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未知の不良や異常も検知する検査・センシング・モニタリングに適した人工知能MTシステム (MT法) 基礎と応用

admin — Wed, 13 May 2026 05:27:47 +0000

未知の不良や異常も検知する検査・センシング・モニタリングに適した人工知能MTシステム (MT法) 基礎と応用

～要素技術開発者が主導する人工知能応用技術開発～

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10月26日〜11月1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、未知の異常検知、異常モニタリングの一手法として、その実用的な性質から多くの分野で活用されている「MTシステム」について基礎から応用までを解説いたします。

開催日

2026年10月23日(金) 13時00分～ 15時30分

受講対象者

要素技術、生産システム、加工技術などの分野で人工知能を活用したい開発者
最先端で未成熟な技術ではなく、製造業で実績があり、簡便に使える人工知能技術を求めている方
Excelのように簡単に使える人工知能技術を求めている方
毎年繰返し、同じような製品開発 (製品設計と検証、その生産条件出し) を行っていて、その開発効率を高めたい方
破壊検査などの抜取り検査を全数検査に変え、量産品質トレンドや設備モニタリングを行い、不良を未然に防ぎたい方
検査工程を作らず、加工工程自体が検査工程になる仮想検査技術を求めている方
直接計測不可能な特性を代替え特性から推定するセンサレスセンシング技術を求めている方
特定の不良状態を自動的に見つけるだけなく、未知の不良状態 (未定義の不良品) を見つける技術が必要な方
品質工学や実験計画法などで、離散的な探索では成果の出ない方
「革新的ものづくり・商業・サービス開発支援補助金」第四次産業革命型などIoT&AI関係の補助金獲得を経営課題としてお考えの方

修得知識

要素技術、生産システム、加工技術の開発者に適した人工知能技術の基礎知識と応用ノウハウ
最先端で未成熟な技術ではなく、製造業で実績があり、簡便に使える人工知能の知識
エクセルのように簡単に使える人工知能構築ツールやアルゴリズム
抜き取り検査しかできなかった工程を人工知能による推定全数検査化する方法
検査工程を作らず、加工工程自体が検査工程になる仮想検査の構築方法
直接計測不可能な特性を代替え特性から推定するセンサレスセンシングを構築する方法
学習していない未知の異常も検出する技術を活用した検査システム、設備の予防保全システムを構築する方法
人的な官能 (感性) 検査を機械化 (自動化) する方法
製造業における人工知能の使いこなしノウハウ
第四次産業型の補助金申請に必要なIoT&AIシステム構成と処理フローの事例

プログラム

　最先端技術であるディープラーニングや生成AI が話題になり、人工知能ブームが再来していると言われています。最先端の技術は重要ではありますが、要素技術の開発者が、人工知能を用いた応用技術の開発を行うには敷居が高いことが課題ではないでしょうか?人工知能の活用は製造業の現場でも一般化しつつある反面、「大量の様々なパターンのデータがないと始められない」「要素技術開発者の主導による開発・運用が難しい」といった理由で、頓挫するケースも少なくありません。特に、事前に想定できない“未知の不良や異常”も検出したい場合、いわゆるディープラーニングでは実用化レベルの開発が難しい場面が出てきます。このように人工知能には、要素技術開発者にとって実用化レベルの応用開発が難しいイメージがありますが、ものづくり分野に絞れば、適切な手法の使い分けとノウハウで意外とスムーズに応用開発が可能になります。
　人工知能にも、アカデミックな最先端技術に対して成熟した「エンジニアリングに適した技術」があり、その技術はものづくりの開発現場で安心して使うことが可能です。また、ビッグデータにも誤解が多く、本来の意味とは異なる内容が一人歩きしている状況です。本来のビッグデータの意味を理解し、適切な手法の応用や、要素技術開発者の知見を活かすと、人工知能を用いた応用技術の開発に必要なデータの最小化も可能です。さらに、適切な手法を使用すれば、学習していない未知の不良や異常を見つける人工知能を用いた検査技術やセンシング技術も、要素技術開発者自身で開発を主導することが可能です。
　エンジニアリングに適した人工知能技術として、本講座では「MT システム」に関して解説します。
MT システムは、正常状態 (良品の状態・標準状態) のパターンを基準にして正常らしさのスケールを構築し、正常パターンからの乖離を“外れ”として検知するため、未知の異常・不良を含めた検出や、異常モニタリング、予防保全の技術として有効に活用できます。また、手法が比較的シンプルなため、データ収集や評価の考え方を押さえることで、要素技術の開発者が自ら検討を進めやすい点も特徴です。
　本講座の前半では、MT システムを実務で使いこなすために必要な前提知識として、重回帰式、ニューラルネットワークモデル、MT システムなどの回帰手法の位置づけを整理し、データ収集の重要なポイントを解説します。
　後半では、異常音の検査システム開発事例を題材に、未学習の未知異常をどう扱うか、実用化レベルの開発を見据えた手順・データ収集・モデル構築・運フローまで、具体的に解説します。なお、MT システムのアルゴリズムをExcel 上で簡単に再現する方法も、計算過程も含めて紹介いたします。
　要素技術開発者にとって、人工知能は目的ではなく、技術課題を解決する手段として使えることが理想的です。本講座で解説するエンジニアリングに適した人工知能技術を使うことで、要素技術開発者は、解決すべき技術課題に集中することが可能になります。

人工知能技術の概要
1. 要素技術者から見た開発ツールとしての人工知能技術
2. 参考:データ採取のポイント (ビッグデータの誤解)
3. 要素技術者に適した人工知能構築ツール
事例 MTシステム活用 : 未学習の未知異常検知技術 (異常モニタリング、予防保全技術)
- 事前に学習できない未知の異常・不良を検出したい場合の対処方法を、エンジンの異常音など、聴感による官能検査工程を自動化した事例を元に解説
全体質疑応答

参考資料 : MTシステムと対比で理解促進のための事例掲載

(解説はございません)

事例ニューラルネットワークモデル活用
- 加工状況データから加工品質を推定する検査機レス検査技術 (仮想検査技術、センサレスセンシング技術)
  溶接の抜取り破壊検査工程を、溶接と同時に溶接強度を推定し、全数検査と量産品質トレンドや設備状態のモニタリングを可能にした事例を解説
  - 背景:溶接と抜取り破壊検査の紹介
  - 全数検査化に先立つ要素技術
  - 人工知能活用の実施手順
  - データ収集、及び人工知能による強度推定のシステム構築例
  - システムの動作フローチャート
  - 本事例を応用可能な別事例の紹介

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講師

福井郁磨氏
MOSHIMO研

代表

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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

: 25600円 (税別) / 28,160円 (税込)

複数名

: 19000円 (税別) / 20,900円 (税込)

