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Pythonで学ぶデータ解析・機械学習を理解するための線形代数入門

admin — Sat, 20 Dec 2025 07:00:09 +0000

Pythonで学ぶデータ解析・機械学習を理解するための線形代数入門

～数式とアルゴリズムの関係性を理解し、実務でより活かすために～

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4月1日〜7日を予定しております。
ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

概要

本セミナーでは、機械学習やデータ解析を正しく理解・活用するために不可欠な「線形代数」を中心とした数学的基礎を、Pythonによる実装を交えながら体系的に解説いたします。

開催日

2026年3月31日(火) 13時00分～ 16時30分

修得知識

機械学習における線形代数の重要性
線形代数の数式の意味
Pythonによる計算・実装
回帰・分類・次元削減といった代表的手法の「中身」と考え方

プログラム

　近年、Pythonを用いたデータ解析や機械学習の活用は多くの分野で一般的になりつつあります。一方で、ライブラリを用いて計算やモデル構築はできても、その背後にある数式やアルゴリズムの意味を十分に理解できていないという声も多く聞かれます。
　本セミナーでは、機械学習やデータ解析を正しく理解・活用するために不可欠な「線形代数」を中心とした数学的基礎を、Pythonによる実装を交えながら体系的に解説します。Pythonの使い方を主目的とする講座ではなく、数式とアルゴリズムの関係性を理解することで、モデルの中身を読み解き、結果を解釈できる力を養うことを目的としています。

導入
1. データ解析・機械学習における線形代数の役割
2. Pythonの線形代数計算ライブラリ (NumPy等)
3. データをベクトル・行列として扱うという考え方
線形代数の基礎
1. スカラー・ベクトル・行列の基礎
2. ベクトルの表現と幾何学的な意味
3. ベクトルの加法とスカラー倍
4. 内積の定義と計算
5. 内積が表す角度と関係性
6. ノルムと距離の考え方
7. コサイン類似度
8. 行列の転置
9. 行列積
10. 行列式
11. 逆行列
線形変換と固有値
1. 線形変換と行列による表現
2. 座標変換としての線形変換の理解
3. 固有値と固有ベクトルの定義
4. 固有値・固有ベクトルの性質
回帰モデルと線形代数
1. 単回帰モデルの数式表現
2. 重回帰モデルと行列表現
3. 多項式回帰モデルと行列表現
分類・次元削減への応用
1. ロジスティック回帰のモデル構造
2. ロジスティック回帰と分類問題の考え方
3. ソフトマックス回帰と多クラス分類
4. 主成分分析 (PCA) の基本原理
5. PCAと固有値・固有ベクトルの関係
質疑応答

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講師

皆本晃弥氏
佐賀大学教育研究院自然科学域理工学系

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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生成AIによるコーディングとR&Dへの実装テクニック

admin — Tue, 23 Dec 2025 07:47:03 +0000

生成AIによるコーディングとR&Dへの実装テクニック

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3月23日(月) 13時00分～ 2026年4月2日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年3月23日(月) 13時00分

プログラム

　生成AIの発展に伴い、研究開発におけるプログラミングの世界は大きく変化しつつある。ChatGPTやClaude等のLLMを活用することで、自然言語からのコード生成、デバッグ、リファクタリング等が飛躍的に効率化され、実装プロセスが変わりつつある。
　本講演では、AIを効果的に活用したい技術者を対象に、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する。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紹介する。

イントロダクション
1. 講演の目的と対象者
2. AIとプログラミングの現状
AIの進化と生成AIの登場
1. Deep learningからTransformerへ
2. ChatGPT登場による転換点
3. 自然言語からコード生成の実現
主要なAIサービスとツール
1. チャット形式AIサービス
2. AI開発ツールの普及
本講演のスコープ
LLMの基礎知識
1. AIとLLMの定義
2. LLMの動作原理
3. LLMの汎用的能力の獲得
4. スケーリング則と性能向上
AIサービスの仕組み
1. ユーザとAIの対話システム
2. プロンプトの重要性
3. 会話履歴の管理とKVキャッシュ
LLMの機能評価
1. 言語変換機能
2. 辞書・知識・データベース機能
3. アイデア生成機能
重要な基礎概念
1. トークンとコンテキストウインドウ
2. Chain of Thought
3. In-Context Learning
4. Reasoning
実践テクニック
1. COTとICLを活用した効果的な使い方
2. 既存コードとAPI仕様書の活用
3. 複数LLMの併用と使い分け
具体的な実装事例
1. ICPのSwift実装
2. pycolmapによるSfM
3. JupyterLabを用いた開発手順
4. 効率的な開発のコツ
AIの限界と今後
1. 現状のAIでできないこと
2. AIコーディング時代に必要なスキル
3. AIとの向き合い方
まとめ
1. AIプログラミングの本質
2. LLMへのコンパクトな指示の重要性

質疑応答

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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3月23日〜4月2日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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製造業における「アジャイル型開発」導入の基本的な考え方、進め方、組織づくりのポイント

admin — Sun, 28 Dec 2025 02:52:05 +0000

成功事例と失敗事例に学ぶ

製造業における「アジャイル型開発」導入の基本的な考え方、進め方、組織づくりのポイント

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、アジャイル開発の特徴とウォーターフォールとの違いから、成功企業と失敗企業の事例比較、スケジュール遅延・予算超過・意思疎通不足など、よく発生する課題の解決方法までを解説いたします。

配信期間

2026年3月23日(月) 13時00分～ 2026年4月4日(土) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年3月23日(月) 13時00分

修得知識

日本と欧米・諸外国との開発スピードの差の正体

日系企業に多いウォーターフォール型開発との比較
開発スピードは上がるのに、現場は疲弊する原因「人的要因」と「組織課題」
スピード・品質・合意形成は両立できるのか
製造業アジャイル型開発の長所と短所

プログラム

　アジャイル開発の特徴とウォーターフォールとの違いから、成功企業と失敗企業の事例比較、スケジュール遅延・予算超過・意思疎通不足など、よく発生する課題の解決方法まで、アジャイル開発の成功に欠かせない明日から使える実践ノウハウを解説します。

アジャイルとは
1. アジャイル開発の特徴
2. 3つのコンセプト
アジャイルとウォーターフォールの違い
1. ウォーターフォールとは
2. ウォーターフォールのシステム開発手順
3. アジャイルとウォーターフォールの違い
4. アジャイルソフトウエア開発宣言
アジャイル開発の特徴
1. タイムボックス
2. プロダクトバックログ
3. タスクボード
4. デイリースタンドアップ
5. アジャイル開発に必要な体制
6. アジャイル開発をスムーズに進めるために
システム開発プロジェクトとは
1. プロジェクトとは
2. プロジェクトの進め方
3. プロジェクトを成功に導くために
4. プロジェクト管理のポイント
製造業におけるアジャイル型開発成功事例
製造業におけるアジャイル型開発失敗事例
システム開発プロジェクトでよく発生する課題
1. スケジュールが遅れそう
2. 人が足りない
3. 予算が足りない
4. キーパーソンのちゃぶ台返し
5. メンバー間の意思疎通ができていない
6. 想定外の事態が頻発する

質疑応答

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講師

大谷更生氏
大谷更生総合研究所合同会社

代表社員

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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3月23日〜4月4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によるコーディングとR&Dへの実装テクニック

admin — Tue, 23 Dec 2025 07:46:24 +0000

生成AIによるコーディングとR&Dへの実装テクニック

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3月23日〜4月2日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年3月23日まで承ります。

概要

開催日

2026年3月11日(水) 13時00分～ 16時30分

プログラム

イントロダクション
1. 講演の目的と対象者
2. AIとプログラミングの現状
AIの進化と生成AIの登場
1. Deep learningからTransformerへ
2. ChatGPT登場による転換点
3. 自然言語からコード生成の実現
主要なAIサービスとツール
1. チャット形式AIサービス
2. AI開発ツールの普及
本講演のスコープ
LLMの基礎知識
1. AIとLLMの定義
2. LLMの動作原理
3. LLMの汎用的能力の獲得
4. スケーリング則と性能向上
AIサービスの仕組み
1. ユーザとAIの対話システム
2. プロンプトの重要性
3. 会話履歴の管理とKVキャッシュ
LLMの機能評価
1. 言語変換機能
2. 辞書・知識・データベース機能
3. アイデア生成機能
重要な基礎概念
1. トークンとコンテキストウインドウ
2. Chain of Thought
3. In-Context Learning
4. Reasoning
実践テクニック
1. COTとICLを活用した効果的な使い方
2. 既存コードとAPI仕様書の活用
3. 複数LLMの併用と使い分け
具体的な実装事例
1. ICPのSwift実装
2. pycolmapによるSfM
3. JupyterLabを用いた開発手順
4. 効率的な開発のコツ
AIの限界と今後
1. 現状のAIでできないこと
2. AIコーディング時代に必要なスキル
3. AIとの向き合い方
まとめ
1. AIプログラミングの本質
2. LLMへのコンパクトな指示の重要性

質疑応答

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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。

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当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
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視聴期間は2026年3月23日〜4月2日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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製造業における「アジャイル型開発」導入の基本的な考え方、進め方、組織づくりのポイント

admin — Sun, 28 Dec 2025 02:51:15 +0000

成功事例と失敗事例に学ぶ

製造業における「アジャイル型開発」導入の基本的な考え方、進め方、組織づくりのポイント

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年3月23日〜4月4日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年3月23日まで承ります。

概要

開催日

2026年3月11日(水) 13時00分～ 17時00分

修得知識

日本と欧米・諸外国との開発スピードの差の正体

日系企業に多いウォーターフォール型開発との比較
開発スピードは上がるのに、現場は疲弊する原因「人的要因」と「組織課題」
スピード・品質・合意形成は両立できるのか
製造業アジャイル型開発の長所と短所

プログラム

アジャイルとは
1. アジャイル開発の特徴
2. 3つのコンセプト
アジャイルとウォーターフォールの違い
1. ウォーターフォールとは
2. ウォーターフォールのシステム開発手順
3. アジャイルとウォーターフォールの違い
4. アジャイルソフトウエア開発宣言
アジャイル開発の特徴
1. タイムボックス
2. プロダクトバックログ
3. タスクボード
4. デイリースタンドアップ
5. アジャイル開発に必要な体制
6. アジャイル開発をスムーズに進めるために
システム開発プロジェクトとは
1. プロジェクトとは
2. プロジェクトの進め方
3. プロジェクトを成功に導くために
4. プロジェクト管理のポイント
製造業におけるアジャイル型開発成功事例
製造業におけるアジャイル型開発失敗事例
システム開発プロジェクトでよく発生する課題
1. スケジュールが遅れそう
2. 人が足りない
3. 予算が足りない
4. キーパーソンのちゃぶ台返し
5. メンバー間の意思疎通ができていない
6. 想定外の事態が頻発する

質疑応答

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講師

大谷更生氏
大谷更生総合研究所合同会社

代表社員

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主催

株式会社技術情報協会

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受講料

1名様

: 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。

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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。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年3月23日〜4月4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とPython/LangChainを活用した次世代AIエージェント構築ワークショップ

admin — Wed, 04 Feb 2026 07:20:04 +0000

生成AIとPython/LangChainを活用した次世代AIエージェント構築ワークショップ

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、近年急速に進化する「AIエージェント」の仕組みを解説し、LangChainおよびLangGraphを用いて自律的なタスク実行システムを構築するスキルを習得いただけます。

開催日

2026年3月11日(水) 10時00分～ 17時00分

修得知識

LangChainおよびLangGraphを活用し、Web検索などの外部ツールを自律的に使って目的を達成するAIエージェントの構築手法
複雑な業務プロセスの自動化と効率化、高度な業務自動化
- 「調査→要約→分析→レポート作成」といった複数の工程を連携させるマルチエージェントシステム
- 人間の承認 (Human-in-the-loop) を含んだ業務フローの実装
LLMアプリの品質管理と運用ノウハウ
- LangFuseを用いた実行ログのトレース (可視化) やデバッグ手法
- ブラックボックスになりがちなLLMの挙動を解析
- 実用レベルのアプリケーションとしての品質管理・改善
ステートフル (記憶保持) な対話システムの実装
- 文脈や過去のやり取りの記憶 (永続化)
- 長期的な対話やタスク継続が可能なシステムの設計・実装方法
AIエージェントのサービス化 (API化)
- 構築したエージェントをREST API (FastAPI/LangServe) として公開・デプロイする方法
- 自社の既存システムやWebサービスへの組み込み

