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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～

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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

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

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。

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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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

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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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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

ライブ配信セミナーに申し込む

アーカイブ配信セミナーに申し込む

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

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8月31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。

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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

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
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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「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

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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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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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

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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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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?～

オンライン開催

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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。

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。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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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

関連するセミナー・出版物

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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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講師

上村侑太郎氏
LeXi/Vent

代表

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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 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)

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3日〜17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 13:31:00 +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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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3日〜17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14日まで承ります。

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
  - 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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講師

上村侑太郎氏
LeXi/Vent

代表

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主催

株式会社 R&D支援センター

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受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

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案内割引・複数名同時申込割引について

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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)
- 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)
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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

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開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
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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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～

オンライン開催

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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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講師

石原茂和氏
広島国際大学健康科学部心理学科

教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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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

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
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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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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)

admin — Sun, 07 Jun 2026 06:54:59 +0000

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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概要

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

配信期間

2026年7月30日(木) 10時30分～ 2026年8月13日(木) 16時30分
2026年7月30日(木) 10時30分～ 2026年8月13日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年8月11日(火) 16時30分

修得知識

Pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになる

プログラム

　「スペクトルを取り扱うすべての大学生・大学教員・研究者・データサイエンティスト」を対象とし、スペクトルにケモメトリクスや機械学習を適用して分類・定量を行う方法について学んでいきます。皆さん自身でプログラムを駆使して分類・定量を自由自在に行えるようにするためは1.プログラム言語 (python) 、2.統計、3.ケモメトリクス・機械学習、4.スペクトル、5.試料について学ぶ必要があります。この講演では1 – 3について初学者の方でも十分理解できるように丁寧に説明を進めていきます。もちろんこれらを十分理解されている方にとっても新しい発見のある内容となっています。統計・ケモメトリクス・機械学習のそれぞれで、その内容について詳しく説明した後、ダウンロード可能なデータを用いて、pythonプログラムによって解析を進めることで、理論と実践の両方を理解していきます。プログラムを効率的に書くためにChatGPTやClaude codeも用います。

Python を用いたスペクトルデータ解析
1. LLM (large language model) について
  1. 深層学習とTransformerモデル
  2. LLMの概要
  3. ChatGPTによるプログラム支援
  4. Claude codeによるエージェント支援
  5. Pythonについて
  6. ケモメトリクスと機械学習
  7. データベースとスペクトル解析
2. ケモメトリクスとは
  1. Lambert-beer則
  2. CLS
  3. ILS
  4. PCA
  5. PLSR
Python を用いたスペクトルデータ解析
1. 機械学習とは
  1. 近傍法
  2. ランダムフォレスト
  3. サポートベクトルマシン
  4. ニューラルネットワーク
2. スペクトル前処理
  1. 中心化・標準化
  2. スムージング
  3. カーブフィッティング
  4. 微分処理
3. ケモメトリクス実践
  1. スペクトルデータから目的変数を予測する
  2. HSIデータへの応用と画像解析

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

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

: 100000円 (税別) / 110,000円 (税込)

複数名

: 42500円 (税別) / 46,750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 80,000円(税別) / 88,000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 42,500円(税別) / 46,750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 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 85,000円(税別) / 93,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 127,500円(税別) / 140,250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 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 200,000円(税別) / 220,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 300,000円(税別) / 330,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月30日〜8月13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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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (後編)

admin — Sun, 07 Jun 2026 06:58:20 +0000

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (後編)

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

関連するセミナーとの同時申し込みは、こちらより承っております。

アーカイブ配信「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)」 (配信期間 : 2026年7月30日〜8月13日を予定)

概要

配信期間

2026年7月30日(木) 10時30分～ 2026年8月13日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年8月11日(火) 16時30分

修得知識

Pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになる

プログラム

機械学習とは
1. 近傍法
2. ランダムフォレスト
3. サポートベクトルマシン
4. ニューラルネットワーク
スペクトル前処理
1. 中心化・標準化
2. スムージング
3. カーブフィッティング
4. 微分処理
ケモメトリクス実践
1. スペクトルデータから目的変数を予測する
2. HSIデータへの応用と画像解析

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

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

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

2日間コースのお申込み

アーカイブ配信「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)」 (配信期間 : 2026年7月30日〜8月13日を予定)

セット対象セミナー

アーカイブ配信「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)」 (配信期間 : 2026年7月30日〜8月13日を予定)
- 通常受講料 : 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 割引受講料 : 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
アーカイブ配信「Python を用いたスペクトルデータ解析 (後編)」 (配信期間 : 2026年7月30日〜8月13日を予定)
- 通常受講料 : 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 割引受講料 : 45,000円(税別) / 49,500円(税込)

アーカイブ配信セミナー

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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編)

admin — Sun, 07 Jun 2026 06:57:07 +0000

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編)

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7月30日〜8月13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11日まで承ります。

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アーカイブ配信「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)」 (配信期間 : 2026年7月30日〜8月13日を予定)