免責事項

技術コンサルタントの方や、講師業の方は、受講をお断りさせていただきます。

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 19,000円(税別) / 20,900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 25,600円(税別) / 28,160円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 38,000円(税別) / 41,800円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 57,000円(税別) / 62,700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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マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータの生成・蓄積・活用方法

admin — Mon, 15 Jun 2026 03:20:12 +0000

データの取得、データベース構築、データ活用のための必要な考え方と方法論を学ぶ

マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータの生成・蓄積・活用方法

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて紹介し、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルモデリングについて、必要な考え方・基礎知識について解説いたします。

配信期間

2026年8月17日(月) 10時30分～ 2026年8月27日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年8月17日(月) 10時30分

修得知識

マテリアルズ・インフォマティクスの概要
データ生成プロセスにおける実験自動化や計算シミュレーションの概要
データ蓄積プロセスの考え方
データ活用のための機械学習の例
- 予測
- 分類
- 低次元化
- フィッティング

プログラム

　マテリアルズ・インフォマティクス (MI) や研究デジタルトランスフォーメーション (DX) は、情報科学・技術を駆使して材料研究・開発を刷新することが目的であり、今後の国際競争を勝ち抜くための必須テーマです。
　本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて知っていただき、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルモデリングについて、必要な考え方・基礎知識について学んでいただきます。

マテリアルズ・インフォマティクス概要
1. 情報科学の活用に至った経緯
2. 機械学習の概要
3. データ駆動型材料研究について
4. データ駆動型材料研究の要素 : データ生成
5. データ駆動型材料研究の要素 : データ蓄積
6. データ駆動型材料研究の要素 : データ活用
7. 機械学習応用の流れと課題設定の重要性
8. 物質・材料データの特徴と注意点
9. 「分かりたい」のか「見つけたい」のか
10. 情報科学市民権
データ取得のためのベイズ最適化
1. ベイズ最適化の背後にある数理
2. 自律実験装置とAIソフトウェア
3. ロボット制御のための環境整備
4. GPyOpt
5. OPTUNA
6. PHYSBO
材料シミュレーションによるデータ生成と結晶構造探索の基礎
1. 物質・材料シミュレーションとは
2. 密度汎関数法
3. Schrodinger方程式を真面目に解く
4. 密度汎函数理論ベースの計算コード
5. エネルギー地形とは
6. Nudged Elastic Band法
7. 勾配法による構造最適化
8. 局所解の避け方
9. 遺伝的アルゴリズム
10. 遺伝的操作
11. USPEX
12. 構造の結合メカニズム
13. 粒子群最適化 (Particle Swarm Opt.)
14. CALYPSO
15. 特徴空間と類似性
16. グローバルPSOとローカルPSO
17. CALYPSOの重要概念
18. Interface CARYPSO
19. ベイズ最適化による構造探索例
20. CrySPY
21. CrySPYの性能評価
22. 双対グラフと多面体に基づく結晶構造生成
23. 最密充填構造に基づいた探索
24. ShotgunCSP
25. Neural Structure Field (NeSF)
26. Crystalformer
27. MatterGen
材料データ蓄積を行う上で必要なこと
1. データベース構築の3つの目的
2. データベースの種類
3. フラットファイルフォーマット
4. ツリー構造を利用した実験データ蓄積
5. 電子ラボノートの事例
DB構築の出口戦略
1. パーソナルDB
2. DBを介した共同研究
3. DBの共有・共用
4. パブリックDB
5. 材料データと課題の多様性への対応
予測 (回帰) : 予測モデルとスパースモデリング
1. 予測・モデル選択の応用例
2. 「モデル」と「損失関数」
3. 線形回帰とカーネル法の違い
4. 損失関数の変更によるモデル選択
5. 交差検証によるモデル評価
6. モデル推定の種類 (最尤法, MAP推定, ベイズ推定)
7. スパース性とL0, L1正則化
分類 : スペクトルデータの低次元化とクラスター解析
1. 高次元データとしてのスペクトルと低次元化の重要性
2. 分類 : 教師あり学習と教師なし学習
3. 特徴空間と類似性
4. 主成分解析によるスペクトルの低次元化
5. k-means法によるスペクトルの分類
6. 階層的クラスタリングによるスペクトルの分類
データ解析 : スペクトル解析のためのEMアルゴリズムによるピーク検知
1. ピーク検知のための処理フロー
2. 非線形最小二乗法の困難
3. EMアルゴリズムによる最尤推定
4. スペクトル解析のための改良EMアルゴリズム
5. 解析事例

質疑応答

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講師

安藤康伸氏
東京科学大学総合研究院化学生命科学研究所

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8月17日〜27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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多成分混合物の物性予測と機械学習の活用

admin — Sat, 06 Jun 2026 02:09:12 +0000

多成分混合物の物性予測と機械学習の活用

～限られた実験データからどのように混合物の物性を予測し、材料開発、プロセス設計へ活かすか?～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を解説いたします。

配信期間

2026年8月4日(火) 13時00分～ 2026年8月14日(金) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年8月4日(火) 13時00分

修得知識

多成分混合物の物性推算における機械学習の基本的な考え方
ニューラルネットワークを中心とした機械学習モデルの基礎
混合物物性データの特徴
組成・温度・分子構造情報を用いた記述子設計
既存の混合則や経験式と機械学習モデルの違い
限られた実験データから高精度な推算を行うために、物理化学的知見や理論的制約を機械学習に組み込む考え方
プロセス設計などの実問題において機械学習を適切に活用するための実践的な知識

プログラム

　多成分混合物の密度、粘度、熱物性、相平衡物性などは、化学プロセス設計、分離操作、材料開発において重要な基礎情報です。近年、これらの物性推算に対して機械学習の活用が進んでいますが、多成分系では成分数、組成、温度、圧力などの条件が複雑に組み合わさるため、十分な実験データを網羅的に取得することは容易ではありません。
　本講演では、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を紹介します。単純なブラックボックス型モデルではなく、理論的制約や事前知識を活用することで、学習効率や外挿性能を向上させる手法について解説します。
　また、一研究室レベルで収集可能な実験データを用いながら、既存の経験式や一般的な回帰モデルを上回る推算精度を達成した事例を紹介します。あわせて、データ削減の考え方、測定データと計算データの組み合わせ方、混合物物性に適した記述子設計、汎用的な実装の基本方針についても述べます。本講演を通じて、多成分混合物の物性推算において機械学習を効果的に活用するための実践的な視点を提供します。
　本講演を通じて、受講者は、多成分混合物の物性推算における機械学習の基本的な考え方を習得できる。具体的には、ニューラルネットワークを中心とした機械学習モデルの基礎、混合物物性データの特徴、組成・温度・分子構造情報を用いた記述子設計、既存の混合則や経験式と機械学習モデルの違いを理解することができる。また、限られた実験データから高精度な推算を行うために、物理化学的知見や理論的制約を機械学習に組み込む考え方を学び、プロセス設計などの実問題において機械学習を適切に活用するための実践的な知識を得ることができる。