プログラム

　本セミナーは、近年急速に進化する「AIエージェント」の仕組みを理解し、LangChainおよびLangGraphを用いて自律的なタスク実行システムを構築するスキルを習得する実践型ワークショップです。主なポイントは以下の3点です。

高度なフレームワークの活用
単なるチャットボットを超え、Web検索や外部ツールを自律的に使いこなし、複雑な工程を遂行するエージェントの設計・実装方法をLangGraphを通じて学びます。
実務直結のハンズオン
実際に「事業プラン生成エージェント」を構築しながら、調査・分析・レポート作成といった複数の工程を連携させる手法や、人間の承認 (Human-in-the-loop) を組み込んだ業務フローの実装を体験します。
品質管理と展開
LangFuseによる実行ログの可視化・デバッグ手法や、作成したエージェントをREST APIとしてデプロイする方法もカバーし、実運用に耐えうるアプリケーション開発の勘所を押さえます。

AIエージェントの基礎と最新トレンド
1. AIエージェントの定義と概要
  1. 従来の自動化プログラムとAIエージェントの決定的な違い
  2. 自律的なタスク遂行の仕組み (環境認識・目標設定・行動実行)
2. 代表的なAIエージェント事例と種類
  1. 最新事例の仕組み解説
    - Gemini Deep Research
    - OpenAI Operator
    - Genspark等
  2. エージェントの分類
    - 会話型
    - タスク自動化
    - 自律型
    - マルチエージェント等
3. 開発フレームワークの比較と選定
  1. 主要フレームワークの特徴
    - LangChain
    - LangGraph
    - Dify
    - AutoGen等
  2. なぜ今、LangChain/LangGraphが推奨されるのか
LLMプログラミングの基礎【実習】
1. OpenAI APIの活用とパラメータ制御
  1. Chat Completions APIの基本構造 (RoleとContent)
  2. 出力制御の重要パラメータ
    - temperature
    - top_p
    - presence_penalty等
  3. トークンの概念とトークナイザー (tiktoken) の活用
2. 【実習】基本的なチャットボットの実装
  1. PythonによるAPIリクエストの実装
  2. ステートレスなAPIで会話履歴を保持する仕組みの構築
  3. ストリーミング出力 (stream) の実装
LangChainによるアプリケーション開発の基本【実習】
1. LangChainのコアコンポーネント
  1. Model (言語モデルの抽象化) とPrompt Template (プロンプト管理)
  2. Output Parserによる構造化データの抽出
  3. LCEL (LangChain Expression Language) によるチェーン構築
2. 外部ツールとの連携と条件分岐
  1. Web検索ツール (Tavily Search) の組み込み
  2. 検索結果に基づく回答生成 (RAGの基礎)
  3. RunnableLambdaを用いたロジック分岐の実装
3. 【実習】高レベルAPI (create_agent) を用いたエージェント構築
  1. 数行のコードでWeb検索連動チャットボットを作成
  2. MemorySaverによる会話記憶 (ステートフル) の実装
  3. ミドルウェアによる機能拡張
    - 動的プロンプト
    - ガードレール
LangGraphによる高度な自律エージェントの構築【実習】
1. LangGraphのアーキテクチャ
  1. グラフ構造の理解
    - StateGraph
    - Nodes
    - Edges
  2. 状態管理 (State) とデータの受け渡し
  3. ループ処理と条件付きエッジによるフロー制御
2. 【実習】LangGraphを用いたチャットボットの再構築
  1. ステート定義とノード関数の実装
  2. ツール実行ノード (ToolNode) の組み込みと自動ルーティング
  3. チェックポイント (Checkpointer) による記憶の永続化
【総合演習】マルチエージェントシステムの実装ワーク
1. ワークショップ:事業プラン生成エージェントの開発
  1. 役割の異なる複数の専門エージェントの設計
    - Research Agent (Web検索による市場調査)
    - Summary Agent (情報の要約・整理)
    - Market Analysis Agent (SWOT分析等の実施)
    - Technical Analysis Agent (技術的実現性の評価)
    - Report Agent (最終レポート作成)
  2. Human-in-the-loop (人間参加型フロー) の実装
    - 処理の一時停止 (interrupt) と人間による承認プロセスの組み込み
    - 承認結果によるフローの分岐 (承認/差し戻し・再調査)
  3. 成果物の出力と動作確認
実運用のための品質管理とデプロイ
1. LangFuseによるオブザーバビリティ (可観測性) の確保
  1. 実行トレース (Tracing) による処理フローの可視化
  2. トークン使用量とコストのモニタリング
  3. エージェントのデバッグ手法
2. AIエージェントのサービス化
  1. FastAPI / LangServeを用いたREST API化
  2. クライアントアプリケーションからの呼び出しテスト
最新トピックと今後の展望
1. 進化するエージェント技術
  1. 自律型ブラウザ操作エージェント (browser-use) の紹介
  2. マルチエージェントフレームワーク (AutoGen) との比較
2. 質疑応答

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講師

太田和樹氏
Forest合同会社

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

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。

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

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

ライブ配信セミナーについて

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

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Pythonを用いた高分子材料の画像解析入門

admin — Sun, 04 Jan 2026 09:21:20 +0000

Pythonを用いた高分子材料の画像解析入門

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、高分子材料の内部構造の画像解析について取り上げ、材料画像に特有の課題を踏まえつつ、Pythonを用いた一連の処理手順を体系的に解説いたします。
基本的な画像前処理から、領域抽出に向けたアルゴリズム、特徴量の算出、解析結果の可視化まで、実データを扱う上で役立つポイントを中心に解説いたします。

開催日

2026年3月10日(火) 13時00分～ 16時30分

受講対象者

高分子、樹脂、プラスチック、ゴムなどの材料開発・品質管理に携わる技術者、研究者の方
手作業での顕微鏡写真等の観察・評価の効率化、自動化・定量化に関心のある方

修得知識

Pythonによる画像処理の基本操作
- 読み込み
- 前処理
- フィルタリングなど
材料画像に特化した領域抽出の方法
- 濃淡差
- 局所コントラスト
- クラスタリングなど
二値化後の粒子解析や分散状態評価の進め方
結果を統計的に整理・可視化するための一連のワークフロー
今後、機械学習・深層学習へ展開するための基礎的な考え方

プログラム

　高分子・樹脂・ゴム材料などの内部構造は、電子顕微鏡画像を通して詳細に観察できるが、そのままではノイズや濃淡の不均一などが多く、解析は熟練者の経験に頼りがちである。近年、Pythonを軸としたオープンソースツールが充実し、材料画像解析を効率化・標準化するための環境が整いつつある。
　本講座では、材料画像に特有の課題を踏まえつつ、Pythonを用いた一連の処理手順を体系的に紹介する。基本的な画像前処理から、領域抽出に向けたアルゴリズム、特徴量の算出、解析結果の可視化まで、実データを扱う上で役立つポイントを中心に解説する。材料評価の再現性向上や作業効率化を目指す技術者・研究者に向け、実務へ応用しやすいアプローチを学ぶ講義内容とする。

材料画像解析とは
1. 材料評価における画像データの役割
2. 観察画像に含まれる課題
  - ノイズ
  - 照度むら
  - 観察条件
3. Pythonを用いるメリットと実行環境の紹介
Pythonによる前処理の基礎
1. 画像の読み込みと基本操作
2. 平滑化、ノイズ低減フィルタの活用
3. コントラスト調整とヒストグラム操作
4. 解析しやすい画像を得るための前処理設計
材料特有の構造をとらえる領域抽出
1. 二値化の考え方
  - 大域
  - 局所閾値
2. モルフォロジー処理による構造処理
3. クラスタリング (k-means) による領域分割
4. Deep Learningの活用
抽出した構造の解析
1. 粒子・領域の形状パラメータ算出
2. 分散状態・凝集の評価指標
3. データの可視化と比較の進め方
実務への展開
1. 手作業からPythonワークフローへの置き換え
2. 将来的な機械学習・Deep Learning活用へのステップ
3. その他のTips
まとめと質疑
1. 本講義のポイント整理
2. 応用に向けた学習リソース紹介
3. 質疑応答

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講師

鈴木聖人氏
横浜ゴム株式会社研究先行開発本部材料解析研究室

課長補佐

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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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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。
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開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
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スペクトル・イメージデータへの機械学習の応用

admin — Tue, 03 Feb 2026 07:01:24 +0000

イメージングが可能なスペクトロメトリー・スペクトロスコピーデータへの機械学習の応用を基礎から学ぶ

スペクトル・イメージデータへの機械学習の応用

～教師なし学習による特徴抽出から教師あり学習の基礎まで～

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、データの構造と機械学習に適したデータの変換方法から、Pythonを使った教師なし学習による特徴抽出、教師あり機械学習を用いた目的の情報をデータから引き出す方法を解説いたします。

開催日

2026年3月10日(火) 13時00分～ 16時00分

受講対象者

イメージ取得も可能なスペクトルデータに関連している技術者・研究者
- SIMS
- 質量分析
- 顕微分光法など
機械学習によるデータ解析に関心のある方

修得知識

スペクトルとイメージを併せ持つデータからの特徴抽出方法
解析結果の解釈の仕方
複雑なスペクトルから望んだ情報を引き出す教師あり機械学習の基礎

プログラム

　イメージングが可能なスペクトロメトリー・スペクトロスコピーデータへの機械学習の応用を基礎から学ぶセミナーです。
　最初に、データの構造と機械学習に適したデータの変換方法を学びます。次に、あらかじめ配布する試し用のデータとプログラム (Python) を使って教師なし学習による特徴抽出を学びます。最後に、教師あり機械学習を用いて、目的の情報をデータから引き出す方法を学びます。
　試し用のデータと、Python 3で実施できる主成分分析、ランダムフォレスト、自己符号化器、単純な人工ニューラルネットワークの簡単なプログラムを配布します。
　短時間のセミナーですので、参加者の習熟度によっては、セミナーに参加しただけでは全てを習得できないかもしれませんが、資料とプログラムを用いて自習することにより、自力で習得できる程度の情報はセミナーで供給します。

スペクトル・イメージデータの構造
1. イメージデータの構造と二次元イメージの一次元化
2. 二次元イメージ+スペクトルデータの行列化
多変量解析・機械学習の基礎
1. 用語の説明
2. 教師なし学習と教師あり学習
3. 主成分分析の基礎
4. 人工ニューラルネットワークの基礎
  - 練習用Excelシートも配布
教師なし学習法による特徴抽出
1. スペクトル・イメージデータからの特徴抽出
  - 練習用データと主成分分析プログラムを配布
2. NMFとSAE例の紹介
教師あり学習の応用方法
1. 教師データの作成
2. ランダムフォレスト
  - 練習用データと分類用のプログラム配布
3. 人工ニューラルネットワーク
  - 回帰分析用のプログラム配布

質疑応答

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講師

青柳里果氏
成蹊大学理工学部

教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 42,000円(税別) / 46,200円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。

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

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
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。
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生成AIによる特許調査・分析の現状と実務への適用

admin — Tue, 23 Dec 2025 07:25:51 +0000

生成AIによる特許調査・分析の現状と実務への適用

～サマリア、Tokkyo.ai、Mapify… 特許特化型ツールの特徴、適用のポイント / プロンプトエンジニアリング、RAG、Few - shotによる用途探索、戦略立案～

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、生成AIを用いた特許情報分析の活用方法について解説いたします。
特許情報分析と生成AIを組み合わせた実践的なアプローチを学び、より精度の高い意思決定を目指します。