概要

配信期間

2026年7月30日(木) 10時30分～ 2026年8月13日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年8月11日(火) 16時30分

修得知識

Pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになる

プログラム

LLM (large language model) について
1. 深層学習とTransformerモデル
2. LLMの概要
3. ChatGPTによるプログラム支援
4. Claude codeによるエージェント支援
5. Pythonについて
6. ケモメトリクスと機械学習
7. データベースとスペクトル解析
ケモメトリクスとは
1. Lambert-beer則
2. CLS
3. ILS
4. PCA
5. PLSR

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

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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)

2日間コースのお申込み

アーカイブ配信「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)」 (配信期間 : 2026年7月30日〜8月13日を予定)

セット対象セミナー

アーカイブ配信「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)」 (配信期間 : 2026年7月30日〜8月13日を予定)
- 通常受講料 : 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 割引受講料 : 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
アーカイブ配信「Python を用いたスペクトルデータ解析 (後編)」 (配信期間 : 2026年7月30日〜8月13日を予定)
- 通常受講料 : 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 割引受講料 : 45,000円(税別) / 49,500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。
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知財業務における生成AI・AIエージェント活用とコーディングの進め方

admin — Tue, 12 May 2026 06:16:50 +0000

知財業務における生成AI・AIエージェント活用とコーディングの進め方

～知財業務のプロンプト化 / 効果的に現場へ導入する方法 / バイブコーディング、テスト、APIキーの管理など非エンジニアが押さえるべきポイント～

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、知的財産関連業務でAIツール、AIエージェントを活用するためのポイントを解説いたします。
知財業務で活用するための効果的なプロンプトの書き方、指示の仕方、AIツールを活用して強固な特許明細書を作成する際の留意点について詳解いたします。

配信期間

2026年7月29日(水) 10時30分～ 2026年8月6日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年7月29日(水) 10時30分

プログラム

　生成AIやAIエージェントの進展により、知財業務における調査・分析・文書作成・情報整理の進め方は大きく変わりつつあります。
　本講演では、前半においてソフトウェアエンジニアではない方にも分かるよう、GitHub Copilotを活用したコーディング支援の基礎、バイブコーディングの考え方と注意点、テストやAPIキー管理などの実務上の勘所を解説します。後半では、知財実務に役立つコーディングの実例を通じて、AIを実務へ安全かつ効果的に組み込むための具体的な進め方を紹介します。

生成AIとAIエージェントの基礎
ソフトウェアエンジニアではない人が押さえるべき基礎
GitHub Copilotの基本的な活用法
コーディング支援ツールの位置づけと使いどころ
バイブコーディングとは何か
生成AIツールの使い分け方
AI任せにしすぎないための注意点
APIキー管理と情報漏洩防止の基本
API連携による自律型エージェントの仕組み
知財業務でAI活用が求められる背景
知財業務のプロンプト化の考え方
知財業務への具体的な適用イメージ
知財実務に役立つコーディングの実例
最低限理解しておきたいテストの考え方
安全かつ効果的に現場導入するためのポイント

質疑応答

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講師

熊巳創氏
知財サイエンス

代表
廣田敦士氏
オムロンソーシアルソリューションズ株式会社

データサイエンティスト

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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

: 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7月29日〜8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を用いたスペクトルデータ解析 (後編)

admin — Sun, 07 Jun 2026 06:52:59 +0000

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (後編)

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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2026年7月28日,29日「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)」

概要

開催日

2026年7月29日(水) 10時30分～ 16時30分

修得知識

Pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになる

プログラム

機械学習とは
1. 近傍法
2. ランダムフォレスト
3. サポートベクトルマシン
4. ニューラルネットワーク
スペクトル前処理
1. 中心化・標準化
2. スムージング
3. カーブフィッティング
4. 微分処理
ケモメトリクス実践
1. スペクトルデータから目的変数を予測する
2. HSIデータへの応用と画像解析

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

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

: 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)

2日間コースのお申込み

2026年7月28日,29日「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)」

セット対象セミナー

2026年7月28日「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編)」
- 通常受講料 : 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 割引受講料 : 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
2026年7月29日「Python を用いたスペクトルデータ解析 (後編)」
- 通常受講料 : 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 割引受講料 : 45,000円(税別) / 49,500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7月30日〜8月13日を予定しております。
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ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント

admin — Tue, 12 May 2026 06:03:12 +0000

ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント

～スモールスタートから進めるラボオートメーションの環境構築と実践 / 実験自動化を動かすためのPython・生成AI活用と実装のポイント～

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、実験環境の自動化について取り上げ、ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント、実験自動化を動かすためのPython・生成AI活用と実装について詳解いたします。

配信期間

2026年7月29日(水) 10時00分～ 2026年8月8日(土) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年7月29日(水) 10時00分

修得知識

自ラボの作業を「再現性」と「効率」の観点で棚卸しし、自動化候補を特定する方法
低コスト構成 (ロボットアーム+3Dプリント+Python) でのPoC設計と費用・期間の見積もり
電動ピペット改造の設計要点と安全面の留意点
改良プロセスの進め方 (失敗要因の特定→設計改善→再評価) とスケールアップの勘所
将来の自律化 (条件推薦→実験→改善) に向けたロードマップの描き方