機械学習とニューラルネットワークの基礎
1. 機械学習と従来の回帰モデルの違い
2. ニューラルネットワークの基本構造
3. 活性化関数と非線形関係の表現
4. 学習パラメータ数、過学習、汎化性能
5. 小規模データにおける機械学習活用の課題
多成分混合物の物性推算における課題
1. 化学プロセス設計における混合物物性の重要性
2. 密度、粘度、沸点、相平衡物性などの推算対象
3. 成分数、組成、温度に伴うデータ空間の拡大
4. 実験データ収集コストとデータ不足の問題
5. 既存の経験式・混合則による物性推算の限界
理論モデルと機械学習を融合した物性推算
1. ブラックボックス型機械学習の問題点
2. 混合則・過剰物性・温度依存性の物理化学的意味
3. 勾配制約を組み込んだハイブリッドAI
4. 理論的に不自然な推算挙動の抑制
5. 非理想混合物への適用例
多成分混合物の物性推算モデルの実装と応用
1. Pythonを用いた物性推算モデルの実装方針
2. データセットの作成、前処理、記述子設計
3. 学習、検証、テストによる推算性能の評価
4. 少量データで高精度化するためのモデル設計

質疑応答

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講師

村上裕哉氏
静岡大学工学領域化学バイオ工学系列

講師

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

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

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
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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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マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータの生成・蓄積・活用方法

admin — Mon, 15 Jun 2026 03:19:38 +0000

データの取得、データベース構築、データ活用のための必要な考え方と方法論を学ぶ

マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータの生成・蓄積・活用方法

オンライン開催

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年8月17日〜27日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年8月17日まで承ります。

概要

開催日

2026年8月4日(火) 10時30分～ 16時30分

修得知識

マテリアルズ・インフォマティクスの概要
データ生成プロセスにおける実験自動化や計算シミュレーションの概要
データ蓄積プロセスの考え方
データ活用のための機械学習の例
- 予測
- 分類
- 低次元化
- フィッティング

プログラム

マテリアルズ・インフォマティクス概要
1. 情報科学の活用に至った経緯
2. 機械学習の概要
3. データ駆動型材料研究について
4. データ駆動型材料研究の要素 : データ生成
5. データ駆動型材料研究の要素 : データ蓄積
6. データ駆動型材料研究の要素 : データ活用
7. 機械学習応用の流れと課題設定の重要性
8. 物質・材料データの特徴と注意点
9. 「分かりたい」のか「見つけたい」のか
10. 情報科学市民権
データ取得のためのベイズ最適化
1. ベイズ最適化の背後にある数理
2. 自律実験装置とAIソフトウェア
3. ロボット制御のための環境整備
4. GPyOpt
5. OPTUNA
6. PHYSBO
材料シミュレーションによるデータ生成と結晶構造探索の基礎
1. 物質・材料シミュレーションとは
2. 密度汎関数法
3. Schrodinger方程式を真面目に解く
4. 密度汎函数理論ベースの計算コード
5. エネルギー地形とは
6. Nudged Elastic Band法
7. 勾配法による構造最適化
8. 局所解の避け方
9. 遺伝的アルゴリズム
10. 遺伝的操作
11. USPEX
12. 構造の結合メカニズム
13. 粒子群最適化 (Particle Swarm Opt.)
14. CALYPSO
15. 特徴空間と類似性
16. グローバルPSOとローカルPSO
17. CALYPSOの重要概念
18. Interface CARYPSO
19. ベイズ最適化による構造探索例
20. CrySPY
21. CrySPYの性能評価
22. 双対グラフと多面体に基づく結晶構造生成
23. 最密充填構造に基づいた探索
24. ShotgunCSP
25. Neural Structure Field (NeSF)
26. Crystalformer
27. MatterGen
材料データ蓄積を行う上で必要なこと
1. データベース構築の3つの目的
2. データベースの種類
3. フラットファイルフォーマット
4. ツリー構造を利用した実験データ蓄積
5. 電子ラボノートの事例
DB構築の出口戦略
1. パーソナルDB
2. DBを介した共同研究
3. DBの共有・共用
4. パブリックDB
5. 材料データと課題の多様性への対応
予測 (回帰) : 予測モデルとスパースモデリング
1. 予測・モデル選択の応用例
2. 「モデル」と「損失関数」
3. 線形回帰とカーネル法の違い
4. 損失関数の変更によるモデル選択
5. 交差検証によるモデル評価
6. モデル推定の種類 (最尤法, MAP推定, ベイズ推定)
7. スパース性とL0, L1正則化
分類 : スペクトルデータの低次元化とクラスター解析
1. 高次元データとしてのスペクトルと低次元化の重要性
2. 分類 : 教師あり学習と教師なし学習
3. 特徴空間と類似性
4. 主成分解析によるスペクトルの低次元化
5. k-means法によるスペクトルの分類
6. 階層的クラスタリングによるスペクトルの分類
データ解析 : スペクトル解析のためのEMアルゴリズムによるピーク検知
1. ピーク検知のための処理フロー
2. 非線形最小二乗法の困難
3. EMアルゴリズムによる最尤推定
4. スペクトル解析のための改良EMアルゴリズム
5. 解析事例

質疑応答

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講師

安藤康伸氏
東京科学大学総合研究院化学生命科学研究所

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8月17日〜27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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機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開

admin — Mon, 01 Jun 2026 07:00:25 +0000

機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開

～記述子・GNN・学習プロセスまで体系的に理解するMLP講座～

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、材料科学のシミュレーションを一変させている「機械学習ポテンシャル」について取り上げ、機械学習ポテンシャルの基礎から実際の使い方までを解説いたします。
従来の古典力学的ポテンシャルと第一原理計算の利点を併せ持つ機械学習ポテンシャルの基本概念を整理・分類し、既存の汎用ポテンシャルを用いた効率的な計算手法や、学習プロセスといった実用的な運用方法とノウハウを紹介いたします。

配信期間

2026年7月31日(金) 13時00分～ 2026年8月7日(金) 16時00分

お申し込みの締切日

2026年8月5日(水) 16時00分

修得知識

機械学習ポテンシャルの基礎となる理論・技術
機械学習ポテンシャルを用いた分子シミュレーションの方法

プログラム

　本講習では、材料科学のシミュレーションを一変させている「機械学習ポテンシャル」について、基礎から実際の使い方までを概説します。従来の古典力学的ポテンシャルと第一原理計算の利点を併せ持つ機械学習ポテンシャルの基本概念を整理・分類し、既存の汎用ポテンシャルを用いた効率的な計算手法や、学習プロセスといった実用的な運用方法とノウハウを紹介します。
　さらに、MLPを支える記述子 (SOAP、ACE等) やグラフニューラルネットワーク、ガウス過程回帰などの数学的・情報科学的背景を少し詳しく紹介します。理論と実践の両面から、高精度な分子動力学シミュレーションを実現するための最新技術を習得することを目指します。

はじめに
1. 原子間ポテンシャルについて
2. 古典ポテンシャルと機械学習ポテンシャル
3. 機械学習ポテンシャルの分類
機械学習ポテンシャルの使い方
1. 汎用機械学習ポテンシャルの使い方
2. 汎用機械学習ポテンシャルの性能と効率
3. 機械学習ポテンシャルの学習
機械学習ポテンシャルの基礎となる理論と技術
1. 記述子・特徴量
2. ニューラル・ネットワーク
3. ベイズ推論とガウス過程回帰
4. SOAPとACE,グラフ表現
5. 最近の研究動向と展望