配信期間

2026年3月9日(月) 13時00分～ 2026年3月19日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年3月9日(月) 13時00分

修得知識

特許情報の技術動向分析や事業戦略への活用
新規事業アイデアの創出手法

プログラム

　生成AIの台頭は、特許情報の読解、要約、分類といった実務を劇的に効率化しています。
　本講演では、ChatGPTやClaude等の汎用AIに加え、サマリアやTokkyo.aiといった特許特化型ツールの実務への適用ポイントを具体的に解説します。プロンプトエンジニアリングやRAG、Few-shot等の技術を駆使し、用途探索やBCGマトリクスによる戦略立案、ビジネスモデルキャンバス (BMC) の可視化を実演します。将来のエージェント型AIへの展望も踏まえ、AIには代替できない「問いを立てる力」や「責任ある意思決定」を軸とした、知財実務者の新たな生存戦略を提示します。

生成AIとは?
1. 生成AI概要
2. 生成AIを活用する上で注意すべきポイント
3. GPTの機能を上位概念化
4. 生成AIが“できること・できないこと”
5. 生成AIの開発トレンド
6. 生成AIの基礎・現状
特許調査・分析への生成AI活用の現状
1. 特許情報分析で活用するツール
2. Chat-GPT
3. Google NotebookLM
4. Perplexity ai
5. Gemini
6. Tokkyo.ai ChatTokkyo
7. 特許文書読解支援サービスサマリア
8. GPTの機能を上位概念化 (再掲)
9. 特許情報分析のフローについて
10. GPTの機能×タスク
11. 生成AI無料プランの範囲でできること
12. 現状分析分類軸の作り方
13. 特許情報分析への活用例〜論点・課題の可視化1〜
14. イーパテント特許検索式作成GPT
15. 特許情報分析への活用例〜論点・課題の可視化 mapify〜
16. 生成AI有料プランの範囲でできること
17. 現状分析 Chat-GPTを活用した分析
18. 用途探索 ChatTokkyoを活用
19. サマリアの一括処理ツールと分類支援
プロンプトエンジニアリング
1. プロンプトエンジニアリングとは?
2. LLMのプロンプトエンジニアリングを参考に
3. データ分析の視点からプロンプトエンジニアリング
生成AIを活用したアイデア創出
1. アイデア創出・仮説構築
2. 生成AIを用いた多空間デザインモデルの構築とアイデア創出プロセスの効率化
3. 自社技術を活用したテーマ創出フロー
生成AI技術×特許情報分析の将来展望
1. マルチモーダル化
2. 長文処理のさらなる向上
3. エージェント型AI
4. パーソナライズLLM
特許調査・分析における生成AI活用判断
1. 生成AI導入のプロセスと事例
2. 特許調査・分析における生成AI活用判断

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3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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ベイズ統計モデリングの基本的な考え方とモデルの立て方、結果の解釈

admin — Thu, 08 Jan 2026 08:33:20 +0000

ベイズ統計モデリングの基本的な考え方とモデルの立て方、結果の解釈

～不確実性のあるデータから、判断につながる推論を行うために～

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、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

配信期間

2026年3月9日(月) 10時30分～ 2026年3月23日(月) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年3月9日(月) 16時30分

受講対象者

ベイズ統計の基本について効率よく学びたい研究者、技術者
ベイズ統計に基いたデータ分析や活用方法に関心がある研究者、技術者
各種ソフトやツールを利用してベイズ分析を行っている方

修得知識

ベイズ統計の基本的な考え方
データ分析における「事前の知識」の組み込み方
事後分布・予測分布の意味、結果を言葉で解釈できるようになる
ベイズ的な考え方と、機械学習や確率モデルとの関連
MCMCなどの計算手法が必要となる原理と理由

プログラム

　機械学習やAIが広く使われるようになった現在でも現実の意思決定の場面では、データが少ない、不確実性が大きい、経験や事前知識を無視できない、といった状況が数多く存在します。ベイズ統計モデリングは、こうした「不確実性のもとで判断する」問題を、一貫した原理に基づいて扱うための考え方です。
　本講座では、ベイズ統計を単なる数理手法としてではなく、データ・仮定・判断をどのようにつなぐかという思考の枠組みとして学びます。機械学習や確率モデルの背後にある考え方をベイズ統計の枠組みを通して整理し、モデルの立て方や結果の解釈を中心に解説します。講義形式を中心に進め、必要に応じて簡単な計算や分析例を紹介します。Rによるデモは、計算結果の意味を理解するための補助として用います。

イントロダクション:ベイズ統計モデリングで何ができるのか
1. 不確実性のある状況で、なぜ確率モデルが必要か
2. ベイズ統計モデリングの基本的な考え方
3. 実務例:設備故障率の評価 (階層ベイズモデルの例)
確率・条件付き確率の整理: ベイズ的思考の土台をつくる
1. 確率分布・期待値・分散の考え方
2. 条件付き確率と独立性
3. 確率と条件付き確率の違い
4. 直感とズレる例 (モンティ・ホール問題)
ベイズの定理と推論の考え方: データと事前知識をどう結びつけるか
1. ベイズの定理と全確率の公式
2. 観測結果から何を推定しているのか
3. 応用例:診断・分類問題
4. 機械学習との関係 (分類・確率モデルの視点)
ベイズ統計モデリングの基本構造: モデルを明示するということ
1. 統計モデルとは何か
2. 母集団・パラメータ・データの関係
3. 推測統計におけるモデル化の考え方
4. データ分析の基本的な流れ
事前分布と事後分布: 不確実性を分布として表現する
1. パラメータの不確実性の考え方
2. 事前分布の役割
3. 事後分布の定義と解釈
4. 簡単な計算例
事後分布に基づく推定と評価: 推定結果をどう報告・解釈するか
1. 共役事前分布の具体例
  1. 二項分布+ベータ分布
  2. ポアソン分布+ガンマ分布
  3. 正規分布+正規分布
2. 点推定と信用区間
3. ベイズ分析結果の読み方・伝え方
予測分布と意思決定: 予測を判断につなげる
1. 予測分布の考え方
2. 広告効果の確率評価
3. 売上予測の分布的表現
4. 期待損失最小化による意思決定
コンピュータ (計算機) を用いたベイズ分析の考え方 (概要) : なぜMCMCが必要になるのか
1. ベイズ分析で必要となる計算の考え方
2. モンテカルロ法の基本
3. マルコフ連鎖と定常分布 (直感的説明)
4. MCMCの役割と位置づけ
ベイズモデリングの実践例 (デモ) : モデル設計の具体像を見る
1. 階層ベイズモデルの例
2. 一般化線形モデルの例
3. 状態空間モデルの例
4. 分析結果の解釈と注意点
質疑応答

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講師

田中冬彦氏
大阪大学全学教育推進機構全学教育企画開発部全学共通教育部門

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

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年3月9日〜23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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時系列データ解析の基礎と進め方のポイント

admin — Thu, 25 Dec 2025 07:34:43 +0000

時系列データ解析の基礎と進め方のポイント

～時系列データの特徴から前処理・特徴抽出・モデル化手法、実装技術を解説～

オンライン開催 PC実習付き

関連するセミナー・出版物

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概要

本セミナーは、時系列データの前処理、多変量を含めた時系列データからの特徴抽出、これらの解析手法に加え、機械学習を活用した予測モデルの適用について、Pythonを使用した解析の演習を交えて解説いたします。

配信期間

2026年2月27日(金) 10時30分～ 2026年3月9日(月) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年2月27日(金) 10時30分

受講対象者

時系列データの処理や機械学習の適用に関心がある方
IoT・製造業の技術者
データサイエンティスト
機械学習エンジニア
交通・物流業界の関係者
Pythonを使ったデータ処理を学びたいエンジニア・研究者

修得知識

時系列データの前処理と特徴抽出の方法
機械学習による予測・異常検知の技術
Pythonを使った実践的なデータ解析スキル
実務への応用力
- 需要予測
- 設備保全など

プログラム

　センサ技術の進歩などにより、様々な分野で高頻度・高精度な時系列データが得られるようになった。これに伴い、膨大なデータの処理と解析が重要な課題となっている。時系列データによる予測は、設備保全、異常検知、需要予測、交通予測など多くの場面で必要とされる。ただし、これらのデータを適切に処理・解析しなければ、有効活用できない。
　本講演では、時系列データの前処理、特徴抽出、機械学習による予測モデルの活用について紹介する。また、Pythonを用いて時系列データの前処理や特徴抽出、予測モデルの構築方法を学ぶ。

時系列データ解析の必要性
1. 時系列データの重要性
2. センサ技術の進歩とデータ活用
基本概念
1. 時系列データとは何か
2. 特徴や他のデータとの違い
3. データの量・質・処理の難しさ
時系列データ解析処理のすすめ方
1. 前処理方法
2. 特徴量エンジニアリング
3. モデル構築 (選択・学習)
4. 評価・チューニング・応用
機械学習による時系列データ処理
1. 予測・異常検知手法
2. 使用するアルゴリズムの概要
Pythonによる実践
1. 使用するライブラリとツール
2. 解析例
応用事例の紹介
1. AIを利用した外観検査
2. 機器・設備の異常検知・故障予知
まとめ

質疑応答

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講師

茂木和弘氏
群馬大学大学院理工学府理工学部理工学教育センター

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

: 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2月27日〜3月9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を活用した研究データ解析と可視化手法

admin — Sun, 23 Nov 2025 08:02:36 +0000

演習・実演で学ぶ

生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法

～Excel・CSV・Pythonを用いた前処理からレポート生成まで～

オンライン開催演習付きデモ付き

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、研究データ解析で必要となるデータの成形、可視化、統計処理、レポート作成まで、生成AI (ChatGPT) を活用してこれらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。

配信期間

2026年2月26日(木) 13時00分～ 2026年3月8日(日) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年2月26日(木) 13時00分

修得知識

研究データをAIと協働しながら効率的に整理・解析・可視化するための実践的スキル
Excel/CSV/Python を横断したデータ前処理の基本操作
欠損値・外れ値の検出と対処方法
Python (pandas, matplotlib, seaborn) を用いた統計解析・グラフ生成の基礎
ハルシネーションを避けるためのプロンプト設計法
ChatGPTを用いたレポート・週報・図表説明の自動生成方法
研究データの取り扱いにおけるリスクと安全なAI利用のポイント

プログラム

　研究データ解析の現場では、Excel・CSV ファイルの整形や可視化、さらには統計処理やレポート作成まで、多くの非効率な作業が研究者・技術者の負担となっています。本講座では、生成 AI (ChatGPT) を活用して、これらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。
　前半では、AI 協働で成果を最大化するためのプロンプト設計の基礎と、Excel/CSV/Python を用いたデータ前処理の具体的手法を解説します。欠損値処理、型変換、外れ値の検出など、研究データに共通する課題を AI とどのように分担するかを実演形式で学びます。
　中盤では、Excel の分析ツールや Python (pandas, matplotlib, seaborn) を用いた基本統計分析・可視化を扱い、「AI にコードを書かせ、検証しながら解析を進める」実践的なワークフローを提示します。論文・発表で使える高品質な図表の生成方法や、ChatGPT に解析結果を要約させる際のポイントも具体例を交えて紹介します。
　後半では、生成 AI の文章生成能力を活かし、「背景 → 目的 → 手法 → 結果 → 考察」のレポート構成を自動生成する方法を解説します。また、AI の誤りや想定外の出力に適切に対処するための検証方法、データ取り扱いにおけるリスク管理にも触れ、研究現場ですぐに使える実践知と安全運用の両立を目指します。
　本講座を通じて、参加者は「AI パートナード学習」の概念のもと、研究データ解析の各工程を AI と協力して効率化するための総合的なスキルを習得できます。