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
ラボオートメーションの実際

電子ラボノートの役割
電子ラボノートのMIへの貢献の在り方
電子ラボノートを定着させるための工夫

実験機器のリモート制御に関する基礎知識
生成AIを用いて効率的にラボオートメーションを実現する方法とその際の注意点

プログラム

第1部無機合成実験におけるスモールスタートラボオートメーション

(収録日時 : 2026年7月17日 10:00〜11:30)

　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
1. 実験再現性の向上とばらつき低減
2. 属人性の排除と技術継承の容易化
導入の障壁と対策:予算・スペース・安全設計・必要なスキル
1. 初期投資 (予算) の課題と段階的
2. 安全設計とリスクアセスメント導入
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)
1. 市販機器の内部構造の理解
2. 外部制御信号の取り出し方法
3. 安価な自動化ユニットとしての応用
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

第2部分析装置や実験操作のオートメーションシステムの構築方法

(収録日時 : 2026年7月17日 12:10〜13:40)

　企業の研究所や品質管理等の現場においては、未だに自動化されていない工程が数多く存在します。そしてそれらの工程の多くは、自動化が困難な場合が多いのが現実です。
　本セミナーでは、複雑な工程を含む実験、分析操作を自動化するノウハウについて、講演者自身が開発したシステムや発明品の実例を交えながら解説いたします。自動化が難しい工程や、予算的に自動化が進まない状況を改善するためのノウハウが得られます。

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の紹介
  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3部実験自動化に向けた環境構築と電子ラボノートの活用

(収録日時 : 2026年7月17日 13:50〜15:20)

　従来の紙の実験ノートに代わり電子ラボボートの活用が進んでいる。研究DX推進にあたってのキーワードは、「AI」×「データ」×「リモート化・スマート化」と言える。「リモート化・スマート化」は実験の自動化・リモート化であり、「データ」はデータの統合・管理といえる。ここに電子ラボノートが活用される。「AI」はデータ利活用であり、マテリアルズインフォマティクスにつながる。こうした全体像を見据えながら電子ラボノートの実験自動化への関わり方を述べる。

電子ラボノートの活用方針
電子ラボノートの重要性
研究DX
電子ラボノートの特徴
電子ラボノートの導入戦略
電子ラボノートの選定基準の設定
電子ラボノートの一例として – eLabFTW
共通機器に対する電子ラボノートの導入イメージ
NMR分析依頼書のテンプレート
データ収集のためのカルチャー
オープンマインド
リサーチトランスフォーメーション (RX) サイクルについて
RXサイクルの実装の姿

質疑応答

第4部 Pythonと生成AIを用いたラボオートメーションシステム設計

(収録日時 : 2026年7月17日 15:30〜17:00)

　人工知能を初めとするデータ科学技術の発展に伴い、大量にデータ取得が可能なラボオートメーションの重要性が高まっています。また、ChatGPTなどの生成AIがプログラミングを支援してくれるようになり、ラボオートメーション環境構築のハードルは徐々に下がっています。
　本講座では、生成AIを活用しながらPythonプログラミングを行うことにより、効率的にラボオートメーション環境を構築する方法や、実施例について紹介します。

イントロダクション
1. 自己紹介
2. 有機エレクトロニクスにおけるラボオートメーションの実例
3. ラボオートメーションのメリットと課題
実験機器のリモート制御入門
1. ハードウェアの設計・選定
2. VISA通信規格
3. プログラミング環境の選定
4. PyVISAを用いたリモート制御
5. PythonによるGUI開発
ChatGPTなどの生成AIを活用したラボオートメーション
1. 生成AIの概要
2. 生成AIを用いたGUI付きリモート制御プログラムの開発
3. 生成AIを用いたリモート制御の実例1: 電気計測
4. 生成AIを用いたリモート制御の実例2: 温度ステージ
5. 生成AIを用いたリモート制御の実例3: 電動ステージ
6. よくあるエラーと対処法
7. 推奨プロンプトテンプレート
8. 生成AIによるラボオートメーションの注意点
9. ラボオートメーション人材

質疑応答

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講師

林博之氏
京都大学大学院工学研究科材料工学専攻

助教
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
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
松井弘之氏
山形大学大学院有機材料システム研究科有機材料システム専攻

教授

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主催

株式会社技術情報協会

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。

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7月29日〜8月8日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編)

admin — Sun, 07 Jun 2026 06:52:19 +0000

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編)

オンライン開催

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関連するセミナーとの同時申し込みは、こちらより承っております。

2026年7月28日,29日「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)」

概要

開催日

2026年7月28日(火) 10時30分～ 16時30分

修得知識

Pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになる

プログラム

LLM (large language model) について
1. 深層学習とTransformerモデル
2. LLMの概要
3. ChatGPTによるプログラム支援
4. Claude codeによるエージェント支援
5. Pythonについて
6. ケモメトリクスと機械学習
7. データベースとスペクトル解析
ケモメトリクスとは
1. Lambert-beer則
2. CLS
3. ILS
4. PCA
5. PLSR