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講師

小林亮氏
名古屋工業大学大学院工学研究科応用物理プログラム

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

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

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月31日〜8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。

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製造現場における正常/異常判定の考え方とデータ解析結果の使いこなし方

admin — Sun, 31 May 2026 13:26:02 +0000

製造現場における正常/異常判定の考え方とデータ解析結果の使いこなし方

～判定根拠・誤判定・精度の限界をふまえ、現場で納得して使うための実践ポイント～

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、品質不良や設備・工程の異常兆候を早期に捉えるために、データを用いた正常/異常の判断を行うための判定根拠や精度の限界について詳解し、現場で説明・活用するための実践ポイントを解説いたします。

開催日

2026年7月31日(金) 10時30分～ 16時30分

修得知識

データに基づいた判断の進め方
判断過程を自分の言葉で社内に説明するための考え方
正常/異常を判別する際の基本的な考え方
異常値・異常兆候を検出する代表的な手法の概要
解析結果の妥当性を確認するための視点
誤検知・見逃しなど、異常検知の限界と注意点
工程・設備・検査データを現場改善や原因分析につなげる考え方

プログラム

　この10年間、データサイエンスの活用が進み、異常検知など様々な目的で使われるようになりました。また各種ツールの充実、生成AIの登場により、高度なプログラミング能力がなくてもデータ解析が出来るようになりました。しかし、現場で活用するためにはツールの出力結果や生成AIの回答を鵜呑みにするのではなく、データ活用に詳しくない上司、同僚に自分の言葉で説明し、納得していただく必要があります。
　本講演では、複雑な数式は使わず、データを用いて正常/異常の判別、異常値の検出に関し、各種手法はどのようにして判断していくのかを説明します。データからの判断は、あくまで機械が学習することによる経験則ですので100%の精度は得られませんが、その限界の中で如何に使いこなすのか、ということも説明します。

正常/異常をデータで判断するための基礎知識
1. 教師あり学習、教師なし学習とは?
2. 手法の複雑さと過学習
3. 複雑さの選定
  - 交差検証法
4. 判別機の性能評価
  - ROC曲線
正常/異常の判定例がある場合のデータ判別手法
1. 線形判別
2. 二次判別
3. Support Vector Machine (SVM)
  1. ハードマージンとソフトマージン
  2. カーネルトリック
判定例が少ない場合に、いつもと違う状態を見つける方法
1. 正規分布を用いた異常検知:単変量の場合
2. 正規分布を用いた異常検知:多変量の場合
  1. マハラノビスの距離
  2. MT法の問題点と解決策
3. Local Outlier Factor
4. One Class SVM
5. 時系列モデルにおける異常検知
  1. 変化点検知
  2. Change Finder
判定結果の限界を踏まえた現場での使いこなし方

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講師

笛田薫氏
滋賀大学データサイエンス学部

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

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

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

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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機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開

admin — Mon, 01 Jun 2026 06:59:50 +0000

機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開

～記述子・GNN・学習プロセスまで体系的に理解するMLP講座～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信セミナーに申し込む

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年7月31日〜8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8月5日まで承ります。

概要

開催日

2026年7月30日(木) 13時00分～ 16時00分

修得知識

機械学習ポテンシャルの基礎となる理論・技術
機械学習ポテンシャルを用いた分子シミュレーションの方法

プログラム

はじめに
1. 原子間ポテンシャルについて
2. 古典ポテンシャルと機械学習ポテンシャル
3. 機械学習ポテンシャルの分類
機械学習ポテンシャルの使い方
1. 汎用機械学習ポテンシャルの使い方
2. 汎用機械学習ポテンシャルの性能と効率
3. 機械学習ポテンシャルの学習
機械学習ポテンシャルの基礎となる理論と技術
1. 記述子・特徴量
2. ニューラル・ネットワーク
3. ベイズ推論とガウス過程回帰
4. SOAPとACE,グラフ表現
5. 最近の研究動向と展望

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講師

小林亮氏
名古屋工業大学大学院工学研究科応用物理プログラム

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 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

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

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月31日〜8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。

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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編)

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

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編)

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年7月30日〜8月13日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年8月11日まで承ります。

関連するセミナーとの同時申し込みは、こちらより承っております。

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

概要

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

配信期間

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

お申し込みの締切日

2026年8月11日(火) 16時30分

修得知識

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

プログラム

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

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

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

2日間コースのお申込み

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

セット対象セミナー

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月30日〜8月13日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)

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

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

アーカイブ配信セミナーに申し込む

概要

配信期間

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

お申し込みの締切日

2026年8月11日(火) 16時30分

修得知識

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

プログラム

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

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 100000円 (税別) / 110,000円 (税込)

複数名

: 42500円 (税別) / 46,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 80,000円(税別) / 88,000円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 42,500円(税別) / 46,750円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 85,000円(税別) / 93,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 127,500円(税別) / 140,250円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 200,000円(税別) / 220,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 300,000円(税別) / 330,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月30日〜8月13日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (後編)

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

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (後編)

オンライン開催

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関連するセミナーとの同時申し込みは、こちらより承っております。

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

概要

配信期間

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

お申し込みの締切日

2026年8月11日(火) 16時30分

修得知識

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

プログラム

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

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

2日間コースのお申込み

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

セット対象セミナー

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
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産業現場のAI機械学習による異常検知予知の実例集

admin — Tue, 09 Jun 2026 08:53:43 +0000

産業現場のAI機械学習による異常検知予知の実例集

～現状判定から時系列予測、さらに最先端Transformerによる予知へ～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、AI機械学習の手法を分類して、それぞれが我が国の産業現場の異常検知予知にどのように適用されているか実例を交えて紹介いたします。

配信期間

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

お申し込みの締切日

2026年8月4日(火) 16時30分

受講対象者

製造業の工場等で工程の異常検知予知システムの企画や開発や実装に携わる管理者・技術者
設備業の設備等を運営保全する上で異常検知システム開発や実装に携わる管理者・技術者
IT会社等で、産業現場の異常検知予知システムの実施例を勉強したいソフトウェア技術者
電力、水道、ガス等の公共設備の異常予知予兆システムに関わる地方自治体や企業の技術者
研究機関、教育機関等の観測データの毎処理や外れ値除外や異常検知予知を検討中の研究者

修得知識

我が国におけるAI機械学習による異常検知・予知が製造現場へ適応されている現状の感覚
受講者の異常検知予知課題とデータから適材適所のAI機械学習手法を試行するための基礎知識
異常検知の統計的分布やAI定番手法の原理解説でなく現場に実践・応用する際のコツ・ツボ
機械学習ツールに投入までの生データ前処理が決定的に重要である事例と具体的な手法
実際に試行して徐々に性能を改善する上で広く実践されている性能評価手法の定番知識