導入:今日のゴールと学び方
1. Excel/CSV/Python に的を絞った解析ワークフローの説明
2. AI × データ解析の活用範囲と限界
3. 本セミナーの学習目標
  - AI協働
  - 前処理
  - 可視化
  - レポート化
4. AIパートナード学習方式の説明
プロンプト設計の基礎
1. 良いプロンプト/悪いプロンプトの例をExcel/CSV/Pythonコード生成で実演
2. 求める形式を明確化するためのテンプレート紹介
  - 例
    - このCSVを読み込むPythonコードを生成
    - Excelで前処理手順を出力
3. ハルシネーションを避けるための検証方法
データ読み込みと前処理 (Excel/CSV/Python)
1. Excel操作:列名の確認、欠損値の可視化、フィルタリングの基本
2. CSVの扱い:文字コード・区切りの違いのトラブル対処
3. Pythonの読み込みコード (pandas) をAIに自動生成させる
  - 前処理演習
    - 欠損値処理 (平均値補完 / 行削除 / 代入案の比較)
    - 型変換 (数値→文字列など)
    - 外れ値の検出 (Zスコア/四分位範囲 IQR)
    - AI から「前処理案+理由」を自然言語で説明させる
基本統計解析 (Excel/Python)
1. Excel:AVERAGE, VAR, CORREL の使い方
2. Excel分析ツール (回帰・t検定) の実演
3. Python:相関行列・基本統計・回帰分析を AI にコード生成させる
  - 実演
    - 「Excelで相関行列を作成」
    - 「pandas で describe() を理解」
    - 「回帰分析のコードを ChatGPT に作らせて実行」
    - 解析結果を AI に要約させる練習 (学生向け/管理職向け・両方)
可視化 (Excel/Python)
1. Excel グラフ:散布図・折れ線・棒グラフの選択基準
2. Python:matplotlib / seaborn のコードを AI に生成させる
3. 論文/発表用の図の整形ポイント (解像度・色・見やすさ)
  - 演習
    - 「この CSV から適切な2種類のグラフ案を ChatGPT に提案させる」
    - 「Python コードで学会用の PNG を生成」
AIによるレポート・週報・図表解説の自動生成
1. Excel → Python → 結果説明 → 文章化の一連の流れを自動化
2. AI に“背景→目的→手法→結果→考察”の文章を生成させる
3. 図表番号に合わせた説明文の自動編集 (スタイル保持プロンプト)
  - 実演
    - 「この結果をレポートにまとめて」
    - 「この散布図の特徴を5点箇条書きで説明して」
AIの誤り・リスク対策
1. Excel/Python コード生成におけるよくあるエラー例
2. AI の出力を“信じすぎない”検証方法
3. データ取り扱いの注意 (著作権・秘匿情報)
まとめ・Q&A
- スキルの整理

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。
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生成AIによる特許調査・分析の現状と実務への適用

admin — Tue, 23 Dec 2025 07:25:09 +0000

生成AIによる特許調査・分析の現状と実務への適用

～サマリア、Tokkyo.ai、Mapify… 特許特化型ツールの特徴、適用のポイント / プロンプトエンジニアリング、RAG、Few - shotによる用途探索、戦略立案～

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3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3月9日まで承ります。

概要

開催日

2026年2月26日(木) 13時00分～ 16時30分

修得知識

特許情報の技術動向分析や事業戦略への活用
新規事業アイデアの創出手法

プログラム

生成AIとは?
1. 生成AI概要
2. 生成AIを活用する上で注意すべきポイント
3. GPTの機能を上位概念化
4. 生成AIが“できること・できないこと”
5. 生成AIの開発トレンド
6. 生成AIの基礎・現状
特許調査・分析への生成AI活用の現状
1. 特許情報分析で活用するツール
2. Chat-GPT
3. Google NotebookLM
4. Perplexity ai
5. Gemini
6. Tokkyo.ai ChatTokkyo
7. 特許文書読解支援サービスサマリア
8. GPTの機能を上位概念化 (再掲)
9. 特許情報分析のフローについて
10. GPTの機能×タスク
11. 生成AI無料プランの範囲でできること
12. 現状分析分類軸の作り方
13. 特許情報分析への活用例〜論点・課題の可視化1〜
14. イーパテント特許検索式作成GPT
15. 特許情報分析への活用例〜論点・課題の可視化 mapify〜
16. 生成AI有料プランの範囲でできること
17. 現状分析 Chat-GPTを活用した分析
18. 用途探索 ChatTokkyoを活用
19. サマリアの一括処理ツールと分類支援
プロンプトエンジニアリング
1. プロンプトエンジニアリングとは?
2. LLMのプロンプトエンジニアリングを参考に
3. データ分析の視点からプロンプトエンジニアリング
生成AIを活用したアイデア創出
1. アイデア創出・仮説構築
2. 生成AIを用いた多空間デザインモデルの構築とアイデア創出プロセスの効率化
3. 自社技術を活用したテーマ創出フロー
生成AI技術×特許情報分析の将来展望
1. マルチモーダル化
2. 長文処理のさらなる向上
3. エージェント型AI
4. パーソナライズLLM
特許調査・分析における生成AI活用判断
1. 生成AI導入のプロセスと事例
2. 特許調査・分析における生成AI活用判断

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

株式会社技術情報協会

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お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 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3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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AIエージェント×ビジネスデータ分析の基礎と実践

admin — Sat, 03 Jan 2026 08:58:37 +0000

AIエージェント×ビジネスデータ分析の基礎と実践

～定型業務を効率化する仕組みの本質理解と、半自動化を実現する実務プロセス～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、AIエージェントの仕組み、プロンプト設計、RAG、データ分析プロセスまで、業務に直結する基礎を体系的に整理して解説いたします。
さらに、要約・可視化・レポート作成といった定型業務を“半自動化”するための実務プロセスを具体的に解説いたします。

配信期間

2026年2月26日(木) 10時30分～ 2026年3月5日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年3月3日(火) 16時30分

受講対象者

営業/企画/マーケティング/CS/管理部門などで、日々Excelやスプレッドシートで集計・報告を行うビジネスユーザー
社内のDX推進部門に所属している方
これからAIやデータ分析に携わる方
まずはノーコードで安全に試したい推進担当者・チームリーダー
ビジネスでデータを活用したい方
マーケティングや営業企画など、非エンジニア職でデータ活用の必要性を感じている方

修得知識

AIエージェントの基本・仕組み・使い方
ビジネスデータ分析の基礎知識
データ分析のための有効プロンプト
RAG (社内資料を根拠に回答させる考え方) の基礎
AIシステムを考えるための基本概念の理解 (API/MCP/A2A)
安全運用のガードレール (データ範囲/操作範囲/費用範囲) と効果測定KPI

プログラム

　本セミナーは、ビジネスユーザーが生成AI・AIエージェント・データ分析の基本を身につけ、日々の要約・分析・可視化・報告といったデータ分析関連タスクをレベルアップするための入門講座です。
　AIについてもデータ分析についても初学者でもわかるように構成しています。日々の定型タスクの精度とスピードを高めるための、実務で使える基礎力を身につけていただけます。

イントロダクション
1. 生成AIとは
  - 概念
  - 主要サービス
  - 仕組み
2. 上手く使うコツ (プロンプトエンジニアリング)
3. ブラウザとAPI
AIエージェントの基本
1. AIエージェントの基本概念
2. RPAとの違い
3. AIエージェントの動作原理
4. Function Calling
5. Deep Research
6. MCP/A2A
7. RAG
8. さまざまな事例
データ分析の基本
1. データ分析の基本プロセス
2. データ分析と生成AI (データ分析の文脈で生成AIを使いこなす)
3. データ分析とAIエージェント
ガードレール設計
1. 主な3つの観点
2. 導入効果測定のためのKPI
まとめ・Q&A

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講師

石井良平氏
XTX株式会社

代表取締役

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

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2月26日〜3月5日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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AIエージェント×ビジネスデータ分析の基礎と実践

admin — Sat, 03 Jan 2026 08:57:56 +0000

AIエージェント×ビジネスデータ分析の基礎と実践

～定型業務を効率化する仕組みの本質理解と、半自動化を実現する実務プロセス～

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2月26日〜3月5日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年3月3日まで承ります。

概要

開催日

2026年2月25日(水) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

営業/企画/マーケティング/CS/管理部門などで、日々Excelやスプレッドシートで集計・報告を行うビジネスユーザー
社内のDX推進部門に所属している方
これからAIやデータ分析に携わる方
まずはノーコードで安全に試したい推進担当者・チームリーダー
ビジネスでデータを活用したい方
マーケティングや営業企画など、非エンジニア職でデータ活用の必要性を感じている方

修得知識

AIエージェントの基本・仕組み・使い方
ビジネスデータ分析の基礎知識
データ分析のための有効プロンプト
RAG (社内資料を根拠に回答させる考え方) の基礎
AIシステムを考えるための基本概念の理解 (API/MCP/A2A)
安全運用のガードレール (データ範囲/操作範囲/費用範囲) と効果測定KPI

プログラム

イントロダクション
1. 生成AIとは
  - 概念
  - 主要サービス
  - 仕組み
2. 上手く使うコツ (プロンプトエンジニアリング)
3. ブラウザとAPI
AIエージェントの基本
1. AIエージェントの基本概念
2. RPAとの違い
3. AIエージェントの動作原理
4. Function Calling
5. Deep Research
6. MCP/A2A
7. RAG
8. さまざまな事例
データ分析の基本
1. データ分析の基本プロセス
2. データ分析と生成AI (データ分析の文脈で生成AIを使いこなす)
3. データ分析とAIエージェント
ガードレール設計
1. 主な3つの観点
2. 導入効果測定のためのKPI
まとめ・Q&A

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講師

石井良平氏
XTX株式会社

代表取締役

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

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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。

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2月26日〜3月5日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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ベイズ統計モデリングの基本的な考え方とモデルの立て方、結果の解釈

admin — Thu, 08 Jan 2026 08:32:25 +0000

ベイズ統計モデリングの基本的な考え方とモデルの立て方、結果の解釈

～不確実性のあるデータから、判断につながる推論を行うために～

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3月9日〜23日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年3月9日まで承ります。

概要

開催日

2026年2月19日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

ベイズ統計の基本について効率よく学びたい研究者、技術者
ベイズ統計に基いたデータ分析や活用方法に関心がある研究者、技術者
各種ソフトやツールを利用してベイズ分析を行っている方

修得知識

ベイズ統計の基本的な考え方
データ分析における「事前の知識」の組み込み方
事後分布・予測分布の意味、結果を言葉で解釈できるようになる
ベイズ的な考え方と、機械学習や確率モデルとの関連
MCMCなどの計算手法が必要となる原理と理由

プログラム

イントロダクション:ベイズ統計モデリングで何ができるのか
1. 不確実性のある状況で、なぜ確率モデルが必要か
2. ベイズ統計モデリングの基本的な考え方
3. 実務例:設備故障率の評価 (階層ベイズモデルの例)
確率・条件付き確率の整理: ベイズ的思考の土台をつくる
1. 確率分布・期待値・分散の考え方
2. 条件付き確率と独立性
3. 確率と条件付き確率の違い
4. 直感とズレる例 (モンティ・ホール問題)
ベイズの定理と推論の考え方: データと事前知識をどう結びつけるか
1. ベイズの定理と全確率の公式
2. 観測結果から何を推定しているのか
3. 応用例:診断・分類問題
4. 機械学習との関係 (分類・確率モデルの視点)
ベイズ統計モデリングの基本構造: モデルを明示するということ
1. 統計モデルとは何か
2. 母集団・パラメータ・データの関係
3. 推測統計におけるモデル化の考え方
4. データ分析の基本的な流れ
事前分布と事後分布: 不確実性を分布として表現する
1. パラメータの不確実性の考え方
2. 事前分布の役割
3. 事後分布の定義と解釈
4. 簡単な計算例
事後分布に基づく推定と評価: 推定結果をどう報告・解釈するか
1. 共役事前分布の具体例
  1. 二項分布+ベータ分布
  2. ポアソン分布+ガンマ分布
  3. 正規分布+正規分布
2. 点推定と信用区間
3. ベイズ分析結果の読み方・伝え方
予測分布と意思決定: 予測を判断につなげる
1. 予測分布の考え方
2. 広告効果の確率評価
3. 売上予測の分布的表現
4. 期待損失最小化による意思決定
コンピュータ (計算機) を用いたベイズ分析の考え方 (概要) : なぜMCMCが必要になるのか
1. ベイズ分析で必要となる計算の考え方
2. モンテカルロ法の基本
3. マルコフ連鎖と定常分布 (直感的説明)
4. MCMCの役割と位置づけ
ベイズモデリングの実践例 (デモ) : モデル設計の具体像を見る
1. 階層ベイズモデルの例
2. 一般化線形モデルの例
3. 状態空間モデルの例
4. 分析結果の解釈と注意点
質疑応答