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

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

: 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)

2日間コースのお申込み

2026年7月28日,29日「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)」

セット対象セミナー

2026年7月28日「Python を用いたスペクトルデータ解析 (前編)」
- 通常受講料 : 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 割引受講料 : 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
2026年7月29日「Python を用いたスペクトルデータ解析 (後編)」
- 通常受講料 : 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 割引受講料 : 45,000円(税別) / 49,500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7月30日〜8月13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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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)

admin — Sun, 07 Jun 2026 06:49:33 +0000

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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概要

開催日

2026年7月28日(火) 10時30分～ 16時30分
2026年7月29日(水) 10時30分～ 16時30分

修得知識

Pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになる

プログラム

Python を用いたスペクトルデータ解析
1. LLM (large language model) について
  1. 深層学習とTransformerモデル
  2. LLMの概要
  3. ChatGPTによるプログラム支援
  4. Claude codeによるエージェント支援
  5. Pythonについて
  6. ケモメトリクスと機械学習
  7. データベースとスペクトル解析
2. ケモメトリクスとは
  1. Lambert-beer則
  2. CLS
  3. ILS
  4. PCA
  5. PLSR
Python を用いたスペクトルデータ解析
1. 機械学習とは
  1. 近傍法
  2. ランダムフォレスト
  3. サポートベクトルマシン
  4. ニューラルネットワーク
2. スペクトル前処理
  1. 中心化・標準化
  2. スムージング
  3. カーブフィッティング
  4. 微分処理
3. ケモメトリクス実践
  1. スペクトルデータから目的変数を予測する
  2. HSIデータへの応用と画像解析

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

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

: 100000円 (税別) / 110,000円 (税込)

複数名

: 42500円 (税別) / 46,750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 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 85,000円(税別) / 93,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 127,500円(税別) / 140,250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 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 200,000円(税別) / 220,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 300,000円(税別) / 330,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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

ライブ配信セミナーをご希望の場合

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

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月30日〜8月13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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外観検査のデジタル化・自動化

admin — Sun, 07 Jun 2026 06:06:43 +0000

外観検査のデジタル化・自動化

～Pythonを用いたディープラーニングAIの作成～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

配信期間

2026年7月27日(月) 10時30分～ 2026年7月31日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年7月29日(水) 16時30分

受講対象者

製造業等でこれから外観検査のデジタル化・自動化に取り組みたい方
ディープラーニングを用いた外観検査ソフトウェア作成に関心がある方

修得知識

外観検査システム作成方法
撮影環境の作成方法
生成AIによる外観検査ソフトウェアの作成方法
PytorchによるディープラーニングAIの作成方法
異常検知AIに関する知識

プログラム

　近年、AIを活用した外観検査システムの導入が進んでいる。本講座では、外観検査システムの全体像を理解するために、その構成要素である搬送装置、撮影環境、外観検査ソフトウェアについて解説する。特に外観検査ソフトウェアに焦点を当て、画像処理、機械学習、ディープラーニングといった技術を順を追って詳しく説明する。また、研修のデモでは、生成AIを活用した外観検査ソフトウェアの構築方法を紹介する。さらに、現場からの要望が多い正常品のみを学習する異常検知AIについても取り上げる。
　本講座を受講することで、AIを活用した外観検査システムの作成および評価ができるようになる。

外観検査デジタル化・自動化のポイント
1. 外観検査システム全体の構成
2. 搬送装置の作成例
3. 撮影環境の作成方法
  - カメラ
  - 照明
4. 寸法計測
5. 外観検査ソフトウェアに必要な機能
6. システム全体の評価方法
Pythonによる外観検査ソフトウェアの作成
1. プログラミング言語Pythonの使い方
2. 画像処理による正常、異常の判別
3. 機械学習を用いた判別
ディープラーニングAIの作成
1. ディープラーニングの仕組み
2. ディープラーニングAIを用いた判別
AIを用いた外観検査ソフトウェア作成デモ
1. 生成AIによるプログラムの生成
2. 画像収集ソフトウェアによる画像の収集
3. 実機搭載用ソフトウェアによる検査の実行
4. 異常検知AI (正常品のみを学習するAI) の紹介

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講師

木嶋祐太氏
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

: 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)

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7月27日〜31日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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生成AIを活用したデータ解析の基礎と実践

admin — Thu, 04 Jun 2026 08:10:00 +0000

生成AIを活用したデータ解析の基礎と実践

～テンプレート型プロンプトによる再現可能なExcel×Python解析～

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、生成AIをデータ解析に用いるため、学習・解析パートナーとして活用する方法について詳解いたします。

配信期間

2026年7月24日(金) 13時00分～ 2026年7月30日(木) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年7月28日(火) 17時00分

