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
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本セミナーでは、「そもそもロードマップとは何か、何のために作るのか、役に立つロードマップとは何か」について、簡単な実践 (速習) を含めて体験しながら習得していただきます。
本セミナーでは、従来の技術主導型の発想から顧客経験価値起点の発想へ転換し、AIを活用した市場分析、顧客理解、競争分析、戦略構想の実践手法を体系的に解説いたします。
本セミナーでは、生成AIを「便利な文章作成ツール」としてではなく、「課題を整理し、仮説を広げ、提案の精度を高めるための実務支援ツール」として活用する方法を解説いたします。
本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。
本セミナーでは、生成AIを「便利な文章作成ツール」としてではなく、「課題を整理し、仮説を広げ、提案の精度を高めるための実務支援ツール」として活用する方法を解説いたします。
本セミナーでは、生成AIとAIエージェントの基礎から解説し、生成AI・AIエージェントによる情報収集のポイント、有望なテーマの絞り込みの実践的な進め方について解説いたします。
本セミナーでは、事業価値評価について基礎から解説し、医薬品の研究開発プロジェクトの事業価値評価と投資の意思決定について、どの製薬会社も悩んでいる「あるある問題」を踏まえた実践的な手法や考え方を解説いたします。
本セミナーでは、「研究所のビジョン・戦略による革新方向の共有・共感・共鳴」、「適正なR&Dテーマ評価による成功体験の量 (数) と質 (貢献の大きさ) の向上」、「R&D活力診断」を活用した組織革新活動という3つの研究所の活性化アプローチについて解説いたします。
本セミナーでは、どのように自社コア技術をベースとしてテーマ創出を行うかについて、その有効性の理論的な裏付けや顧客価値の見つけ方など重要な概念を踏まえながら紹介し、また実際の作成ワークシートなどを提示しながら、具体的なプロジェクトの進め方を議論していきます。
本セミナーでは、研究開発部門において、生成AIを日常業務の効率化、生産性向上、情報収集、文書作成、ナレッジ活用に実践的に活用する方法と留意点について解説いたします。
本セミナーでは、R&D部門のデータ共有・利活用の実情、属人的データ共有状況が生み出される原因、属人的データ共有状況が引き起こす問題、報告書の共有で期待して良いこと・良くないこと、機械学習などのMIの特性と注意すべき点、R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点、データベース導入時・運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策について、詳しく解説いたします。
本セミナーでは、どのように自社コア技術をベースとしてテーマ創出を行うかについて、その有効性の理論的な裏付けや顧客価値の見つけ方など重要な概念を踏まえながら紹介し、また実際の作成ワークシートなどを提示しながら、具体的なプロジェクトの進め方を議論していきます。
本セミナーでは、研究開発部門において、生成AIを日常業務の効率化、生産性向上、情報収集、文書作成、ナレッジ活用に実践的に活用する方法と留意点について解説いたします。
本セミナーでは、「研究所のビジョン・戦略による革新方向の共有・共感・共鳴」、「適正なR&Dテーマ評価による成功体験の量 (数) と質 (貢献の大きさ) の向上」、「R&D活力診断」を活用した組織革新活動という3つの研究所の活性化アプローチについて解説いたします。
本セミナーでは、従来の技術主導型の発想から顧客経験価値起点の発想へ転換し、AIを活用した市場分析、顧客理解、競争分析、戦略構想の実践手法を体系的に解説いたします。
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、生成AIとAIエージェントの基礎から解説し、生成AI・AIエージェントによる情報収集のポイント、有望なテーマの絞り込みの実践的な進め方について解説いたします。
本セミナーは、新規事業テーマの探索と評価に焦点を当て、このオリジナルな価値を持った事業を見つけるための進め方、手法を中心に解説いたします。
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、AI翻訳を実務で安全・効果的に使いこなすための判断力を身につけることを目的とし、AI翻訳の限界やハルシネーションの原因を的確に理解した上で、具体的な誤訳事例や失敗例をもとに陥りがちな落とし穴、精度を高めるプロンプトの考え方、人間が関与すべきポイントの見極め方を学びます。
そして、人間の専門性とAIの迅速性を最適に組み合わせ、研究開発・知財・新規事業それぞれの業務フローに安全かつ効率的にAI翻訳を組み込む方法を実践的に習得します。
本セミナーでは、AI翻訳を実務で安全・効果的に使いこなすための判断力を身につけることを目的とし、AI翻訳の限界やハルシネーションの原因を的確に理解した上で、具体的な誤訳事例や失敗例をもとに陥りがちな落とし穴、精度を高めるプロンプトの考え方、人間が関与すべきポイントの見極め方を学びます。
そして、人間の専門性とAIの迅速性を最適に組み合わせ、研究開発・知財・新規事業それぞれの業務フローに安全かつ効率的にAI翻訳を組み込む方法を実践的に習得します。
本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。
意思決定にあたり、経営層が最も知りたいこととは何か。そして、どのように説明すればGoサインが出るのか。
本セミナーでは、新規R&Dテーマで経営層が知りたいポイントと具体的な説明方法を解説いたします。
本セミナーでは、研究開発部門におけるビジネスモデルの構築について取り上げ、高収益を実現するメカニズム、高収益実現に向けての研究開発部門の役割、高収益を実現する具体的な活動について詳解いたします。
本セミナーは、新規事業テーマの探索と評価に焦点を当て、このオリジナルな価値を持った事業を見つけるための進め方、手法を中心に解説いたします。
本セミナーでは、誰もが納得できる適正なテーマの正しい評価の仕組みの構築、研究開発テーマ評価の基本と各評価手法、システムのメリット・デメリットも含めて包括的に解説いたします。