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講師

田中冬彦氏
大阪大学全学教育推進機構全学教育企画開発部全学共通教育部門

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

「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。

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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。
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視聴期間は2026年3月9日〜23日を予定しております。
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時系列データ解析の基礎と進め方のポイント

admin — Thu, 25 Dec 2025 07:34:06 +0000

時系列データ解析の基礎と進め方のポイント

～時系列データの特徴から前処理・特徴抽出・モデル化手法、実装技術を解説～

オンライン開催 PC実習付き

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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2月27日〜3月9日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年2月27日まで承ります。

概要

開催日

2026年2月17日(火) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

時系列データの処理や機械学習の適用に関心がある方
IoT・製造業の技術者
データサイエンティスト
機械学習エンジニア
交通・物流業界の関係者
Pythonを使ったデータ処理を学びたいエンジニア・研究者

修得知識

時系列データの前処理と特徴抽出の方法
機械学習による予測・異常検知の技術
Pythonを使った実践的なデータ解析スキル
実務への応用力
- 需要予測
- 設備保全など

プログラム

時系列データ解析の必要性
1. 時系列データの重要性
2. センサ技術の進歩とデータ活用
基本概念
1. 時系列データとは何か
2. 特徴や他のデータとの違い
3. データの量・質・処理の難しさ
時系列データ解析処理のすすめ方
1. 前処理方法
2. 特徴量エンジニアリング
3. モデル構築 (選択・学習)
4. 評価・チューニング・応用
機械学習による時系列データ処理
1. 予測・異常検知手法
2. 使用するアルゴリズムの概要
Pythonによる実践
1. 使用するライブラリとツール
2. 解析例
応用事例の紹介
1. AIを利用した外観検査
2. 機器・設備の異常検知・故障予知
まとめ

質疑応答

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講師

茂木和弘氏
群馬大学大学院理工学府理工学部理工学教育センター

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

: 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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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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生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法

admin — Sun, 23 Nov 2025 08:02:06 +0000

演習・実演で学ぶ

生成AIを活用した研究データ解析と可視化手法

～Excel・CSV・Pythonを用いた前処理からレポート生成まで～

オンライン開催演習付きデモ付き

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2月26日〜3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2月26日まで承ります。

概要

開催日

2026年2月16日(月) 13時00分～ 17時00分

修得知識

研究データをAIと協働しながら効率的に整理・解析・可視化するための実践的スキル
Excel/CSV/Python を横断したデータ前処理の基本操作
欠損値・外れ値の検出と対処方法
Python (pandas, matplotlib, seaborn) を用いた統計解析・グラフ生成の基礎
ハルシネーションを避けるためのプロンプト設計法
ChatGPTを用いたレポート・週報・図表説明の自動生成方法
研究データの取り扱いにおけるリスクと安全なAI利用のポイント

プログラム

導入:今日のゴールと学び方
1. Excel/CSV/Python に的を絞った解析ワークフローの説明
2. AI × データ解析の活用範囲と限界
3. 本セミナーの学習目標
  - AI協働
  - 前処理
  - 可視化
  - レポート化
4. AIパートナード学習方式の説明
プロンプト設計の基礎
1. 良いプロンプト/悪いプロンプトの例をExcel/CSV/Pythonコード生成で実演
2. 求める形式を明確化するためのテンプレート紹介
  - 例
    - このCSVを読み込むPythonコードを生成
    - Excelで前処理手順を出力
3. ハルシネーションを避けるための検証方法
データ読み込みと前処理 (Excel/CSV/Python)
1. Excel操作:列名の確認、欠損値の可視化、フィルタリングの基本
2. CSVの扱い:文字コード・区切りの違いのトラブル対処
3. Pythonの読み込みコード (pandas) をAIに自動生成させる
  - 前処理演習
    - 欠損値処理 (平均値補完 / 行削除 / 代入案の比較)
    - 型変換 (数値→文字列など)
    - 外れ値の検出 (Zスコア/四分位範囲 IQR)
    - AI から「前処理案+理由」を自然言語で説明させる
基本統計解析 (Excel/Python)
1. Excel:AVERAGE, VAR, CORREL の使い方
2. Excel分析ツール (回帰・t検定) の実演
3. Python:相関行列・基本統計・回帰分析を AI にコード生成させる
  - 実演
    - 「Excelで相関行列を作成」
    - 「pandas で describe() を理解」
    - 「回帰分析のコードを ChatGPT に作らせて実行」
    - 解析結果を AI に要約させる練習 (学生向け/管理職向け・両方)
可視化 (Excel/Python)
1. Excel グラフ:散布図・折れ線・棒グラフの選択基準
2. Python:matplotlib / seaborn のコードを AI に生成させる
3. 論文/発表用の図の整形ポイント (解像度・色・見やすさ)
  - 演習
    - 「この CSV から適切な2種類のグラフ案を ChatGPT に提案させる」
    - 「Python コードで学会用の PNG を生成」
AIによるレポート・週報・図表解説の自動生成
1. Excel → Python → 結果説明 → 文章化の一連の流れを自動化
2. AI に“背景→目的→手法→結果→考察”の文章を生成させる
3. 図表番号に合わせた説明文の自動編集 (スタイル保持プロンプト)
  - 実演
    - 「この結果をレポートにまとめて」
    - 「この散布図の特徴を5点箇条書きで説明して」
AIの誤り・リスク対策
1. Excel/Python コード生成におけるよくあるエラー例
2. AI の出力を“信じすぎない”検証方法
3. データ取り扱いの注意 (著作権・秘匿情報)
まとめ・Q&A
- スキルの整理

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2月26日〜3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。

ライブ配信セミナーに申し込む

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生成AI・AIエージェントを活用した知財業務改革の実践

admin — Thu, 11 Dec 2025 06:23:12 +0000

生成AI・AIエージェントを活用した知財業務改革の実践

～オムロンにおける業務プロセス革新と汎用ツール・AIエージェントの活用～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

ライブ配信セミナーに申し込む

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。

開催日

2026年2月12日(木) 10時30分～ 16時30分

プログラム

　生成AIの活用は「実験」から「本格実装」のフェーズへ移行しています。本セミナーは二部構成で行います。前半の【事例・戦略編】では、オムロン全社プロジェクト「AIZAQ」及びそこから発展した生成AIを基盤とする「司令塔」としての知財戦略を紹介します。後半の【技術・実践編】では、GeminiやNotebookLMといった汎用ツールの高度な活用法や、AIエージェントを自ら構築するためのコーディング技術について、実演を交えて解説します。組織変革と個人のスキル向上、双方の視点から知財DXの最適解を探ります。

第1部:オムロン事例・組織変革編
1. オムロンにおける生成AI活用の全社的アプローチ「AIZAQ」
  1. 経営トップダウンと現場ボトムアップの融合戦略
  2. 知財部門における人材育成とリテラシー向上策 (レベル別認定制度)
  3. 「実験」から「本格導入」へ至る変遷プロセス
2. 生成AI業務プロセス革新プロジェクトと実務適用
  1. 業務のプロンプト化・共有・プロセス組込 (義務化) のロードマップ
  2. 中間処理 (拒絶理由応答) における工数削減の実証結果
  3. 知財部門の役割再定義と「司令塔」への進化
3. 質疑応答
第2部:汎用ツール活用・技術実践編
1. 生成AI・AIエージェント活用の最前線
  1. AIエージェントの進化
  2. 知財実務における「汎用LLM」活用の勘所
  3. GeminiとNotebookLMの活用方法
2. 知財AIエージェントの構築とコーディングの基礎
  1. なぜ知財部員にプログラミング (Python等) が必要なのか
  2. API連携による自律型エージェントの仕組み
  3. 既存ツールでは手が届かない業務を自動化する実装テクニック
3. 質疑応答

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講師

吉田隆彦氏
オムロン株式会社技術・知財本部知的財産センタ

センタ長
熊巳創氏
知財サイエンス

代表

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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。

ライブ配信セミナーについて

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

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ROS/ROS2環境での三次元点群処理

admin — Thu, 18 Dec 2025 04:41:27 +0000

ROS/ROS2環境での三次元点群処理

～三次元点群処理とPCLプログラミングの基礎と応用 (第4回)～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

セミナーの再開催を依頼する関連するセミナー・出版物を探す

概要

本セミナーでは、三次元空間に関するロボットビジョン実現に有用なPCLプログラミングの基本技法について詳解いたします。

開催日

2026年2月3日(火) 10時30分～ 16時30分

プログラム

　視覚情報処理を計算機上で実現するコンピュータビジョンに関する技術は、これまで二次元画像処理を中心に開発され、さまざまな分野で実用化されてきました。最近登場した小型で高性能な個人用の携帯型三次元センサーは、コンピュータビジョンの空間認知能力を飛躍的に向上し、その応用分野を拡大できるハードウェアとして有用といえます。
　本講座では、このような背景から注目を集めている三次元センサーにより得られる三次元点群データの情報処理手法について、その基礎概念からプログラム開発の基本技法にいたるまで体系的に教育します。
　第1回から第3回の各講義では、三次元点群処理に関する概念的な理解と並行に、ポイントクラウドライブラリ (Point Cloud Library:PCL) が提供する各種機能とその構成、クラスライブラリの扱い方など、プログラム開発に必要な基本技能の修得を目指して具体例を挙げながら説明します。第4回の講義では、第3回までに学んだ三次元点群処理に関する基礎知識とプログラミングの基本技法を活かして、ROS (Robot Operating System) /ROS2環境上で動作する基礎的な三次元ロボットビジョン処理プログラムの作成に挑戦します。
　本講座を受講することにより、三次元空間に関するロボットビジョン実現に有用なPCLプログラミングの基本技法が習得できます。

ROSの基礎
1. ROSの概要
2. ROS開発環境
3. コマンドとツール
4. トピックの配信と購読
5. コールバック関数
PCLプログラミング
1. ROS環境でのPCL処理
2. 情報可視化
3. ボクセルフィルタ
4. 近傍点群抽出
5. グラフィックス表現
6. 位置変換
7. フィルタ処理
8. レジストレーション
ロボットシミュレータの活用
1. 仮想環境構築
2. フィルタ処理
3. キーポイント抽出
4. 障害物検知
ROS2への応用
1. ROS/ROS2の特徴
2. ROS2開発環境
3. PCLプログラミング実例

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講師

岩切宗利氏
防衛大学校情報工学科

准教授

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主催

株式会社トリケップス

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

: 49000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

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

本セミナーは終了いたしました。

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生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (実践テクニック・応用編)

admin — Sun, 16 Nov 2025 05:21:43 +0000

2日目 / 全2日

生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (実践テクニック・応用編)

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

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ライブ配信セミナーには、特典としてアーカイブ配信が付きます。
アーカイブ配信の視聴期間は、2026年1月30日〜2月13日を予定しております。
ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

関連セミナーとの同時申し込みで特別割引にて受講いただけます。

2026年1月22日、1月29日「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (2日間)」
(通常受講料 : 84,040円 → 全2コース申込割引受講料 73,150円)

概要

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
2日目の実践テクニック・応用編では、1日目の基礎編の内容を前提として、特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。

