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本セミナーでは、RAGとファインチューニングの技術的な使い分け、ローカルLLMを活用した自社データの安全な運用手法について解説いたします。

本セミナーでは、ドキュメントを作成するために必要なライティングの要件と、日本語で文章を書く際に注意しておかなければいけないポイント、日本語の文章の記述パターン、およびメディカル領域での表記ルール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、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。

本セミナーでは、米国FDAの要求事項およびIEC62366-1の要求事項を分かり易く解説いたします。
また、ユーザビリティエンジニアリング実施のための手順書サンプルを配布して、SOPの作成方法についても解説いたします。

本セミナーでは、専門技術の多くのテーマに携わってきた技術者が、自ら発想し仕事に活かしてきた経験を基に、発想とそれを実用化まで進めるための方法と留意点を解説いたします。

本セミナーでは、生成AIの法的リスク・知財リスクと実務的な対策について詳解いたします。

本セミナーでは、人工知能技術の基礎・応用ノウハウ、簡単に使える人工知能構築ツール・アルゴリズム、推定全数検査化・仮想検査の方法、人的な官能 (感性) 検査を機械化 (自動化) する方法、製造業における人工知能の使いこなしノウハウ、製造業で実績があり簡便に使える人工知能の知識について、分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、分析・企画提案に必要な各フレームワークの具体的な使い方、生成AIを活用した効率化のポイントについて解説いたします。
AIの基礎知識に加え、業務をどのように分解し、どこまでAIに任せ、どこを人が確認すべきかを実務目線で解説いたします。
ノーコード/ローコードで始める自動化から、RAG・AIエージェント・社内運用ルールまで、翌日からの業務改善につながる内容となっております。

本セミナーでは、生成AIを活用して外国特許調査を効率的かつ品質よく進める手法として、調査観点の分解、外国語キーワード・同義語の展開を踏まえた検索式設計、母集団のスクリーニング、原文との照合、対比表・クレームチャート作成、技術動向分析について解説いたします。

本セミナーでは、産業現場のAI異常検知・予知技術について取り上げ、摩耗限界予測、折損予兆検知、機器電源停止の事前予知、配線ゆるみ検知、スポット溶接異常検知、画像による異常検知、コンクリート練り混ぜ固さ予知、ひび割れ検出など、産業現場での20の実践事例をもとに、各種判定手法を整理・体系的に解説いたします。

本セミナーでは、従来の技術主導型の発想から顧客経験価値起点の発想へ転換し、AIを活用した市場分析、顧客理解、競争分析、戦略構想の実践手法を体系的に解説いたします。