜自社・自工場に置き換えて考える〜
- インシデント事例の紹介
- 想定されるリスク要因
- 自社・自工場で確認すべきポイント
- 事例からの学び・教訓
まとめ
Q&A

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講師

佐々木弘志氏
フォーティネットジャパン合同会社 OTビジネス開発部

部長
藤原健太氏
フォーティネットジャパン合同会社 OTビジネス開発部

担当部長
小泉和也氏
フォーティネットジャパン合同会社 OTビジネス開発部

担当部長

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主催

株式会社TH企画 (TH企画セミナーセンター)

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お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名

: 35000円 (税別) / 38,500円 (税込)

複数名同時申込割引について

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

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

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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

ライブ配信セミナーをご希望の場合

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

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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17日〜23日を予定しております。
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多成分混合物の物性予測と機械学習の活用

admin — Sat, 06 Jun 2026 02:09:12 +0000

多成分混合物の物性予測と機械学習の活用

～限られた実験データからどのように混合物の物性を予測し、材料開発、プロセス設計へ活かすか?～

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概要

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

配信期間

2026年8月4日(火) 13時00分～ 2026年8月14日(金) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年8月4日(火) 13時00分

修得知識

多成分混合物の物性推算における機械学習の基本的な考え方
ニューラルネットワークを中心とした機械学習モデルの基礎
混合物物性データの特徴
組成・温度・分子構造情報を用いた記述子設計
既存の混合則や経験式と機械学習モデルの違い
限られた実験データから高精度な推算を行うために、物理化学的知見や理論的制約を機械学習に組み込む考え方
プロセス設計などの実問題において機械学習を適切に活用するための実践的な知識

プログラム

　多成分混合物の密度、粘度、熱物性、相平衡物性などは、化学プロセス設計、分離操作、材料開発において重要な基礎情報です。近年、これらの物性推算に対して機械学習の活用が進んでいますが、多成分系では成分数、組成、温度、圧力などの条件が複雑に組み合わさるため、十分な実験データを網羅的に取得することは容易ではありません。
　本講演では、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を紹介します。単純なブラックボックス型モデルではなく、理論的制約や事前知識を活用することで、学習効率や外挿性能を向上させる手法について解説します。
　また、一研究室レベルで収集可能な実験データを用いながら、既存の経験式や一般的な回帰モデルを上回る推算精度を達成した事例を紹介します。あわせて、データ削減の考え方、測定データと計算データの組み合わせ方、混合物物性に適した記述子設計、汎用的な実装の基本方針についても述べます。本講演を通じて、多成分混合物の物性推算において機械学習を効果的に活用するための実践的な視点を提供します。
　本講演を通じて、受講者は、多成分混合物の物性推算における機械学習の基本的な考え方を習得できる。具体的には、ニューラルネットワークを中心とした機械学習モデルの基礎、混合物物性データの特徴、組成・温度・分子構造情報を用いた記述子設計、既存の混合則や経験式と機械学習モデルの違いを理解することができる。また、限られた実験データから高精度な推算を行うために、物理化学的知見や理論的制約を機械学習に組み込む考え方を学び、プロセス設計などの実問題において機械学習を適切に活用するための実践的な知識を得ることができる。

機械学習とニューラルネットワークの基礎
1. 機械学習と従来の回帰モデルの違い
2. ニューラルネットワークの基本構造
3. 活性化関数と非線形関係の表現
4. 学習パラメータ数、過学習、汎化性能
5. 小規模データにおける機械学習活用の課題
多成分混合物の物性推算における課題
1. 化学プロセス設計における混合物物性の重要性
2. 密度、粘度、沸点、相平衡物性などの推算対象
3. 成分数、組成、温度に伴うデータ空間の拡大
4. 実験データ収集コストとデータ不足の問題
5. 既存の経験式・混合則による物性推算の限界
理論モデルと機械学習を融合した物性推算
1. ブラックボックス型機械学習の問題点
2. 混合則・過剰物性・温度依存性の物理化学的意味
3. 勾配制約を組み込んだハイブリッドAI
4. 理論的に不自然な推算挙動の抑制
5. 非理想混合物への適用例
多成分混合物の物性推算モデルの実装と応用
1. Pythonを用いた物性推算モデルの実装方針
2. データセットの作成、前処理、記述子設計
3. 学習、検証、テストによる推算性能の評価
4. 少量データで高精度化するためのモデル設計