開催日

2026年1月29日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

研究者・エンジニア
知的財産部門の担当者・マネジャー
技術マーケティング・新規事業開発・企画担当者

修得知識

AIによる「概念検索 (セマンティック検索) 」の活用法
AIによる「大量文献の高速読解・要約」テクニック
AIによる「パテントマップ (競合分析) 」の自動可視化
AIを使った「技術の応用先 (マーケティング) 」探索
AI活用の「最重要リスク管理 (機密保持・ハルシネーション対策) 」

プログラム

　本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
　また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
　2日目の実践テクニック・応用編では、1日目の基礎編の内容を前提として、特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。

2日目実践テクニック・応用編

(2026年1月29日 10:30〜16:30)

　特許情報は「技術の宝庫」ですが、その膨大な量と複雑さから調査・分析は属人化し、事業活用にも壁がありました。本セミナー〈実践編〉では、ChatGPTに代表される「生成AI」と「機械学習」が、この状況をどう劇的に変革するかを解説します。AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、特許調査・分析を高速化・高精度化する実践テクニックを、デモを交えて具体的に紹介します。さらに、AIを活用して自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法も深掘りします。
　研究、知財、マーケティング、新規事業の各担当者がAIを「共通言語」とし、部門の壁を越えて「技術的優位性」を「事業成果」に繋げるための、明日から使えるAI活用法を学びます。機密保持など、導入時のリスク管理についても解説します。

はじめに
1. 講師自己紹介
2. アジア特許情報研究会紹介
イントロダクション:なぜ今、特許業務にAIなのか?
1. 本講演のゴールと対象
2. 特許情報活用における「3つの壁」とAIによる変革
  1. 調査の壁 (キーワード検索の限界)
  2. 読解の壁 (文献の膨大さ)
  3. 活用の壁 (分析の属人化)
3. 本日紹介する「AIツールボックス」の全体像
4. AI/ML搭載の統合型特許調査・分析プラットフォーム
  - PatSnap
  - Derwent Innovation
  - Orbit Intelligence
5. 生成AI・特化型AIを活用した調査・分析ツール
  - Amplified
  - LexisNexis PatentSight
  - AI Samurai
6. 汎用的な生成AIの応用
  - ChatGPT 5
  - Gemini 2.5 Pro
  - Claude 4 Opus など
7. 特定タスク向けツール
  - Deep Research
  - NotebookLM
  - Perplexity
  - Felo.AI (検索エンジン)
実践テクニック1:AIによる特許「調査・読解」の高速化・高精度化
1. 【調査編】「思い込み」を排除するAI検索術
2. テクニック1:概念 (セマンティック) 検索の活用
3. テクニック2:生成AIによる検索クエリ拡張
4. 【読解編】「読む時間」を1/10にするAI要約術
5. テクニック3:クレーム (請求項) の構造的解読
6. テクニック4:外国語公報のピンポイント翻訳・要約
7. テクニック5:複数特許の自動比較分析
実践テクニック2:AIによる特許「分析・可視化」
1. 【分析編】「勘と経験」を「データ」で裏付ける
2. テクニック6:AIパテントマップ (ランドスケープ) の活用
3. テクニック7:大量文献からの技術トレンド抽出
4. 【評価編】「質の高い特許」を見抜く
5. テクニック8:AIによる特許価値評価 (スコアリング) とその活用
応用編:技術マーケティング・新規事業への展開
1. 知財部と事業部を「繋ぐ」AI活用 .
2. テクニック9:技術シーズの「応用先 (他業界) 」探索
3. テクニック10:AIマップによるホワイトスペースの特定
4. 「売れる技術」にするためのAI活用 .
5. テクニック11:特許文書からマーケティング資料への自動変換
6. テクニック12:シナジー候補 (提携・M&A先) の探索
実務1:構成要素抽出と対比表自動化
1. 請求項の要素分割テンプレート/生成AIの安全プロンプト (出典必須・引用表記)
2. 「要素×文献×根拠」対比表 (◎/◯/△) と該当スニペット自動貼付
3. 先行技術の欠落要素抽出 → 進歩性/差別化要素の仮説化
実務2:コーパス拡張とRAG設計
1. データ取得→正規化 (番号・重複・ファミリー) →段落化→embedding
2. チャンク粒度とウィンドウ拡張、メタデータでの再ランキング
3. コスト最適化
  - 二段推論 (粗=廉価モデル/最終=高精度)
  - キャッシュ
  - しきい値
AI導入と未来展望
1. 【最重要】AI活用の「落とし穴」と鉄壁のリスク管理
2. 機密保持の徹底 (入力データの管理)
3. ハルシネーション (嘘) の見抜き方と対策
4. 部門別・AI導入のファーストステップ (研究員・知財・マーケティング・新規事業担当者への提言)
5. 未来展望:AIエージェントと知財人材の進化

質疑応答

付録: 自分でできる特許情報解析ツール紹介

Deep ResearchによるAI関連特許調査ツールレポート

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講師

安藤俊幸氏
アジア特許情報研究会知財情報解析グループ

グループリーダー

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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。

2日間コースのお申込み

2026年1月22日、1月29日「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (2日間)」
- 通常受講料 : 84,040円(税込) → 全2コース申込割引受講料 73,150円(税込)
- 通常受講料 : 76,400円(税別) → 全2コース申込割引受講料 66,500円(税別)

割引対象セミナー

2026年1月22日「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (基礎編)」
- 受講料 : 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
2026年1月29日「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (実践テクニック・応用編)」
- 受講料 : 38,200円(税別) / 42,020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。

本セミナーは終了いたしました。

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Excel/Pythonを活用した製造現場の品質データ分析入門

admin — Wed, 29 Oct 2025 05:33:41 +0000

Excel/Pythonを活用した製造現場の品質データ分析入門

オンライン開催 PC実習付き

関連するセミナー・出版物

本セミナーは終了いたしました。

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概要

本セミナーでは、製造現場の品質管理をテーマに、Excel/Pythonを使ったデータ分析で品質不良の原因を特定し、品質向上を目指す方法を解説いたします。
Excel/Pythonの基本知識や操作方法、分析の考え方を事例演習を交えててわかりやすく解説いたします。

配信期間

2026年1月28日(水) 10時30分～ 2026年2月7日(土) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年1月28日(水) 10時30分

修得知識

統計学の基本的な知識
可視化の基本的な考え方
可視化のExcel/Pythonでの実行方法
データを活用した製造品質分析の基本的な考え方
製造品質分析のExcel/Pythonでの実行方法

プログラム

　日本の製造品は高品質の代名詞となっているが、その裏では、依然として製造現場で活躍する熟練者たちの経験や勘に依存している部分も大きい。しかしながら、技能継承や技術の均てん化の問題に加え、近年のデータ社会・AI時代の到来も相まって、データを武器とした品質向上や製造の効率化が喫緊の課題となっている。一方で、日本の製造業では中小企業が99%を占めるとされ、予算的にも規模的にも全社を挙げたデジタルトランスフォーメーション (DX) の推進には限度があり、いかに現場レベルでデータ活用を推進できるかが大きな鍵を握っている。
　本セミナーでは、Excel/Pythonを用いた品質データ分析の手法について演習を交えながら実践的に学び、実務への適用に向けたスキルを養う。分析手法の基本的な知識から、Excel/Pythonの基本的な操作方法、分析の考え方、製造現場特有のポイントなどについて、なるべく数式を用いずに初学者向けにわかりやすく説明する。

イントロダクション
1. 製造業における従来の統計解析
2. 従来の統計的手法とビッグデータ分析による品質管理の違い
3. 製造業におけるビッグデータ分析の適用範囲
4. 製造業におけるビッグデータ分析事例
統計学の基礎
1. 記述統計学と推測統計学
2. データの特徴の捉え方
3. 記述統計量/変数の尺度
4. 正規分布/工程能力指数 (Cp)
5. 相関係数/相関と因果の違い
データ観察による工程・品質の傾向把握 (Excel/Python演習)
1. 可視化による観察
2. ヒストグラムによる品質指標のばらつき確認
3. 散布図/散布図行列による連動因子の確認
4. 箱ひげ図による各因子の傾向確認
5. 時系列での不良傾向確認
6. 数値化による観察
7. 要約統計量 (代表値/ばらつき指標/順序統計量) による傾向確認
8. 相関 (相関係数/相関行列/偏相関係数) による連動因子の確認
分析モデルによる製造品質不良の要因分析
1. 代表的な分析手法の概要と手法の選び方
2. 不良件数の予測 (数値予測)
3. 線形回帰による不良予測と影響因子の絞込み (Excel演習)
4. 不良要因の分析 (分類予測)
5. ロジスティック回帰による良品/不良品の判別
6. 決定木分析による良品/不良品の判別 (Python演習)
7. モデルの評価と改善
8. モデルの評価指標:Precision (適合率) とRecall (再現率)
9. 精度向上に向けたモデルチューニングの考え方

質疑応答

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講師

野口怜氏
東京理科大学経営学部ビジネスエコノミクス学科

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

: 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1月28日〜2月7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。

本セミナーは終了いたしました。

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Pythonを用いた実験計画法とその最適化

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

Pythonを用いた実験計画法とその最適化

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

オンライン開催デモ付き

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年1月26日〜2月5日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年1月26日まで承ります。

概要

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

配信期間

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

お申し込みの締切日

2026年1月26日(月) 13時00分

プログラム

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

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

質疑応答

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講師

江崎剛史氏
滋賀大学データサイエンス学部

准教授

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主催

株式会社技術情報協会

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

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

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生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (2日間)

admin — Sun, 16 Nov 2025 03:39:54 +0000

生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (2日間)

～基礎編 & 実践テクニック・応用編～

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1月23日〜2月5日、2026年1月30日〜2月13日を予定しております。
ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

概要

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
1日目の基礎編は、代表的な特許調査タスクの整理から、AI/機械学習の基本概念仕組みの理解や、知財・技術情報の調査における活用可能性や限界など、実践・応用に向けて必要な知識を基礎から整理いたします。
2日目の実践テクニック・応用編では、1日目の基礎編の内容を前提として、特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。

開催日

2026年1月22日(木) 10時30分～ 16時30分
2026年1月29日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

研究者・エンジニア
知的財産部門の担当者・マネジャー
技術マーケティング・新規事業開発・企画担当者

修得知識

AI、機械学習による先行技術・技術動向調査の効率化
特許調査における生成AI利用の現状と注意点

AIによる「概念検索 (セマンティック検索) 」の活用法
AIによる「大量文献の高速読解・要約」テクニック
AIによる「パテントマップ (競合分析) 」の自動可視化
AIを使った「技術の応用先 (マーケティング) 」探索
AI活用の「最重要リスク管理 (機密保持・ハルシネーション対策) 」

プログラム

　本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
　また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
　1日目の基礎編は、代表的な特許調査タスクの整理から、AI/機械学習の基本概念仕組みの理解や、知財・技術情報の調査における活用可能性や限界など、実践・応用に向けて必要な知識を基礎から整理いたします。
　2日目の実践テクニック・応用編では、1日目の基礎編の内容を前提として、特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。

1日目生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用基礎編

(2026年1月22日 10:30〜16:30)

　本セミナー〈1日目:基礎編〉は、2日目の「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用〈実践テクニック・応用編〉」を最大限活用していただくための土台づくりを目的としています。
　基礎編の前半では、特許文献の構成や新規性・FTO・無効・動向といった代表的な特許調査タスク、および従来の検索・対比表作成の流れを整理し、その中でどこにAIの余地があるかを明確にします。後半では、機械学習・深層学習・生成AI (大規模言語モデル) の基本概念、RAG (検索拡張生成) やベクトル検索のイメージ、プロンプト設計と簡易な評価の考え方を解説し、特許・技術分野での具体的な活用例と留意点までを概観します。AIの仕組みと限界を理解したうえで、〈実践テクニック・応用編〉で扱う「特許調査フローへの組み込み」「技術マーケティングへの応用」にスムーズに進めることを狙いとしています。

