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本セミナーでは、R&D部門のデータ共有、利活用の実情から解説し、データ共有・利活用状況を改善するために必要な方策に関して、研究開発支援プラットフォームを導入する際に必要な要件及び、各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明いたします。

本セミナーでは、実験の考え方や実験データの解析、記録の仕方、まとめ方について、特に実験ノートに代表される“記録“に重点を置いて解説いたします。

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

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

本セミナーでは、R&D部門におけるデータの収集、処理、分析を自動化し、組織全体でデータを有効に活用する手法やツールについて解説いたします。
また、生産プロセスの効率化や品質向上、材料設計の加速化に向けた課題に対する解決策や具体的な手法について解説いたします。

本セミナーでは、規制対応業務の電子規制対応ポイント、データ・記録に対する規制当局の期待、電子実験ノート導入・運用におけるポイント、紙および電子データの運用・管理ポイント、規制当局指摘事項から見えるシステムとデータの運用・管理におけるポイントについて、体系的に分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、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」を題材とした座学 (MIを現場で進める上での考え方や知識など) とハンズオン (AIフレンドリーなデータへの整形や各タスクにおけるPythonコードの実行など) を扱います。

本セミナーでは、研究現場を熟知した整理収納アドバイザーが、研究者や技術者の視点に立った整理収納の理論、主体的に環境改善を進めるための具体的な方法や実践的なアプローチについて具体的な実例を交えて解説いたします。
また、ラボ整理の観点から、実験ノートの効果的な活用方法についても紹介いたします。

本セミナーでは、電子実験ノート (ELN) や研究機器データ管理システム (SDMS) の導入・活用について取り上げ、研究や生産活動における情報管理体制、電子的ツールを用いることによる利点、運用における紙と電子の違い、情報管理によるDX (Digital Transformation) の進め方、選定や導入において想定される課題について解説いたします。

本セミナーでは、材料開発の実務に資するデータ分析の考え方から材料開発現場における各種データ (表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など) の扱い方、現場でよくある課題への対処法について解説いたします。

本セミナーでは、電子実験ノート (ELN) や研究機器データ管理システム (SDMS) の導入・活用について取り上げ、研究や生産活動における情報管理体制、電子的ツールを用いることによる利点、運用における紙と電子の違い、情報管理によるDX (Digital Transformation) の進め方、選定や導入において想定される課題について解説いたします。

本セミナーでは、R&D部門のデータ共有・利活用の実情、属人的データ共有状況が生み出される原因、属人的データ共有状況が引き起こす問題、報告書の共有で期待して良いこと・良くないこと、機械学習などのMIの特性と注意すべき点、R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点、データベース導入時・運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策について、詳しく解説いたします。

本セミナーでは、研究現場を熟知した整理収納アドバイザーが、研究者や技術者の視点に立った整理収納の理論を、具体的な実例を交えて解説いたします。
また、ラボ整理の観点から、実験ノートの効果的な活用方法についても紹介いたします。