質疑応答

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講師

村上裕哉氏
静岡大学工学領域化学バイオ工学系列

講師

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 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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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8月4日〜14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×特許情報活用の実践

admin — Sun, 31 May 2026 13:31:47 +0000

生成AI×特許情報活用の実践

～分析設計・ツール活用・IPランドスケープによる提案接続まで～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、特許情報分析の基礎とIPランドスケープの実践を、生成AI (ChatGPT・Claude・Gemini等) の活用方法について解説いたします。
生成AIを各工程に組み込んだ6段階の実践フローを仮想事例とともに紹介し、分析結果を経営提案・意思決定に接続する方法までを詳解いたします。

配信期間

2026年8月3日(月) 13時00分～ 2026年8月17日(月) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年8月14日(金) 17時00分

修得知識

特許情報分析の基礎
生成AIを活用した分析設計・ツールの使い分け・プロンプトエンジニアリング・品質設計
IPランドスケープの失敗パターン
分析結果を事業戦略の提案や意思決定に接続するための実践フロー

プログラム

　特許情報分析は、技術動向の把握や競合分析、新規事業探索など、事業戦略を支える重要な活動です。一方で、情報量の多さや分析工数の大きさ、分析結果を提案につなげる難しさから、十分に活用しきれていないケースも少なくありません。
　本講演では、特許情報分析の基礎とIPランドスケープの実践を、生成AI (ChatGPT・Claude・Gemini等) の活用を軸に一気通貫で解説します。前半では、特許情報の読み解き方、分析フローの設計、主要生成AIツールの特徴と使い分け、プロンプトエンジニアリングと品質設計の考え方を扱います。後半では、IPランドスケープが失敗する典型パターンを整理した上で、生成AIを各工程に組み込んだ6段階の実践フローを仮想事例とともに紹介し、分析結果を経営提案・意思決定に接続する方法までをお伝えします。
　生成AIを「万能な答えの装置」ではなく「思考と探索を拡張する装置」として正しく位置づけ、少人数でも再現可能な特許情報活用の実務設計を持ち帰っていただくことを目指します。