修得知識

Excel/Pythonを用いた検証前提のデータ解析ワークフロー
欠損値・型変換・外れ値処理など、前処理の理解
基本統計量・p値をAI出力と照合しながら理解する方法
AIエージェント/AIエディターの役割分担
テンプレート型プロンプトの設計・生成・再利用法
データ解析からレポート作成までの一貫したAI活用法

プログラム

　本講座では、生成AIを単なる自動化ツールとしてではなく、人間の理解と検証を支援する「学習・解析パートナー」として活用します。その一環として、場当たり的な指示ではなく、目的・入力・出力・検証方法を明示した「テンプレート型プロンプト」を設計・生成する手法を示します。さらに、Excel=検証装置、Python=実行装置、生成AI=両者を橋渡しする設計支援役という役割分担を軸に、再現性と理解を両立したデータ解析の進め方を紹介します。
　これにより、AIの出力が安定し、処理手順を第三者が追跡となり、ExcelやPythonで検証可能な解析を実現します。

導入:生成AI時代のデータ解析の基本構造
- 本セミナーのゴールと全体像
- Excel/Pythonと生成AIの関係整理
- AIエージェント/AIエディターの使い分け
- AIパートナード学習の考え方
プロンプト設計の基礎 – テンプレート型プロンプト生成法 –
- 良いプロンプト/悪いプロンプトの違い
- テンプレート型プロンプトの基本構造
- AIと一緒にプロンプトを改良・整形する方法
- 業務・教育で繰り返し使えるプロンプトの作り方
データの読み込みと前処理 – テンプレートを使ったAI協働処理 –
- 前処理とは何か
- 欠損値処理
  - 削除
  - 補完
  - 判断基準
- 型変換
  - 数値・文字列・日付の混在
- 外れ値処理
  - Zスコア
  - IQR
- AIに「処理理由」を説明させる方法
基本統計解析 – ExcelとPythonによるクロス検証 –
- 平均値・標準偏差の意味と確認方法
- t値・p値を「数式でなく意味」で理解する
- Excel関数とPython結果の照合
- AI出力をどこまで信じ、どこを疑うか
可視化 – AIに“図を考えさせる” –
- Excelグラフの使い分け
- Python (matplotlib) による可視化
- 見せる図/考える図の違い
- 論文・報告向け図表の基本原則
レポート作成とまとめ
- データ解析から文章化までの流れ
- AI生成文章のチェックポイント
- スキル整理・質疑応答

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講師

古橋武氏
名古屋大学

名誉教授

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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 40,000円(税別) / 44,000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 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 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 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7月24日〜30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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多成分混合物の物性予測と機械学習の活用

admin — Sat, 06 Jun 2026 02:08:34 +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?～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年8月4日〜14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4日まで承ります。

概要

開催日

2026年7月24日(金) 13時00分～ 16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

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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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。
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セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
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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視聴期間は2026年8月4日〜14日を予定しております。
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外観検査のデジタル化・自動化

admin — Sun, 07 Jun 2026 06:05:54 +0000

外観検査のデジタル化・自動化

～Pythonを用いたディープラーニングAIの作成～

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7月27日〜31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7月29日まで承ります。

概要

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

開催日

2026年7月24日(金) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

製造業等でこれから外観検査のデジタル化・自動化に取り組みたい方
ディープラーニングを用いた外観検査ソフトウェア作成に関心がある方

修得知識

外観検査システム作成方法
撮影環境の作成方法
生成AIによる外観検査ソフトウェアの作成方法
PytorchによるディープラーニングAIの作成方法
異常検知AIに関する知識

プログラム

外観検査デジタル化・自動化のポイント
1. 外観検査システム全体の構成
2. 搬送装置の作成例
3. 撮影環境の作成方法
  - カメラ
  - 照明
4. 寸法計測
5. 外観検査ソフトウェアに必要な機能
6. システム全体の評価方法
Pythonによる外観検査ソフトウェアの作成
1. プログラミング言語Pythonの使い方
2. 画像処理による正常、異常の判別
3. 機械学習を用いた判別
ディープラーニングAIの作成
1. ディープラーニングの仕組み
2. ディープラーニングAIを用いた判別
AIを用いた外観検査ソフトウェア作成デモ
1. 生成AIによるプログラムの生成
2. 画像収集ソフトウェアによる画像の収集
3. 実機搭載用ソフトウェアによる検査の実行
4. 異常検知AI (正常品のみを学習するAI) の紹介

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講師

木嶋祐太氏
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

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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

ライブ配信セミナーをご希望の場合

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

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7月27日〜31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 — Mon, 11 May 2026 06:49:45 +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

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。

配信期間

2026年7月23日(木) 13時00分～ 2026年7月31日(金) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年7月23日(木) 13時00分

プログラム

　実験データベースは、単なるデータの保管・管理システムの枠を超え、LLMが活用できる「企業固有の知識源」へとその役割を変えつつある。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。このギャップを埋め、LLMに自社の実験知見を与えるのが、実験データベースの新たな役割である。特にグラフ型データベースは、以下の理由で実験データとLLMの連携に適している。