プログラム

　近年、AI機械学習がITから産業へ広がってきて、産業設備や製造現場における保全管理などに応用が急増しています。従来の現状異常判定からGPTの技術基盤であるTransformerニューラルネットによる将来異常予知へと進化しつつあります。巷にはAI機械学習のハウツー本や開発ソフトがあふれていますが、なりより実際に現場に実装した事例を知ることが重要です。しかし、これまでの書籍やセミナーでは、実際の事例を広くサーベイして、AI機械学習手法別に整理して紹介するものは少ないと思います。
　本セミナーでは、AI機械学習の手法を分類して、それぞれが我が国の産業現場の異常検知予知にどのように適用されているか実例紹介に徹します。これにより各受講者が直面する問題に類似するAI機械学習応用事例に倣う機会を提供します。講師は、メーカ技術者、大学教授、コンサルと十年以上の機械学習の経験があるので、実践的な産業現場の異常検知予知の事例サーベイに特化した入門コースを提供します。

異常検知手法の手法分類
1. 教師データがない検知予知
2. 産業現場データの現実
3. 手法の適材適所
  - 統計解析系
  - 機械学習系
  - 深層学習系
統計判定
1. 実例1 : 線形重回帰分析法によるプレス型摩耗限界検知
  1. 現場知と相関により重回帰分析に説明変数選択
  2. 現実的に使える特徴量としての加工機主軸モータ電流値
2. 実例2 : マハラノビス距離法によるドリル加工折損予知
  1. 正規分布におけるマハラノビス距離と異常度
  2. 経時的トレンド変化がある場合の分布モデル設定
3. 実例3 : ガウス過程回帰による人工衛星データ異常検知
  1. ガウス過程回帰 (Gaussian Process Regression : GPR) 法とは
  2. 閾値をパーセンタイルと現場知により現実的な閾値設定
画像判定
1. 実例4 : 画像ニューラルネットで部品組立て異常検知像
  1. 異常の教師データとシンプルツールで基本的手法をトライ
  2. 異常データが少ないが学習が速いシンプルな構成
2. 実例5 : 画像CNNによるアルミ鋳物の微小巣検知
  1. 局所ブラケッティングできる高性CNNツールの利用
  2. 異常データが少ないので画像合成で人工的に増強
3. 実例6 : 学習済み基盤画像モデルによる樹脂材料異常検知
  1. SAM (Segmentation Anything Model) ツールとは
  2. 人工毛髪樹脂材料の線状加工の断面形状判定
周波数判定
1. 実例7 : 音波深層学習による切削ドリル折損の直前予知
  1. ドリル切削加工音の特定周波数が直前変化
  2. 16ms長音波データをCNN (Convolutional Neural Network)
2. 実例8 : 電流スペクトルによる端子台配線ゆるみ検知
  1. 端子接続抵抗を示す特定周波数電流を特徴量
  2. ギアケーシング振動FFTスペクトルの時系列変化予測
3. 実例9 : 押出成形機のギア摩耗量限界予知
  1. 樹脂スクリュウへの減速ギアベアリング摩耗の限界予知
  2. 振動センサー信号をFFTにかけて特徴周波数抽出
履歴判定
1. 実例10 : LSTMによる突発的な設備例外運転の発生予測
  1. 履歴を記憶忘却する系列専用ニューラルネットLSTM
  2. 数時間の運転履歴に依存して突如発生する異常運転予知
2. 実例11 : LSTM+AEによる工場搬送コンベア駆動ギア異常予知
  1. 自己符号化 (AutoEncoder : AE) ニューラルネット
  2. AE特徴ベクトルの異常閾値はGMM確率分布で判定
3. 実例12 : LSTM+AEによるパワーショベル油圧異常予知
  1. 自己符号化 (AutoEncoder : AE) ニューラルネット
  2. 正常データをAEで復元学習してそこから逸脱検知
波形判定
1. 実例13 : Shapelats法によるエレベータ扉開閉レール異常検知
  1. 系列データの局所部分列の波形を学習するShapelests
  2. 問題箇所の波形を特定できる説明性に優れる手法
2. 実例14 : Discord法によるバルブ開閉電流波形異常検知
  1. 系列データの局所部分列の波形を学習するShapelests
  2. 問題箇所の波形を特定できる説明性に優れる手法
出現判定
1. 実例15 : Transformerによる建物空調消費電力の予測
  1. オフィスビル空調消費電力特異日特異時間帯の抽出
  2. Attention機構により時系列データの注目点を説明できる
2. 実例16 : Transformer画像系列予測による路面凍結の予知
  1. 言語予測モデル用Transformerを画像部分系列に適用
  2. 画像特定部分のAttension値により根拠を数値化
まとめと質疑応答

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講師

蜷川忠三氏
N研究所株式会社

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

「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 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 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 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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当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
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視聴期間は2026年7月30日〜8月6日を予定しております。
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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (後編)

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

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (後編)

オンライン開催

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

概要

開催日

2026年7月29日(水) 10時30分～ 16時30分

修得知識

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

プログラム

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

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

2日間コースのお申込み

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

セット対象セミナー

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

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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

ライブ配信セミナーをご希望の場合

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

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月30日〜8月13日を予定しております。
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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ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント

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

ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント

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

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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概要

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

配信期間

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

お申し込みの締切日

2026年7月29日(水) 10時00分

修得知識

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

ラボラトリーオートメーションの現状
システム設計戦略の立て方
ラボオートメーションの実際

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

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

プログラム

第1部無機合成実験におけるスモールスタートラボオートメーション

(収録日時 : 2026年7月17日 10:00〜11:30)

　近年、マテリアルズ・インフォマティクスやAIの進展に伴い、実験の自動化 (ラボオートメーション) への関心が高まっています。しかし、高価な大型装置の導入はハードルが高く、小規模な実験室での実現は困難と思われがちです。
　本講演では、市販のロボットアームや電子工作、3Dプリンタを活用した「安価で・小さく始める」実験自動化の手法を、具体的な開発事例や失敗談を交えて解説します。単純作業の代替だけでなく、実験の再現性向上やデータ管理、AI活用を見据えた研究開発の効率化について実践的な知見を共有します。

研究開発における「実験の自動化」の必要性と背景
自動化のメリット:効率化、再現性向上、属人性の排除
1. 実験再現性の向上とばらつき低減
2. 属人性の排除と技術継承の容易化
導入の障壁と対策:予算・スペース・安全設計・必要なスキル
1. 初期投資 (予算) の課題と段階的
2. 安全設計とリスクアセスメント導入
自動化の対象選定:人間が苦手な作業とロボットが得意な作業
機器選定のポイント:ホビー用ロボットと産業用ロボットの違い
【実例1】固相反応法における粉末秤量・混合プロセスの自動化
【実例2】X線回折 (XRD) 測定における試料搬送の自動化
身近なツールの活用:電動ピペットの分解と外部制御化 (電子工作)
1. 市販機器の内部構造の理解
2. 外部制御信号の取り出し方法
3. 安価な自動化ユニットとしての応用
制御回路の基礎:Arduinoを用いた信号制御
3Dプリンタを活用した実験器具・専用アタッチメントの設計と製作
Pythonによるロボットアームと周辺機器の連携制御
失敗から学ぶ装置改良のプロセス (単一機能から複合機能へ)
小規模実験室におけるデータ管理とシステム連携
研究室内LLM (RAG) の導入によるナレッジ共有と検索効率化
自動化から自律化へ:AI実験条件推薦システムとの統合
今後の展望とまとめ