はじめに
1. 講師自己紹介
2. アジア特許情報研究会紹介
特許調査と検索の基礎
1. 特許文献の基本構成
  - 請求項
  - 明細書
  - 図面
  - 書誌
2. 主な調査タスク
  - 新規性
  - FTO
  - 無効資料
  - 動向調査
3. 調査対象と調査範囲の特定・明確化
4. マッチングと適合
5. 特許調査における再現率 (網羅性) と適合率 (効率)
6. 「完全一致」⇔「最良一致」検索モデルの比較
7. 従来の特許調査標準フロー
8. 典型的なアウトプット:対比表、技術動向レポート
9. 従来の人手作業による課題と限界
機械学習・深層学習の基礎
1. 人工知能 (AI:Artificial Intelligence) とは
2. AIの使用と情報要求
3. AI/機械学習/深層学習の関係 (用語整理)
4. タスク例
  - 分類
  - 回帰
  - クラスタリング
  - 生成
5. 特徴量・モデル・評価指標 (精度・再現率など)
6. データサイエンスベースの特許調査
7. 実践的なAI活用と注意点
8. 機械学習/AIの原理的な限界
商用AI特許調査ツールの活用事例
1. AI特許調査ツールへの要求性能
2. PatentfieldのAIセマンティック検索
3. PatentfieldのAI分類予測
4. PatentSQUAREのAI検索・AI分類
5. Amplified.aiのAI検索
6. THE調査力AI (Deskbee5) のSDI調査事例
7. 最新AI特許調査ツールの開発動向
生成AIの基礎と特許調査における可能性
1. 生成AIのしくみと限界
2. OpenAIのChatGPT5
3. Google Gemini 2.5Pro
4. Anthropic Claude4
5. 要約や要点の自動生成
6. 特許明細書の査読支援
7. 特許明細書の自動作成支援
8. 質問応答やクエリ生成
9. AI特許調査ツールと生成系AIの連携
RAGとベクトル検索の基礎
1. RAG (検索拡張生成)
2. 「事前学習モデル」+「自社/公報データ」の発想
3. 埋め込みベクトル (意味の近さ=距離の近さ)
4. ベクトル検索→関連文書取得→LLMで回答生成
プロンプト設計と簡易評価
1. 良いプロンプトの要素
  - 役割指定
  - 条件
  - 出力形式
  - 禁止事項
2. 出典必須プロンプト/「わからない」と答えることの許容
3. 簡易評価の型
  - 少数サンプルでの比較
  - チェックリスト評価
4. 実践編で使うプロンプト (構成要素抽出・対比表生成) の“前振り”
AIを利用した知財・技術分野での活用例
1. 利用例 (特許領域)
  - 要約
  - 翻訳
  - 構成要素抽出
  - 先行技術サマリ
  - 動向マップ
2. 利用例 (技術・事業側)
  - アイデア発散
  - 技術比較
  - 技術→市場の言い換え
3. 留意点
  - 秘密情報・個人情報
  - 権利関係
  - 責任分担
4. EvalOps (評価運用) ・FinOps (費用最適化運用) のごく簡単な紹介
特許実務へのAI利用の現状のまとめと将来展望
1. 特許庁 (JPO,USPTO) におけるAI技術の活用動向
2. 特許調査分野におけるAI技術の活用動向
3. 国産大規模言語モデルの開発動向
4. 知財DXにおけるAIの効果を引き出すための3要素

付録 : 自分でできる特許情報解析ツール紹介

生成AIをExcelマクロ (VBA) より利用する
termextractによる専門用語 (キーワード) 自動抽出
Cytoscapeによる文脈語のネットワーク分析

2日目生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用実践テクニック・応用編

(2026年1月29日 10:30〜16:30)

はじめに
1. 講師自己紹介
2. アジア特許情報研究会紹介
イントロダクション:なぜ今、特許業務にAIなのか?
1. 本講演のゴールと対象
2. 特許情報活用における「3つの壁」とAIによる変革
  1. 調査の壁 (キーワード検索の限界)
  2. 読解の壁 (文献の膨大さ)
  3. 活用の壁 (分析の属人化)
3. 本日紹介する「AIツールボックス」の全体像
4. AI/ML搭載の統合型特許調査・分析プラットフォーム
  - PatSnap
  - Derwent Innovation
  - Orbit Intelligence
5. 生成AI・特化型AIを活用した調査・分析ツール
  - Amplified
  - LexisNexis PatentSight
  - AI Samurai
6. 汎用的な生成AIの応用
  - ChatGPT 5
  - Gemini 2.5 Pro
  - Claude 4 Opus など
7. 特定タスク向けツール
  - Deep Research
  - NotebookLM
  - Perplexity
  - Felo.AI (検索エンジン)
実践テクニック1:AIによる特許「調査・読解」の高速化・高精度化
1. 【調査編】「思い込み」を排除するAI検索術
2. テクニック1:概念 (セマンティック) 検索の活用
3. テクニック2:生成AIによる検索クエリ拡張
4. 【読解編】「読む時間」を1/10にするAI要約術
5. テクニック3:クレーム (請求項) の構造的解読
6. テクニック4:外国語公報のピンポイント翻訳・要約
7. テクニック5:複数特許の自動比較分析
実践テクニック2:AIによる特許「分析・可視化」
1. 【分析編】「勘と経験」を「データ」で裏付ける
2. テクニック6:AIパテントマップ (ランドスケープ) の活用
3. テクニック7:大量文献からの技術トレンド抽出
4. 【評価編】「質の高い特許」を見抜く
5. テクニック8:AIによる特許価値評価 (スコアリング) とその活用
応用編:技術マーケティング・新規事業への展開
1. 知財部と事業部を「繋ぐ」AI活用 .
2. テクニック9:技術シーズの「応用先 (他業界) 」探索
3. テクニック10:AIマップによるホワイトスペースの特定
4. 「売れる技術」にするためのAI活用 .
5. テクニック11:特許文書からマーケティング資料への自動変換
6. テクニック12:シナジー候補 (提携・M&A先) の探索
実務1:構成要素抽出と対比表自動化
1. 請求項の要素分割テンプレート/生成AIの安全プロンプト (出典必須・引用表記)
2. 「要素×文献×根拠」対比表 (◎/◯/△) と該当スニペット自動貼付
3. 先行技術の欠落要素抽出 → 進歩性/差別化要素の仮説化
実務2:コーパス拡張とRAG設計
1. データ取得→正規化 (番号・重複・ファミリー) →段落化→embedding
2. チャンク粒度とウィンドウ拡張、メタデータでの再ランキング
3. コスト最適化
  - 二段推論 (粗=廉価モデル/最終=高精度)
  - キャッシュ
  - しきい値
AI導入と未来展望
1. 【最重要】AI活用の「落とし穴」と鉄壁のリスク管理
2. 機密保持の徹底 (入力データの管理)
3. ハルシネーション (嘘) の見抜き方と対策
4. 部門別・AI導入のファーストステップ (研究員・知財・マーケティング・新規事業担当者への提言)
5. 未来展望:AIエージェントと知財人材の進化

質疑応答

付録: 自分でできる特許情報解析ツール紹介

Deep ResearchによるAI関連特許調査ツールレポート

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講師

安藤俊幸氏
アジア特許情報研究会知財情報解析グループ

グループリーダー

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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

: 66500円 (税別) / 73,150円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500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 45,000円(税別) / 49,500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 66,500円(税別) / 73,150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)
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 20,000円(税別) / 22,000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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生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (基礎編)

admin — Sun, 16 Nov 2025 05:20:32 +0000

1日目 / 全2日

生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (基礎編)

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1月23日〜2月5日を予定しております。
ライブ配信を欠席し、アーカイブ配信のみ受講をご希望の場合は、通信欄に「ライブ欠席、アーカイブのみ受講」とご記入ください。

関連セミナーとの同時申し込みで特別割引にて受講いただけます。

2026年1月22日、1月29日「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (2日間)」
(通常受講料 : 84,040円 → 全2コース申込割引受講料 73,150円)

概要

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
1日目の基礎編は、代表的な特許調査タスクの整理から、AI/機械学習の基本概念仕組みの理解や、知財・技術情報の調査における活用可能性や限界など、実践・応用に向けて必要な知識を基礎から整理いたします。

開催日

2026年1月22日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

研究者・エンジニア
知的財産部門の担当者・マネジャー
技術マーケティング・新規事業開発・企画担当者

修得知識

AI、機械学習による先行技術・技術動向調査の効率化
特許調査における生成AI利用の現状と注意点

プログラム

1日目基礎編

(2026年1月22日 10:30〜16:30)

はじめに
1. 講師自己紹介
2. アジア特許情報研究会紹介
特許調査と検索の基礎
1. 特許文献の基本構成
  - 請求項
  - 明細書
  - 図面
  - 書誌
2. 主な調査タスク
  - 新規性
  - FTO
  - 無効資料
  - 動向調査
3. 調査対象と調査範囲の特定・明確化
4. マッチングと適合
5. 特許調査における再現率 (網羅性) と適合率 (効率)
6. 「完全一致」⇔「最良一致」検索モデルの比較
7. 従来の特許調査標準フロー
8. 典型的なアウトプット:対比表、技術動向レポート
9. 従来の人手作業による課題と限界
機械学習・深層学習の基礎
1. 人工知能 (AI:Artificial Intelligence) とは
2. AIの使用と情報要求
3. AI/機械学習/深層学習の関係 (用語整理)
4. タスク例
  - 分類
  - 回帰
  - クラスタリング
  - 生成
5. 特徴量・モデル・評価指標 (精度・再現率など)
6. データサイエンスベースの特許調査
7. 実践的なAI活用と注意点
8. 機械学習/AIの原理的な限界
商用AI特許調査ツールの活用事例
1. AI特許調査ツールへの要求性能
2. PatentfieldのAIセマンティック検索
3. PatentfieldのAI分類予測
4. PatentSQUAREのAI検索・AI分類
5. Amplified.aiのAI検索
6. THE調査力AI (Deskbee5) のSDI調査事例
7. 最新AI特許調査ツールの開発動向
生成AIの基礎と特許調査における可能性
1. 生成AIのしくみと限界
2. OpenAIのChatGPT5
3. Google Gemini 2.5Pro
4. Anthropic Claude4
5. 要約や要点の自動生成
6. 特許明細書の査読支援
7. 特許明細書の自動作成支援
8. 質問応答やクエリ生成
9. AI特許調査ツールと生成系AIの連携
RAGとベクトル検索の基礎
1. RAG (検索拡張生成)
2. 「事前学習モデル」+「自社/公報データ」の発想
3. 埋め込みベクトル (意味の近さ=距離の近さ)
4. ベクトル検索→関連文書取得→LLMで回答生成
プロンプト設計と簡易評価
1. 良いプロンプトの要素
  - 役割指定
  - 条件
  - 出力形式
  - 禁止事項
2. 出典必須プロンプト/「わからない」と答えることの許容
3. 簡易評価の型
  - 少数サンプルでの比較
  - チェックリスト評価
4. 実践編で使うプロンプト (構成要素抽出・対比表生成) の“前振り”
AIを利用した知財・技術分野での活用例
1. 利用例 (特許領域)
  - 要約
  - 翻訳
  - 構成要素抽出
  - 先行技術サマリ
  - 動向マップ
2. 利用例 (技術・事業側)
  - アイデア発散
  - 技術比較
  - 技術→市場の言い換え
3. 留意点
  - 秘密情報・個人情報
  - 権利関係
  - 責任分担
4. EvalOps (評価運用) ・FinOps (費用最適化運用) のごく簡単な紹介
特許実務へのAI利用の現状のまとめと将来展望
1. 特許庁 (JPO,USPTO) におけるAI技術の活用動向
2. 特許調査分野におけるAI技術の活用動向
3. 国産大規模言語モデルの開発動向
4. 知財DXにおけるAIの効果を引き出すための3要素

付録 : 自分でできる特許情報解析ツール紹介

生成AIをExcelマクロ (VBA) より利用する
termextractによる専門用語 (キーワード) 自動抽出
Cytoscapeによる文脈語のネットワーク分析

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講師

安藤俊幸氏
アジア特許情報研究会知財情報解析グループ

グループリーダー

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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。