はじめに
1. 講師紹介
2. 本セミナーの目的とゴール
特許情報分析とは
1. 特許情報分析の基本と特許情報の読み解き方
2. 特許情報分析の活用ケースと部門別活用ステージ
3. 特許情報分析フロー (目的設定〜プレ分析〜現状分析)
4. 仮想事例:市場の技術トレンド把握 (水素燃料電池)
5. 事業戦略立案フレームワークと特許ポートフォリオ
IPランドスケープの概要
1. IPランドスケープとは・定義・知財ガバナンスとの関係
2. 公開事例と生成AI活用事例
3. 対象ケース
  - 既存事業強化
  - 用途探索
  - 新規事業探索
  - アライアンス先探索等
生成AIの基本と特許情報分析への活用
1. 生成AIの基本概要と主要ツール比較
  - ChatGPT
  - Claude
IPランドスケープが失敗する理由と生成AIによる克服
1. 失敗の典型パターン
  - 目的不明確
  - 事業理解の浅さ
  - 次アクション未接続等
2. 生成AIを組み込むことで失敗をどう減らせるか
3. IPランドスケープに生成AIを活用するメリット
  - 初速
  - 情報幅
  - プレ分析
  - 戦略整理
  - 提案作成
特許分析を支援する汎用生成AIツールとその使い分け
1. 特許情報分析フロー×生成AIツールのマッピング
2. ChatGPT活用例
  - 論点整理
  - テキストマイニング
  - 共起ネットワーク
  - BCGマトリクス等
3. Claude活用例
  - ダッシュボード
  - ビジネスモデルキャンバス
4. NotebookLM活用例
  - RAGによるフレームワーク分析
5. Gemini活用例
  - AI関数による分類付与
AI-in-the-Loop – 人間×AIの協働設計
1. AI-in-the-Loopとは何か
2. 人間が担う役割とAIが担う役割
3. 運用で外してはいけない点
プロンプトエンジニアリングと品質設計
1. プロンプトエンジニアリングの基本原則と迷信
2. データ分析視点のプロンプト設計
  - 構造化出力
  - RAG
  - Few-shot
3. 「一気に出力」が品質を壊す – Chain of Thoughtの考え方
4. 「品質は工程で作り込む」 – 工程ごとの品質確定設計
5. リスクレベルに応じた生成AIの使い分け
【実践編】生成AI×IPランドスケープ実践フロー (6段階)
1. 目的設定・問いの設計
2. 調査設計・母集団形成
3. プレ分析 (ランドスケープ俯瞰)
4. 現状分析 (深掘り分析)
5. 戦略の方向性整理
6. 提案・意思決定への接続
仮想事例
1. 半導体企業A社×飲料メーカーのアライアンス
2. Visionalの生成AIを活用した新事業探索
分析から提案に変える方法
1. ファクト→示唆→提案→次アクションの変換
2. エグゼクティブサマリーの作り方
3. 良い成果物と悪い成果物の違い
組織に実装するには
1. 依頼・受託構造とKPIの設計
2. 運用ルール・レビュー体制・企業事例
【余談】アイデア創出と生成AI
1. アイデア創出手法と多空間デザインモデル×生成AI
2. 自社技術を活用したテーマ創出フロー・事例
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

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

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- 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)
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- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
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生成AI×特許情報活用の実践

admin — Sun, 31 May 2026 13:31:00 +0000

生成AI×特許情報活用の実践

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概要

開催日

2026年7月31日(金) 13時00分～ 17時00分

修得知識

特許情報分析の基礎
生成AIを活用した分析設計・ツールの使い分け・プロンプトエンジニアリング・品質設計
IPランドスケープの失敗パターン
分析結果を事業戦略の提案や意思決定に接続するための実践フロー

プログラム

はじめに
1. 講師紹介
2. 本セミナーの目的とゴール
特許情報分析とは
1. 特許情報分析の基本と特許情報の読み解き方
2. 特許情報分析の活用ケースと部門別活用ステージ
3. 特許情報分析フロー (目的設定〜プレ分析〜現状分析)
4. 仮想事例:市場の技術トレンド把握 (水素燃料電池)
5. 事業戦略立案フレームワークと特許ポートフォリオ
IPランドスケープの概要
1. IPランドスケープとは・定義・知財ガバナンスとの関係
2. 公開事例と生成AI活用事例
3. 対象ケース
  - 既存事業強化
  - 用途探索
  - 新規事業探索
  - アライアンス先探索等
生成AIの基本と特許情報分析への活用
1. 生成AIの基本概要と主要ツール比較
  - ChatGPT
  - Claude
IPランドスケープが失敗する理由と生成AIによる克服
1. 失敗の典型パターン
  - 目的不明確
  - 事業理解の浅さ
  - 次アクション未接続等
2. 生成AIを組み込むことで失敗をどう減らせるか
3. IPランドスケープに生成AIを活用するメリット
  - 初速
  - 情報幅
  - プレ分析
  - 戦略整理
  - 提案作成
特許分析を支援する汎用生成AIツールとその使い分け
1. 特許情報分析フロー×生成AIツールのマッピング
2. ChatGPT活用例
  - 論点整理
  - テキストマイニング
  - 共起ネットワーク
  - BCGマトリクス等
3. Claude活用例
  - ダッシュボード
  - ビジネスモデルキャンバス
4. NotebookLM活用例
  - RAGによるフレームワーク分析
5. Gemini活用例
  - AI関数による分類付与
AI-in-the-Loop – 人間×AIの協働設計
1. AI-in-the-Loopとは何か
2. 人間が担う役割とAIが担う役割
3. 運用で外してはいけない点
プロンプトエンジニアリングと品質設計
1. プロンプトエンジニアリングの基本原則と迷信
2. データ分析視点のプロンプト設計
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4. 「品質は工程で作り込む」 – 工程ごとの品質確定設計
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【実践編】生成AI×IPランドスケープ実践フロー (6段階)
1. 目的設定・問いの設計
2. 調査設計・母集団形成
3. プレ分析 (ランドスケープ俯瞰)
4. 現状分析 (深掘り分析)
5. 戦略の方向性整理
6. 提案・意思決定への接続
仮想事例
1. 半導体企業A社×飲料メーカーのアライアンス
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分析から提案に変える方法
1. ファクト→示唆→提案→次アクションの変換
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3. 良い成果物と悪い成果物の違い
組織に実装するには
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感性工学商品開発プロセスへのAI応用