質疑応答

第2部分析装置や実験操作のオートメーションシステムの構築方法

(収録日時 : 2026年7月17日 12:10〜13:40)

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

ラボラトリーオートメーションの現状
システム設計戦略の立て方
1. ハードウェア設計の戦略
2. ソフトウェア開発の戦略
3. バグフィックスとメンテナンス戦略
これが究極のラボラトリーオートメーションだ
1. 自動即発ガンマ線分析システム
2. 半自動Sr-90分析前処理システム
3. 自動Se-79分析前処理システム
4. デモ用分注・濾過システム
5. 小規模実験の自動化に役立つ発明品の紹介
  1. 減圧濾過を簡便にする「ろかすま」
  2. 外部制御マイクロピペット「ぴぺすま」
  3. 振動スパーテル
  4. 有機元素分析用試料被覆装置
今何をすべきか

質疑応答

第3部実験自動化に向けた環境構築と電子ラボノートの活用

(収録日時 : 2026年7月17日 13:50〜15:20)

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

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

質疑応答

第4部 Pythonと生成AIを用いたラボオートメーションシステム設計

(収録日時 : 2026年7月17日 15:30〜17:00)

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

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

質疑応答

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講師

林博之氏
京都大学大学院工学研究科材料工学専攻

助教
大澤崇人氏
国立研究開発法人日本原子力研究開発機構物質科学研究センター

研究主幹
船津公人氏
奈良先端科学技術大学院大学データ駆動型サイエンス創造センター

センター長, 特任教授
松井弘之氏
山形大学大学院有機材料システム研究科有機材料システム専攻

教授

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込)

複数名

: 55000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 220,000円(税別) / 242,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 250,000円(税別) / 275,000円(税込)

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
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AI/生成AIによる知財業務の効率化と導入・運用のポイント

admin — Mon, 15 Jun 2026 09:00:52 +0000

AI/生成AIによる知財業務の効率化と導入・運用のポイント

～生成AIがもたらす知財実務の変革と現場で使いこなすための運用ノウハウ～

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、生成AIを活用した大量の特許情報・技術文献の調査・分析手法の導入から実運用までを解説いたします。

開催日

2026年7月28日(火) 13時00分～ 16時15分
2026年7月29日(水) 10時30分～ 16時15分

プログラム

第1部知財部への生成AI導入、活用への実践的アプローチ

(2026年7月28日 13:00〜14:30)

　生成AIの急速な進展により、大量の言語情報を扱う知財業務の効率化に大きな可能性が開かれました。しかし、生成AIはその汎用性の高さや再現性、正確性への不安から、現場での業務導入は容易ではありません。
　本講演では、浜松ホトニクス知的財産本部における生成AI導入の経緯と、出願業務や調査業務を中心に活用事例をご紹介します。大手企業のような高度なAIツールの内製化ではなく、汎用AIツールと知財専用AIツールを業務特性に応じて使い分け、簡単なところから始める等身大のAI活用がテーマです。まずは導入して使って試し、効率化の感触を得ながら生成AIに慣れること。そして、課題起点で小さな成功を積み上げていく実践的アプローチを共有いたします。

はじめに
1. 浜松ホトニクス及び知的財産本部の紹介と自己紹介
2. 本講演のスタンス
  - 高度な内製化ではなく、既存ツールで始める等身大のAI活用
知財部でAI活用が求められる背景と導入
1. なぜ今、知財業務に生成AIなのか
  - 大規模言語モデルとの高い相性と現場の課題
2. 汎用AIツール (M365 Copilot) と知財専用AIツールの整理と使い分け
3. 導入だけでは活用は広がらない
  - ツール起点から課題起点へ
出願権利化業務における汎用AIツールの活用事例
1. 汎用AIツール (M365 Copilot) の概要と知財業務への適性
2. 出願権利化の各工程における活用ポイント (Human in the Loop)
3. 発明相談
  - リアルタイム先行技術調査と暗黙知のコンテキスト化
4. 発明資料のドラフト生成
  - 文字起こしの活用と発明者の負担軽減
5. 明細書案レビュー
  - 生成AIの得意と不得意
調査業務における知財専用AIツールの活用
1. 知財専用AIツールの特徴と調査業務への適性
2. FTOスクリーニングや分類作業での活用
3. AIモデルごとの特性と用途に応じた選定のポイント
拒絶対応・他社特許の対応検討における汎用AIツールと知財専用AIツールの活用
1. 拒絶理由への対応検討における補助に活用
2. 他社特許の分析における活用シーン
課題解決アプローチによる組織的な活用推進
1. 「課題解決アプローチ」の考え方
  - まず個々の課題に使って、手触りを得ることを優先
2. 小さな成功の積み上げとユースケースの部署全体への共有
現状の課題と今後の展望
1. 知財業務への生成AI活用推進で得られた教訓
2. AI利用が当たり前の土壌を作る
  - 組織レベルでの実装に向けて

質疑応答

第2部 AI/生成AIを用いた特許調査の活用と運用上の留意点

(2026年7月28日 14:45〜16:15)

　AI技術の進展により、特許や技術文献の調査・解析を支援するツールもAIを搭載したものが当たり前になってきており、関連する知財実務にも大きな変革をもたらしています。しかし、生成AIの普及に見られるAI技術の進展が非常に速く、手法のライフサイクルが短いこと等がうまく活用することが課題となっています。
　本講演では、特許調査解析に携わる知財部門の方や技術調査に携わる技術・開発部門の方向けを中心に、企業知財担当の観点から、まさに“今“実践している特許調査の種類に応じた生成AIを含むAIの活用法について、事例を交えて、AIを用いた特許調査における留意点や調査の精度向上と効率化に向けた具体的なヒントをご紹介します。

イントロダクション
1. 知財に関するAIの状況
2. 知財業務におけるAI/生成AIの適用
3. 特許調査解析の重要性
4. 特許調査における現状の課題
AI/生成AIを用いた特許調査
1. 特許調査の種類と目的
2. AI/生成AIの特許調査への適用の考え方
3. AI/生成AIを用いた特許調査の基本ステップ
  1. 調査目的の明確化
  2. DB・ツールの選定
  3. 調査種類ごとの具体的な手法
AI/生成AIを用いた特許調査の活用事例と留意点
1. 先行資料調査におけるAIの活用例
2. 技術動向調査におけるAIの活用例 – その1 –
3. 技術動向調査におけるAIの活用例 – その2 –
4. 生成AIを用いた特許調査
その他関連事項とまとめ
1. AIを用いることへの関連事項
2. まとめ

