技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
本セミナーでは、ToDoリスト・優先順位付けだけではうまくいかない理由、自分のやるべきことを整理するノウハウ、自分の仕事量把握の具体的手法、突発の仕事への対応、効率をあげるポイントについて、具体的な事例を踏まえ実践的に解説いたします。
本セミナーでは、研究開発におけるマーケティングについて取り上げ、自社の強みを活かして商品開発を進めるための考え方やAI、集合知、未来洞察を活用した製品開発・マーケティングの最新手法について詳解いたします。
本セミナーでは、研究開発におけるマーケティングについて取り上げ、自社の強みを活かして商品開発を進めるための考え方やAI、集合知、未来洞察を活用した製品開発・マーケティングの最新手法について詳解いたします。
本セミナーでは、製品化から逆算したテーマ設定、大学・教員の選定、連携形態、目標交渉、知財・契約、進捗管理、成果適用までを、企業技術者30年、大学教授として産学連携の双方を経験した講師が、体系的に解説いたします。
成功例だけでなく、実際の失敗例や見落としやすい実務上の盲点を交え、企業側が主導して産学連携を製品化につなげるための判断基準と実践ノウハウを、具体例とともに習得いただけます。
本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎から解説し、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化する方法、材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス、製薬研究におけるインフォマティクスの実例について詳解いたします。
本セミナーにおいては、事業戦略においてKSF (成功要因) 、Key Success Factorsをベースとした事業戦略の構築法について解説いたします。
本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎から解説し、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化する方法、材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス、製薬研究におけるインフォマティクスの実例について詳解いたします。
本セミナーでは、実験データの評価について取り上げ、データの整理・評価・グラフ化からレポート作成まで生成AIの実践活用術を解説いたします。
研究・実験データは蓄積している。でも、「どこにあるか分からない」「担当者しか使えない」「共有しても活用されない」 – - そんなR&D現場になっていませんか?
本セミナーでは、研究データが属人化する原因から、共有・利活用できるデータ設計とルール化、推進チームの作り方、現場を巻き込む具体的な進め方までを体系的に解説いたします。
また、データ共有の開始前・開始後に陥りやすい失敗と回避策を取り上げます。
本セミナーでは、研究・実験データの共有・データ蓄積方法、電子実験ノートの種類・特徴、データ共有基盤のメリット/デメリット、データ蓄積での注意すべき点、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、利活用を促進の体制・条件について、豊富な経験と研究に基づき、実践的に分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、新たな事業の柱となる研究開発テーマを創出するために必要となる知識、スキルの他、研究開発テーマに求められること、アイデアをテーマ化するプロセスを演習を交えながら詳細に解説いたします。
本セミナーでは、各事業部や各プロジェクトの具体的な活動目標として、また各個人の仕事の成果を測る指標としても役立つKPIの設定・運用・管理について詳解いたします。
本セミナーでは、IPランドスケープの重要な要素である「戦略策定につながる知財情報分析」に加え、「誰にどう伝えるか」という観点を重視し、実務で使えるポイントを事例とともに解説いたします。
本セミナーでは、R&Dテーマの決め方について取り上げ、特にモノづくり・コトづくりと密接に関連する上、内部・外部の両環境にとって重要である特許に関して詳しく説明いたします。
また、イノベーション、知財、財務、その他の観点から、R&D戦略の立案における留意事項を解説いたします。
本セミナーでは、各事業部や各プロジェクトの具体的な活動目標として、また各個人の仕事の成果を測る指標としても役立つKPIの設定・運用・管理について詳解いたします。
本セミナーは、話し方やスライド作成等のプレゼンテーションのテクニックではなく、技術的な価値を伝えるだけでなく、相手が重視するコスト・納期・安全性などの観点をふまえたプレゼンの組み立て方を解説いたします。
本セミナーでは、R&Dテーマの決め方について取り上げ、特にモノづくり・コトづくりと密接に関連する上、内部・外部の両環境にとって重要である特許に関して詳しく説明いたします。
また、イノベーション、知財、財務、その他の観点から、R&D戦略の立案における留意事項を解説いたします。
本セミナーでは、化学・製薬・食品領域における最新の機械学習や統計解析トレンドとその具体的な実装フローについて、データ解析支援の現場で培った講師の知見を基にを解説いたします。
Python、Rを活用し、単なる理論解説に留まらず、受講者が自社の課題解決に転用できる実践的な実装力を養うことを目的としております。
本セミナーでは、技術ロードマップの作成について基礎から解説し、講師の実際のコンサルティングでの経験も踏まえて、技術ロードマップの活用のための考え方を詳しく解説いたします。
本セミナーでは、化学・製薬・食品領域における最新の機械学習や統計解析トレンドとその具体的な実装フローについて、データ解析支援の現場で培った講師の知見を基にを解説いたします。
Python、Rを活用し、単なる理論解説に留まらず、受講者が自社の課題解決に転用できる実践的な実装力を養うことを目的としております。
本セミナーでは、技術ロードマップの作成について基礎から解説し、講師の実際のコンサルティングでの経験も踏まえて、技術ロードマップの活用のための考え方を詳しく解説いたします。
本セミナーでは、実験データの評価について取り上げ、データの整理・評価・グラフ化からレポート作成まで生成AIの実践活用術を解説いたします。
本セミナーでは、仮説とはどのようなものかという基本から、仮説構築の準備、構築、検証と共にキーとなる論理思考なども含めて演習を交えながら詳細に解説いたします。
本セミナーでは、市場の潜在ニーズを見つけることの重要性を詳しく議論した後、市場の潜在ニーズを見つける具体的な活動の大きなフレームワークを提示した上で、そのフレームワークを実行する具体的な活動を事例を示しながら詳しく解説いたします。
本セミナーでは、研究・実験データの共有・データ蓄積方法、電子実験ノートの種類・特徴、データ共有基盤のメリット/デメリット、データ蓄積での注意すべき点、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、利活用を促進の体制・条件について、豊富な経験と研究に基づき、実践的に分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、発想力を高めるための具体的方法、発想するための手順、アイデアにつなげるヒントの使い方、実務に利用するための推進法、生成AIの効果的利用について、豊富な経験に基づき、事例を交え、実務で活用できるように解説いたします。
本セミナーでは、IPランドスケープの重要な要素である「戦略策定につながる知財情報分析」に加え、「誰にどう伝えるか」という観点を重視し、実務で使えるポイントを事例とともに解説いたします。