2日間コースのお申込み

2026年1月22日、1月29日「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (2日間)」
- 通常受講料 : 84,040円(税込) → 全2コース申込割引受講料 73,150円(税込)
- 通常受講料 : 76,400円(税別) → 全2コース申込割引受講料 66,500円(税別)

割引対象セミナー

2026年1月22日「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (基礎編)」
- 受講料 : 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
2026年1月29日「生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (実践テクニック・応用編)」
- 受講料 : 38,200円(税別) / 42,020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。

本セミナーは終了いたしました。

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Excel/Pythonを活用した製造現場の品質データ分析入門

admin — Wed, 29 Oct 2025 05:32:55 +0000

Excel/Pythonを活用した製造現場の品質データ分析入門

オンライン開催 PC実習付き

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年1月28日〜2月7日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年1月28日まで承ります。

概要

開催日

2026年1月19日(月) 10時30分～ 16時30分

修得知識

統計学の基本的な知識
可視化の基本的な考え方
可視化のExcel/Pythonでの実行方法
データを活用した製造品質分析の基本的な考え方
製造品質分析のExcel/Pythonでの実行方法

プログラム

イントロダクション
1. 製造業における従来の統計解析
2. 従来の統計的手法とビッグデータ分析による品質管理の違い
3. 製造業におけるビッグデータ分析の適用範囲
4. 製造業におけるビッグデータ分析事例
統計学の基礎
1. 記述統計学と推測統計学
2. データの特徴の捉え方
3. 記述統計量/変数の尺度
4. 正規分布/工程能力指数 (Cp)
5. 相関係数/相関と因果の違い
データ観察による工程・品質の傾向把握 (Excel/Python演習)
1. 可視化による観察
2. ヒストグラムによる品質指標のばらつき確認
3. 散布図/散布図行列による連動因子の確認
4. 箱ひげ図による各因子の傾向確認
5. 時系列での不良傾向確認
6. 数値化による観察
7. 要約統計量 (代表値/ばらつき指標/順序統計量) による傾向確認
8. 相関 (相関係数/相関行列/偏相関係数) による連動因子の確認
分析モデルによる製造品質不良の要因分析
1. 代表的な分析手法の概要と手法の選び方
2. 不良件数の予測 (数値予測)
3. 線形回帰による不良予測と影響因子の絞込み (Excel演習)
4. 不良要因の分析 (分類予測)
5. ロジスティック回帰による良品/不良品の判別
6. 決定木分析による良品/不良品の判別 (Python演習)
7. モデルの評価と改善
8. モデルの評価指標:Precision (適合率) とRecall (再現率)
9. 精度向上に向けたモデルチューニングの考え方

質疑応答

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講師

野口怜氏
東京理科大学経営学部ビジネスエコノミクス学科

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

: 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1月28日〜2月7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。

本セミナーは終了いたしました。

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強化学習の基礎から最新動向と機械制御への応用

admin — Tue, 25 Nov 2025 07:15:05 +0000

強化学習の基礎から最新動向と機械制御への応用

～強化学習法の基礎、応用に向けた報酬の設計指針や対処法について解説～

オンライン開催

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本セミナーは終了いたしました。

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概要

本セミナーでは、強化学習について基礎から解説し、ロボットなどの機械制御への応用が特に期待される最新の強化学習アルゴリズムや、応用の際に悩みの種となりやすい報酬の設計指針や対処法について実際の応用事例と合わせて紹介いたします。

配信期間

2026年1月16日(金) 12時30分～ 2026年1月30日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年1月28日(水) 16時30分

修得知識

強化学習の基本的な仕組み
強化学習の応用に向けた注意点、課題と対策

プログラム

　深層学習の登場によって一躍注目度を高めたAIは、そのほとんどが用意された膨大なデータセットからデータ間に潜む関係性を見出すことを目的としています。これに対して、最近はAIが見出した関係性を基に新たなデータを生成する生成AIへと発展してきました。中でも、その生成を通じて実世界に物理的に作用するフィジカルAIやEmbodied Inteligenceと呼ばれる概念が次世代AIとして大きな注目を集めています。
　本セミナーでは、そのようなAI技術の一つである強化学習について紹介します。強化学習では、ロボットやゲームAIなどのエージェントが自ら試行錯誤して得た経験データに基づいて学習して、目的を達成できる行動のルール (方策) を獲得することを目指しますが、一般的なAIと比べて学習の仕組みや使い方が分かりづらいと良く指摘されています。なので、本セミナーでは強化学習の基礎から近年の定番化したアルゴリズムまで簡潔に要点を説明するとともに、その応用時の注意点なども実例を通じて紹介します。

強化学習とは
1. 強化学習の目的
2. マルコフ決定過程
3. 学習すべき要素
学習アルゴリズムの基礎
1. 価値関数の学習
2. 方策関数の学習
3. 深層強化学習でのテクニック
最新のActor-Criticアルゴリズム
1. 方策更新の制限:TRPO/PPO
2. 方策エントロピーの最大化:SQL/SAC
モデルベース強化学習
1. 世界モデルの学習・活用法
2. 既存モデルの活用法・Sim-to-Real
報酬設計の課題と対策
1. 疎な報酬
2. 安全性の担保

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年1月16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。

本セミナーは終了いたしました。

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Pythonを用いた実験計画法とその最適化

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

Pythonを用いた実験計画法とその最適化

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

オンライン開催デモ付き

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概要

開催日

2026年1月15日(木) 13時00分～ 17時00分

プログラム

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

質疑応答

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講師

江崎剛史氏
滋賀大学データサイエンス学部

准教授

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

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ライブ配信セミナーをご希望の場合

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視聴期間は2026年1月26日〜2月5日を予定しております。
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強化学習の基礎から最新動向と機械制御への応用

admin — Tue, 25 Nov 2025 07:14:28 +0000

強化学習の基礎から最新動向と機械制御への応用

～強化学習法の基礎、応用に向けた報酬の設計指針や対処法について解説～

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年1月16日〜30日を予定しております。
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概要

開催日

2026年1月15日(木) 12時30分～ 16時30分

修得知識

強化学習の基本的な仕組み
強化学習の応用に向けた注意点、課題と対策

プログラム

強化学習とは
1. 強化学習の目的
2. マルコフ決定過程
3. 学習すべき要素
学習アルゴリズムの基礎
1. 価値関数の学習
2. 方策関数の学習
3. 深層強化学習でのテクニック
最新のActor-Criticアルゴリズム
1. 方策更新の制限:TRPO/PPO
2. 方策エントロピーの最大化:SQL/SAC
モデルベース強化学習
1. 世界モデルの学習・活用法
2. 既存モデルの活用法・Sim-to-Real
報酬設計の課題と対策
1. 疎な報酬
2. 安全性の担保

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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

: 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

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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。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年1月16日〜30日を予定しております。
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Pythonではじめる機械学習応用講座

admin — Tue, 11 Nov 2025 01:52:51 +0000

Python機械学習全2日間セミナー (応用編)

Pythonではじめる機械学習応用講座

～Windows, Mac, Linux 実習対応～

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2025年12月22日,2026年1月15日「Python機械学習 2日間セミナー (入門編 + 応用編)」
- 通常受講料 99,000円(税込) → 割引受講料 66,000円(税込)

開催日

2026年1月15日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
- 画像処理
- 信号処理
- 医療福祉
- スポーツ分野
- セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
- ロボット
- コンピュータビジョン
- 異常行動検出、異常領域検出
- 統計
- 経済学など
機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
機械学習で課題を抱えている方

修得知識

Pythonの高度なコーディング方法
Pythonの深層学習・強化学習ライブラリの活用方法
代表的な強化学習と深層学習の基礎アルゴリズム
強化学習ライブラリGymnasiumと深層学習ライブラリTensorFlowを活用した機械学習アルゴリズムの実装方法
機械学習によるデータ処理・分析・可視化方法

プログラム

　本講座は、機械学習の三大学習方式 (教師あり学習、教師なし学習、強化学習) の中から教師あり学習の一種の深層学習と強化学習について学んでいきます。さらに、教師あり学習と教師なし学習、及び強化学習と深層学習のそれぞれ2つの学習方式を組み合わせたハイブリッド学習も取り上げて、幅広く学べるように設計されています。
　同時に、Pythonを用いた演習を通して、実践的に学び、現場で使える技術にできるように工夫されています。なお、本セミナーは初級編「Pythonではじめる機械学習入門講座」の続編であり、Python基礎、教師あり学習と教師なし学習の基礎理論と実践演習について修得していることを前提としています。

はじめに
1. 講師自己紹介
2. セミナーの狙い
演習環境の確認
1. Pythonの実行環境の確認
2. 各種ライブラリの実行環境の確認
  - Gymnasium
  - Tensorflow
3. 統合開発環境Jupyter NotebookまたはGoogle Colaboratoryの実行環境の確認
4. 統合開発環境を用いたPythonのプログラムコーディングと実行方法
深層学習
1. 深層学習の概要
2. ニューロンモデル、階層型ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法
3. 各種深層学習モデル
  - 畳み込みニューラルネットワーク
  - Alexネットワーク
  - LeNet-5など
4. ライブラリTensorflowの使い方とコーディング方法
5. サンプルコードを用いた深層学習モデルの実践演習
6. 参専門書・考書・情報源の紹介
強化学習
1. 強化学習の概要
2. マルコフ決定過程、方策、探索と活用
3. モデルフリー型強化学習
  - Q学習法
  - SARSA法
  - actor-critic法など
4. モデルベース型強化学習
  - UCT法
  - モンテカルロ木探索など
5. ライブラリGymnasiumの使い方とコーディング方法
6. サンプルコードを用いた強化学習モデルの実践演習
7. 専門書・参考書・情報源の紹介
ハイブリッド学習
1. ハイブリッド学習の概要
2. 次元削減とクラス分類のハイブリッド学習
3. 次元削減と回帰のハイブリッド学習
4. 次元削減とクラスタリングのハイブリッド学習
5. 半教師あり学習とクラスタリングのハイブリッド学習
6. 深層学習と強化学習のハイブリッド学習 (深層強化学習)
7. サンプルコードを用いたハイブリッド学習モデルの実践演習
8. 専門書・参考書・情報源の紹介
ハイパーパラメータ最適化
1. ハイパーパラメータ最適化の概要
2. グリッドサーチ
3. ランダムサーチ
4. ベイズ最適化
5. サンプルコードを用いたハイパーパラメータの最適化アプローチの実践演習
6. 専門書・参考書・情報源の紹介
まとめと質疑応答

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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)

持参品等

本セミナーでは、演習を行いますので、以下の条件を満たしたノートパソコンを持参して下さい。

プラットフォームは、Windows、Linux、MacOSを問いません。
演習環境を統一したいので、事前にMinicondaを用いて、Python 3.x (バージョン3系) をインストールしておいて下さい。
Minicondaを利用すると、演習で必要な標準・外部ライブラリがほとんど自動インストールされます。
ただし、統合開発環境Spyder、機械学習ライブラリscikit-learn、および可視化ライブラリseabornは、追加インストールする必要があります。
これらのインストール方法は、Windowsの場合、Anaconda Prompt、macOSやLinuxの場合、ターミナルを開き、コマンドラインより下記のコマンドを入力して個別にインストールしてください。
- conda install spyder
- conda install scikit-learn
- conda install seaborn
演習で使用するサンプルコードは，セミナー開催前に配布いたします．
教師あり学習、教師なし学習とも、「各種学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習」では、当日の進行状況に応じて、すべての手法が取り上げられない可能性があります。

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)

2日間コースのお申込み

2025年12月22日,2026年1月15日「Python機械学習 2日間セミナー (入門編 + 応用編)」
- 通常受講料 99,000円(税込) → 割引受講料 66,000円(税込)

セット対象セミナー

2025年12月22日「Pythonではじめる機械学習入門講座」
- 受講料 : 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
2026年1月15日「Pythonではじめる機械学習応用講座」
- 受講料 : 45,000円(税別) / 49,500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。
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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