質疑応答

第3部生成系AIの要約・評価機能を活用した特許要約のスキルアップ教育術と導入運用のポイント

(2026年7月29日 10:30〜12:00)

　特許調査や明細書読解で必要とする知財スキルの向上は、指導者側の負担が大きく属人化しやすいという課題があります。
　本講演では、生成AIを「24時間365日伴走する専属トレーナー」として位置づけ、受講者の知財力を効率的に引き上げる特許要約トレーニングの実践手法を解説します。従来のようにAIが受講者に不足している能力を指摘するだけでなく、AIが提示する具体的な上達アドバイスに従って受講者自身が要約のブラッシュアップ (再要約) することにより、明確なスキルアップ効果と高い学習の再現性が確認されました。ロジスティック関数を用いた上達の可視化、Mermaid記法による特許構造の図解表現、さらに主要AIモデル (Copilot, ChatGPT, Gemini, Claude) の特性に応じたAIの使い分けと実務運用まで、知財DXを推進する導入運用のポイントを分かりやすく提示します。

知財スキルアップ教育の概要と目的
1. 特許調査者の知財スキル向上における現場の課題
2. 指導者の負担軽減と教育の自律的な学習環境づくり
3. 生成系AIを「専属トレーナー」に据える背景とメリット
思考を整理し本質をつかむ特許要約術の仕組み
1. 人間が全体像を俯瞰的に理解するための文字数制限の効果 (100文字)
2. 要約に必ず盛り込むべき3つの必須要素
  - 課題
  - 解決手段
  - 作用効果
3. クレーム (請求項) における必須構成要件と重要ワードの抽出
生成系AIを活用した特許要約スキルアップ教育のフロー
1. 共通・必須・選択の7課題を要約する反復トレーニング
2. AIによる5観点評価と評価ルーブリックに基づく客観的定量評価
3. 気づきを促す「個別上達アドバイス」と「ブラッシュアップ案」
4. AIのアドバイスに基づく要約のブラッシュアップと再評価のサイクル
5. 特許要約サイクル全体を解析した「詳細分析レポート」によるフィードバック
実証結果:知財スキルの『見える化』と学習の再現性
1. ロジスティック関数を応用したAI評価スコアの上達曲線分析
2. 受講者規模 (20名〜100名規模) に依存しない手法の再現性の検証
3. 受講者が要約の「コツ」を掴む成長プロセスとタイミング
4. トレーニング後半における課題処理の時間短縮 (50%) と業務効率化効果
5. 要約文字数の違い (60, 120, 250文字) がAI評価値に与える影響の検証
6. 学習進度評価指標「F-xxレベル」の到達レベルと評価基準の策定
図解表記による要約術の発展と教育効果
1. Mermaid記法による特許構成要素のコード化と相関図出力
2. 文章では掴みづらい「部材間の連携」や「処理の分岐」の可視化
3. 「自分の要約」と「AIの理解 (特許構造) 」の認識のズレの把握
4. 事例 (液体吐出装置等) から学ぶ「課題解決の核心 (発明の二重構造) 」の図解比較
生成AIの使い分けと予想される効果・実務運用のポイント
1. 主要4モデルの特徴と推奨対象者
  - Copilot
  - ChatGPT
  - Gemini
  - Claude
2. ルーブリックに忠実で構造化・効果指向に優れるCopilot (導入・基礎教育)
3. 文脈理解・表現力・精密な文字数制御に優れるChatGPT (中級者向け)
4. 長文読解とマルチモーダル (図面理解) に圧倒的な強みを持つGemini (エンジニア向け)
5. 厳密な権利範囲定義とリスク評価に適したClaude (知財部・実務フロー向け)
6. 人間の「思考訓練 (100文字) 」とAIの「調査効率化 (250文字) 」のハイブリッドスタイル

質疑応答

第4部知財業務へのDX/AI導入と効果的な使い方

(2026年7月29日 13:00〜14:30)

　本講演では、株式会社レゾナックにおける知財DXの導入と実践についてご紹介します。計算情報科学研究センターでは、計算科学・情報科学・AIを活用した開発を支えています。また、知的財産部では、研究開発者の負担軽減と新たな価値創造を実現するための取り組みとして、AIを活用した特許読解の効率化や知財業務の効率化に焦点を当て、各種ツールの内製化や外部ツールの導入を進めています。
　本講演では、特許読解や知財情報解析の効率化を目指し、研究開発者の創造的活動を支援する活動についてご紹介します。

レゾナックのインテリジェンス活動・知財DXの導入
知財AI活用の取組・展開
1. 活用方針
2. 特許読解支援システム (ai-PAT)
3. 類似順ソートシステム (ai-SRT)
4. IPランドスケープ (知財情報解析)
5. 生成系AIの活用
まとめ:研究開発者の負担軽減と新たな価値創造

質疑応答

第5部知財業務におけるAI、生成AIの導入と活用戦略

(2026年7月29日 14:45〜16:15)

　生成AIの登場により、知財業務は大きな変革期を迎えている。オムロンでは、全社AI推進プロジェクト「AIZAQ」、セキュアな生成AI基盤「RDinX」、内製した知財AIエージェントの三層構造で、個人活用から組織実装へとシフトを進めてきた。
　本講演では、発明創出から知財戦略策定まで多様なユースケースの具体例と、導入・運用で直面した課題と対処法を紹介する。さらに、AIを業務プロセスの構成員として位置づけ、エンジニア・知財部門の役割を再定義する取組みと、「Human in the Loop」を貫く品質保証・人材育成の考え方を共有する。これから導入する方、運用に悩む方が、明日から動き出すための実践的なヒントを提供する。

はじめに – なぜ今、知財業務にAIなのか
1. オムロンの事業領域と知財業務の特徴
2. 生成AI登場で何が変わったのか
3. 本講演で持ち帰っていただきたいこと
オムロンにおける生成AI活用の全体像
1. 全社AI推進プロジェクト「AIZAQ」
  - 1,200名・年間94,000時間削減
2. セキュア生成AI基盤「RDinX」
  - 機密情報を扱うための自社基盤
3. 内製の知財AIエージェント
  - 商用DB・特許庁データ・汎用AIの組合せ
4. 「個人活用」から「組織実装」へのシフト
知財業務での具体的ユースケース
1. 発明創出
  - エンジニアとAIの対話による発想支援
2. 先行技術調査
  - スクリーニングが数日から数十分に
3. 発明説明書作成
  - ドラフトはAI、判断は人
4. 中間処理対応・翻訳・契約レビュー
5. IPランドスケープ・事業戦略提言・知財戦略策定
6. ユースケースから見えた成功パターン
導入・運用のポイント – 苦労から学んだこと
1. セキュリティ設計
  - なぜ自社基盤を作ったのか
2. ボトムアップ推進とTry & Learn
  - 6カ月1シーズンの設計思想
3. ハルシネーションへの備えと品質保証の仕組み
4. ツールの取捨選択
  - 「良いものは何でも使う」スタンス
5. 越えるべき壁
  - よくある落とし穴と対処法
AI前提での『役割の再定義』と今後の展望
1. 「発掘」から「選別」へ
  - 発明創出フェーズの転換
2. AI・エンジニア・知財部門の役割の再設計
3. Human in the Loop
  - AIに丸投げしない業務設計
4. 人材育成という新たな課題
5. まとめ
  - 明日から動き出すための3つのアクション

