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本セミナーでは、CO2分離回収プロセスについて基礎から解説し、吸収液法、吸着剤法、膜分離法など各技術、プロセス評価及びコスト概算の方法について解説いたします。。

本セミナーでは、実験計画法に必要な統計の基礎から、実験計画法の基礎、効率的なデータ収集と分析等について解説いたします。

本セミナーでは、改訂前から続く分析能パラメーターについて基本的な解説を行うと共に、分析能評価のための統計学的な背景について、統計学の基礎の部分からQ2に新たに取り入れられた多変量解析を応用したNIR (近赤外スペクトル) によるPATの分析法を含めた部分までを詳しく解説いたします。
また、Q2改訂、Q14新設による分析法バリデーションの今後の薬事的な動向について解説いたします。

本セミナーでは、蒸留の基礎から解説し、物性推算・気液平衡・理論段数・塔設計まで、蒸留技術の核心を実際に手を動かして習得いただけます。
Excelの強力な機能やVBAの使いこなし、さらにAI・深層学習の最新応用まで、現場で役立つ実践的な計算スキルを体系的に身につけていただけます。

本セミナーでは、微粒子分散について取り上げ、粒子のゼータ電位 (分散促進因子) とハマカー定数 (凝集促進因子) 、2つの因子を理解した上で、ポテンシャル曲線の描き方、読み方、使い方について解説いたします。

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。

本セミナーでは、改訂前から続く分析能パラメーターについて基本的な解説を行うと共に、分析能評価のための統計学的な背景について、統計学の基礎の部分からQ2に新たに取り入れられた多変量解析を応用したNIR (近赤外スペクトル) によるPATの分析法を含めた部分までを詳しく解説いたします。
また、Q2改訂、Q14新設による分析法バリデーションの今後の薬事的な動向について解説いたします。

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。

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。

本セミナーは、新QC七つ道具 (N7) は言語データを活用し、図により思考することにより問題解決・課題達成に活用する手法について解説いたします。
設計などの上流工程で特に活用効果を発揮します。

本セミナーでは、開発早期段階で必要とされる売上予測の方法を、患者数に基づいて予測するアプローチと市場規模に基づいて予測するアプローチの二部構成で解説いたします。

本セミナーでは、研究・実験データの共有、利活用状況改のためのデータ蓄積方法、探査・分析を意識したデータ蓄積での注意点、蓄積されたデータ分析の注意点、データ蓄積を行うための意識改革、研究・実験データの共有、利活用を促進するためのシステム・体制の条件について、豊富な経験を交え分かりやすく解説いたします。

本セミナーは、「QC7つ道具」の中でも、特に「ばらつき」について、そしてばらつきを表すヒストグラムにフォーカスしたセミナーです。
演習問題を通して実践的に学ぶことができます。