LLMが自然言語をクエリに変換する際、グラフクエリは変換コストが低く、精度が高い
「この実験でこの材料を使い、この特性を計測した」という実験の内容を、ノードとエッジでLLMに対して明示的に表現できる

重要度が増す実験データベース
1. MCPの急拡大とAIエージェントの企業導入動向
2. 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
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 (実践編)
1. Neo4j Desktop 2へのデータ登録とClaude Desktopとの接続
2. Pythonでツールを作り生成AI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. 生成AIとの会話による構築プロセス
5. 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7月23日〜31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を活用したデータ解析の基礎と実践

admin — Thu, 04 Jun 2026 08:09:25 +0000

生成AIを活用したデータ解析の基礎と実践

～テンプレート型プロンプトによる再現可能なExcel×Python解析～

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7月24日〜30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7月28日まで承ります。

概要

本セミナーでは、生成AIをデータ解析に用いるため、学習・解析パートナーとして活用する方法について詳解いたします。

開催日

2026年7月22日(水) 13時00分～ 17時00分

修得知識

Excel/Pythonを用いた検証前提のデータ解析ワークフロー
欠損値・型変換・外れ値処理など、前処理の理解
基本統計量・p値をAI出力と照合しながら理解する方法
AIエージェント/AIエディターの役割分担
テンプレート型プロンプトの設計・生成・再利用法
データ解析からレポート作成までの一貫したAI活用法

プログラム

導入:生成AI時代のデータ解析の基本構造
- 本セミナーのゴールと全体像
- Excel/Pythonと生成AIの関係整理
- AIエージェント/AIエディターの使い分け
- AIパートナード学習の考え方
プロンプト設計の基礎 – テンプレート型プロンプト生成法 –
- 良いプロンプト/悪いプロンプトの違い
- テンプレート型プロンプトの基本構造
- AIと一緒にプロンプトを改良・整形する方法
- 業務・教育で繰り返し使えるプロンプトの作り方
データの読み込みと前処理 – テンプレートを使ったAI協働処理 –
- 前処理とは何か
- 欠損値処理
  - 削除
  - 補完
  - 判断基準
- 型変換
  - 数値・文字列・日付の混在
- 外れ値処理
  - Zスコア
  - IQR
- AIに「処理理由」を説明させる方法
基本統計解析 – ExcelとPythonによるクロス検証 –
- 平均値・標準偏差の意味と確認方法
- t値・p値を「数式でなく意味」で理解する
- Excel関数とPython結果の照合
- AI出力をどこまで信じ、どこを疑うか
可視化 – AIに“図を考えさせる” –
- Excelグラフの使い分け
- Python (matplotlib) による可視化
- 見せる図/考える図の違い
- 論文・報告向け図表の基本原則
レポート作成とまとめ
- データ解析から文章化までの流れ
- AI生成文章のチェックポイント
- スキル整理・質疑応答

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講師

古橋武氏
名古屋大学

名誉教授

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

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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

ライブ配信セミナーをご希望の場合

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

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7月24日〜30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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メカニスティックモデルとAIの融合による医薬品製造プロセスの開発

admin — Sat, 25 Apr 2026 09:57:06 +0000

メカニスティックモデルとAIの融合による医薬品製造プロセスの開発

～製薬DXの最前線～

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、製薬DXと医薬品製造プロセス開発の全体像を概観した上で、Mechanistic AIによるシミュレーション技術の価値を、実プロジェクト事例とPythonによる実演を交えながら解説いたします。

配信期間

2026年7月21日(火) 13時00分～ 2026年7月31日(金) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年7月21日(火) 13時00分

修得知識

製薬DXの全体像と、医薬品製造プロセス開発の位置付け
Mechanistic AIの基本的な考え方と、従来手法との違い
実プロジェクト事例から見えるMechanistic AIの可能性
Pythonによるモデル構築からデザインスペース決定までの一連の流れ

プログラム

　医薬品業界では今、試行錯誤に頼った従来のプロセス開発を見直し、シミュレーション技術を活用する動きが加速しています。その最前線にあるのが、自然科学の法則に基づくMechanistic Model (メカニスティックモデル) とAIを組み合わせたMechanistic AIです。理論の骨格にAIの柔軟性を融合させることで、少量データから高精度な予測と外挿を可能にします。
　本講演では、製薬DXと医薬品製造プロセス開発の全体像を概観した上で、Mechanistic AIによるシミュレーション技術の価値を、実プロジェクト事例とPythonによる実演を交えながら解説します。