admin — Mon, 01 Jun 2026 02:13:57 +0000

感性工学商品開発プロセスへのAI応用

～高度な感性分析と生成AIの活用～

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概要

本セミナーでは、感性工学の基礎から解説し、感性工学データの最先端の分析手法、さらにAIによるデザインプロセスの変革方法について詳解いたします。

開催日

2026年7月31日(金) 13時00分～ 17時00分

修得知識

感性工学の基礎
古典的AIとしてエキスパートシステム
統計的学習理論の感性工学データへの応用
生成AIを用いた文章意味解析、画像生成

プログラム

　感性工学は、広島大学工学部の長町三生教授により1970年代初頭に始められました。以来、心理学測定法と多変量解析、80年代半ばからはAIの手法も多数取り入れてきました。1980年代からのAIの使用については2通りあり、一つは多変量解析の結果の、膨大な数値データをデザイン・設計実務でわかりやすく使用するための、グラフィックも兼ね備えたエキスパートシステムとして、もう一つは、多変量解析の限界を超えた分析を行うために、今で言う統計的学習理論、機械学習の中でも統計数理を重視する手法でした。その結果、少ないサンプル数や、説明変数間の強い相関などの問題を解消、形を統計量として扱うなどが可能になりました。
　2020年代からの生成AIをはじめとした手法の応用により、意味の世界まで踏み込んだ文章解析が可能になり、SNSを解析して観光振興の戦略を立てられます。また、感性工学評価実験の分析結果にもとづいて、生成AIを活用したデザインプロセスのスピード化などが可能になりました。
　この講座では、感性工学の手法の初歩を終えられた方むけに、感性工学の応用実践編として、上記のようなAI応用を中心に解説します。

感性工学の測定分析基礎手法概観
1. SD法と尺度論、統計分布
2. 主成分分析
  - 多次元の感性構造を抽出
3. クラスター分析
  - 代表的なサンプルのグループを形成、共通要素を発見する
4. 回帰分析系
  - 細かい設計要因と感性との間の関係を推定する
古典的AIの応用:感性工学エキスパートシステムとデザインプロセスの変革
1. エキスパートシステムとは
2. 感性工学エキスパートシステムの実例
3. 簡単な感性工学エキスパートシステムの作り方
4. 感性工学エキスパートシステムによるデザインプロセス
統計的学習理論の応用
1. 少数サンプル問題への対応
  - Partial Least Squares
  - PLS回帰分析
2. 自己組織化ニューラルネットワークによる階層化クラスター分析の安定化
  - arboART
3. 形を統計量として扱う – 洗練された形状には、アールは何ミリにすれば?
  - Morphometricsと感性工学への応用
4. お互いに高度に相関がある説明変数の場合
  - Random Forestによる回帰木
生成AIによる分析
1. 意味の世界まで踏み込んだ文章解析
  - BERT、LLMによるSNSの意味解析
2. 感性工学分析結果から、生成AIによるデザインバリエーションの自動生成方法

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複数名

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R&D支援センターからの案内を希望する方
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