第1部製薬DXと医薬品製造プロセス開発の全体像
1. 医薬品が患者に届くまでのプロセスと、各フェーズでデジタル技術が変えようとしていること
2. 医薬品製造プロセス開発が抱える本質的な課題
3. 市場・技術・規制の変化が生み出した、シミュレーション活用の新しい時代
第2部 Mechanistic AIとは何か:理論と実験を融合するアプローチ
1. Mechanistic Modelの基本的な考え方
2. Mechanistic AIという発想:Mechanistic ModelとAIのハイブリッドが生み出す価値
3. データ駆動型AI・DoEとの使い分け
4. プロセス開発の各フェーズでMechanistic AIがもたらす価値
5. モダリティを超えた応用の広がり
  - 低分子
  - バイオ
  - 細胞遺伝子治療
第3部 Mechanistic AIによる医薬品製造プロセス開発:プロジェクト事例の詳解
1. 対象プロセスと、製造現場が直面していた課題
2. なぜ既存のアプローチでは解決できなかったか
3. Mechanistic AIによるアプローチの設計と実装
4. 予測結果と、プロジェクトを通じて見えてきた可能性
第4部 Pythonによるモデリング実演:基礎から応用まで
1. 問題設定:A+B→Pという化学反応を題材に
2. 基礎モデルの構築
3. モデルの改善サイクル
4. モデルの活用:条件探索とデザインスペース決定
5. まとめと質疑応答

質疑応答

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講師

沖田慧祐氏
株式会社Auxilart

Chief Operating Officer

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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7月21日〜31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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知財業務における生成AI・AIエージェント活用とコーディングの進め方

admin — Tue, 12 May 2026 06:16:17 +0000

知財業務における生成AI・AIエージェント活用とコーディングの進め方

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7月29日〜8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7月29日まで承ります。

概要

開催日

2026年7月17日(金) 10時30分～ 16時30分

プログラム

生成AIとAIエージェントの基礎
ソフトウェアエンジニアではない人が押さえるべき基礎
GitHub Copilotの基本的な活用法
コーディング支援ツールの位置づけと使いどころ
バイブコーディングとは何か
生成AIツールの使い分け方
AI任せにしすぎないための注意点
APIキー管理と情報漏洩防止の基本
API連携による自律型エージェントの仕組み
知財業務でAI活用が求められる背景
知財業務のプロンプト化の考え方
知財業務への具体的な適用イメージ
知財実務に役立つコーディングの実例
最低限理解しておきたいテストの考え方
安全かつ効果的に現場導入するためのポイント

質疑応答

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講師

熊巳創氏
知財サイエンス

代表
廣田敦士氏
オムロンソーシアルソリューションズ株式会社

データサイエンティスト

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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

: 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。

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7月29日〜8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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ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント

admin — Tue, 12 May 2026 06:02:32 +0000

ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント

～スモールスタートから進めるラボオートメーションの環境構築と実践 / 実験自動化を動かすためのPython・生成AI活用と実装のポイント～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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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7月29日〜8月8日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年7月29日まで承ります。

概要

開催日

2026年7月17日(金) 10時00分～ 17時00分

修得知識

自ラボの作業を「再現性」と「効率」の観点で棚卸しし、自動化候補を特定する方法
低コスト構成 (ロボットアーム+3Dプリント+Python) でのPoC設計と費用・期間の見積もり
電動ピペット改造の設計要点と安全面の留意点
改良プロセスの進め方 (失敗要因の特定→設計改善→再評価) とスケールアップの勘所
将来の自律化 (条件推薦→実験→改善) に向けたロードマップの描き方

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
ラボオートメーションの実際

電子ラボノートの役割
電子ラボノートのMIへの貢献の在り方
電子ラボノートを定着させるための工夫

実験機器のリモート制御に関する基礎知識
生成AIを用いて効率的にラボオートメーションを実現する方法とその際の注意点

プログラム

第1部無機合成実験におけるスモールスタートラボオートメーション

(2026年7月17日 10:00〜11:30)

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
1. 実験再現性の向上とばらつき低減
2. 属人性の排除と技術継承の容易化
導入の障壁と対策:予算・スペース・安全設計・必要なスキル
1. 初期投資 (予算) の課題と段階的
2. 安全設計とリスクアセスメント導入
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)
1. 市販機器の内部構造の理解
2. 外部制御信号の取り出し方法
3. 安価な自動化ユニットとしての応用
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

第2部分析装置や実験操作のオートメーションシステムの構築方法

(2026年7月17日 12:10〜13:40)

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の紹介
  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3部実験自動化に向けた環境構築と電子ラボノートの活用

(2026年7月17日 13:50〜15:20)

電子ラボノートの活用方針
電子ラボノートの重要性
研究DX
電子ラボノートの特徴
電子ラボノートの導入戦略
電子ラボノートの選定基準の設定
電子ラボノートの一例として – eLabFTW
共通機器に対する電子ラボノートの導入イメージ
NMR分析依頼書のテンプレート
データ収集のためのカルチャー
オープンマインド
リサーチトランスフォーメーション (RX) サイクルについて
RXサイクルの実装の姿

質疑応答

第4部 Pythonと生成AIを用いたラボオートメーションシステム設計

(2026年7月17日 15:30〜17:00)

イントロダクション
1. 自己紹介
2. 有機エレクトロニクスにおけるラボオートメーションの実例
3. ラボオートメーションのメリットと課題
実験機器のリモート制御入門
1. ハードウェアの設計・選定
2. VISA通信規格
3. プログラミング環境の選定
4. PyVISAを用いたリモート制御
5. PythonによるGUI開発
ChatGPTなどの生成AIを活用したラボオートメーション
1. 生成AIの概要
2. 生成AIを用いたGUI付きリモート制御プログラムの開発
3. 生成AIを用いたリモート制御の実例1: 電気計測
4. 生成AIを用いたリモート制御の実例2: 温度ステージ
5. 生成AIを用いたリモート制御の実例3: 電動ステージ
6. よくあるエラーと対処法
7. 推奨プロンプトテンプレート
8. 生成AIによるラボオートメーションの注意点
9. ラボオートメーション人材

質疑応答

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講師

林博之氏
京都大学大学院工学研究科材料工学専攻

助教
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
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
松井弘之氏
山形大学大学院有機材料システム研究科有機材料システム専攻

教授

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主催

株式会社技術情報協会

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7月29日〜8月8日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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迅速化、効率化を実現する研究開発プロセスの再設計と生成AI、Python、Rの活かし方

admin — Sun, 10 May 2026 04:37:21 +0000

迅速化、効率化を実現する研究開発プロセスの再設計と生成AI、Python、Rの活かし方

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、研究開発における生成AI・Python・R言語の活用について取り上げ、少ない実験回数で成果につなげる方法、再活用を前提としたデータ整理法、実験・データ解析・グラフ化・レポート作成を迅速化する実践手法を詳解いたします。

配信期間

2026年7月15日(水) 10時30分～ 2026年7月25日(土) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年7月15日(水) 10時30分

プログラム

　生成AI、Python、Rなどの普及により、研究開発業務を効率化するための手段は大きく広がっています。しかし実際の現場では、実験の進め方、データ整理、解析、グラフ作成、レポート作成といった日常業務が依然として属人的で、時間と手間を要しているケースが少なくありません。
　本セミナーでは、研究開発の効率化を単なるAI活用の話としてではなく、実験計画からデータ整理、解析、報告書作成までを一連の業務プロセスとして捉え直し、全体をどう再設計すべきかという観点から解説します。特に、実験回数を減らしながら成果につなげる考え方、再活用を前提としたデータ整理法、Python・R・生成AIを組み合わせた解析・グラフ化・文書作成の実践手法を、具体例とともに紹介します。受講後すぐに業務改善へ生かせる、実務直結型の内容を目指します。

なぜ今、研究開発の進め方を見直すのか
1. AI時代においても研究開発が速くならない理由
2. 実験・解析・レポート作成に共通する非効率
3. 本セミナーで扱う「迅速化」の全体像
4. 事例に学ぶ、研究開発効率化のインパクト
研究開発を速めるための基本的な考え方
1. 実験を速める発想法:オブジェクト指向とデータ駆動
2. 科学と技術の違いを実務にどう生かすか
3. 仮説・観察・記録をつなぐ実験設計の考え方
4. 少ない試行で成果につなげる進め方
生成AI・Python・Rをどう実務に生かすか
1. 生成AIで何が変わり、何が変わらないか
2. 研究開発実務における生成AIの役割
3. Python・R・Excelの使い分け
4. 無料ツールを組み合わせた実務環境の作り方
実務を変えるための事例研究
1. 少ない実験回数で成果につなげた事例
2. 短期間で意思決定につなげた事例
3. 否定の証明から実用化へ進んだ事例
4. 事例から見える「速い研究開発」の共通点
実験計画からレポート作成までを迅速化する実践手法
1. 効率を高める実験の進め方
  1. 実験の戦略と戦術
  2. フロントローディング
  3. タグチメソッド
  4. ベイズ最適化
  5. その他の効率化手法
2. 再活用を前提としたデータ整理法
  1. 後で使えるデータと使えないデータの違い
  2. 実験条件・測定条件・判断根拠の残し方
  3. Excel管理の限界と改善の方向
  4. AI・解析につながるデータ構造の考え方
3. 解析・グラフ化の迅速化
4. レポート作成の迅速化
明日から何を変えるか
1. 最初に着手すべき改善ポイント
2. 個人で始める実験効率化
3. 組織で進める研究開発改革
4. 今後習得すべきスキル

質疑応答

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講師

倉地育夫氏
株式会社ケンシュー

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。
視聴期間は2026年7月15日〜25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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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 — Mon, 11 May 2026 06:49:12 +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7月23日〜31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7月23日まで承ります。

概要

開催日

2026年7月13日(月) 13時00分～ 16時00分

プログラム

LLMが自然言語をクエリに変換する際、グラフクエリは変換コストが低く、精度が高い
「この実験でこの材料を使い、この特性を計測した」という実験の内容を、ノードとエッジでLLMに対して明示的に表現できる

重要度が増す実験データベース
1. MCPの急拡大とAIエージェントの企業導入動向
2. 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
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 (実践編)
1. Neo4j Desktop 2へのデータ登録とClaude Desktopとの接続
2. Pythonでツールを作り生成AI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. 生成AIとの会話による構築プロセス
5. 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

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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。
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タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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