質疑応答

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講師

中俊久氏
浜松ホトニクス株式会社知的財産戦略部知的財産戦略第1グループ

チームリーダー
宮澤悠氏
NGK株式会社知財戦略部

マネージャ
山本隆治氏
エデュテックソリューションズ

代表
辰巳大祐氏
株式会社レゾナック計算情報科学研究センター
吉田隆彦氏
オムロン株式会社ストラテジックR&D本部知的財産センタ

センタ長

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込)

複数名

: 55000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 220,000円(税別) / 242,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 250,000円(税別) / 275,000円(税込)

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

ライブ配信セミナーについて

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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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)

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

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編・後編)

オンライン開催

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概要

開催日

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

修得知識

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

プログラム

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

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 100000円 (税別) / 110,000円 (税込)

複数名

: 42500円 (税別) / 46,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 85,000円(税別) / 93,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 127,500円(税別) / 140,250円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 200,000円(税別) / 220,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 300,000円(税別) / 330,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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

ライブ配信セミナーをご希望の場合

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

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月30日〜8月13日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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産業現場のAI機械学習による異常検知予知の実例集

admin — Tue, 09 Jun 2026 08:52:49 +0000

産業現場のAI機械学習による異常検知予知の実例集

～現状判定から時系列予測、さらに最先端Transformerによる予知へ～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年7月30日〜8月6日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年8月4日まで承ります。

概要

開催日

2026年7月28日(火) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

製造業の工場等で工程の異常検知予知システムの企画や開発や実装に携わる管理者・技術者
設備業の設備等を運営保全する上で異常検知システム開発や実装に携わる管理者・技術者
IT会社等で、産業現場の異常検知予知システムの実施例を勉強したいソフトウェア技術者
電力、水道、ガス等の公共設備の異常予知予兆システムに関わる地方自治体や企業の技術者
研究機関、教育機関等の観測データの毎処理や外れ値除外や異常検知予知を検討中の研究者

修得知識

我が国におけるAI機械学習による異常検知・予知が製造現場へ適応されている現状の感覚
受講者の異常検知予知課題とデータから適材適所のAI機械学習手法を試行するための基礎知識
異常検知の統計的分布やAI定番手法の原理解説でなく現場に実践・応用する際のコツ・ツボ
機械学習ツールに投入までの生データ前処理が決定的に重要である事例と具体的な手法
実際に試行して徐々に性能を改善する上で広く実践されている性能評価手法の定番知識

プログラム

異常検知手法の手法分類
1. 教師データがない検知予知
2. 産業現場データの現実
3. 手法の適材適所
  - 統計解析系
  - 機械学習系
  - 深層学習系
統計判定
1. 実例1 : 線形重回帰分析法によるプレス型摩耗限界検知
  1. 現場知と相関により重回帰分析に説明変数選択
  2. 現実的に使える特徴量としての加工機主軸モータ電流値
2. 実例2 : マハラノビス距離法によるドリル加工折損予知
  1. 正規分布におけるマハラノビス距離と異常度
  2. 経時的トレンド変化がある場合の分布モデル設定
3. 実例3 : ガウス過程回帰による人工衛星データ異常検知
  1. ガウス過程回帰 (Gaussian Process Regression : GPR) 法とは
  2. 閾値をパーセンタイルと現場知により現実的な閾値設定
画像判定
1. 実例4 : 画像ニューラルネットで部品組立て異常検知像
  1. 異常の教師データとシンプルツールで基本的手法をトライ
  2. 異常データが少ないが学習が速いシンプルな構成
2. 実例5 : 画像CNNによるアルミ鋳物の微小巣検知
  1. 局所ブラケッティングできる高性CNNツールの利用
  2. 異常データが少ないので画像合成で人工的に増強
3. 実例6 : 学習済み基盤画像モデルによる樹脂材料異常検知
  1. SAM (Segmentation Anything Model) ツールとは
  2. 人工毛髪樹脂材料の線状加工の断面形状判定
周波数判定
1. 実例7 : 音波深層学習による切削ドリル折損の直前予知
  1. ドリル切削加工音の特定周波数が直前変化
  2. 16ms長音波データをCNN (Convolutional Neural Network)
2. 実例8 : 電流スペクトルによる端子台配線ゆるみ検知
  1. 端子接続抵抗を示す特定周波数電流を特徴量
  2. ギアケーシング振動FFTスペクトルの時系列変化予測
3. 実例9 : 押出成形機のギア摩耗量限界予知
  1. 樹脂スクリュウへの減速ギアベアリング摩耗の限界予知
  2. 振動センサー信号をFFTにかけて特徴周波数抽出
履歴判定
1. 実例10 : LSTMによる突発的な設備例外運転の発生予測
  1. 履歴を記憶忘却する系列専用ニューラルネットLSTM
  2. 数時間の運転履歴に依存して突如発生する異常運転予知
2. 実例11 : LSTM+AEによる工場搬送コンベア駆動ギア異常予知
  1. 自己符号化 (AutoEncoder : AE) ニューラルネット
  2. AE特徴ベクトルの異常閾値はGMM確率分布で判定
3. 実例12 : LSTM+AEによるパワーショベル油圧異常予知
  1. 自己符号化 (AutoEncoder : AE) ニューラルネット
  2. 正常データをAEで復元学習してそこから逸脱検知
波形判定
1. 実例13 : Shapelats法によるエレベータ扉開閉レール異常検知
  1. 系列データの局所部分列の波形を学習するShapelests
  2. 問題箇所の波形を特定できる説明性に優れる手法
2. 実例14 : Discord法によるバルブ開閉電流波形異常検知
  1. 系列データの局所部分列の波形を学習するShapelests
  2. 問題箇所の波形を特定できる説明性に優れる手法
出現判定
1. 実例15 : Transformerによる建物空調消費電力の予測
  1. オフィスビル空調消費電力特異日特異時間帯の抽出
  2. Attention機構により時系列データの注目点を説明できる
2. 実例16 : Transformer画像系列予測による路面凍結の予知
  1. 言語予測モデル用Transformerを画像部分系列に適用
  2. 画像特定部分のAttension値により根拠を数値化
まとめと質疑応答

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講師

蜷川忠三氏
N研究所株式会社

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

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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

ライブ配信セミナーをご希望の場合

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

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月30日〜8月6日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編)

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

Pythonを用いたスペクトルデータ解析 (前編)

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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関連するセミナーとの同時申し込みは、こちらより承っております。

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

概要

開催日

2026年7月28日(火) 10時30分～ 16時30分

修得知識

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

プログラム

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

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講師

稲垣哲也氏
東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

2日間コースのお申込み

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

セット対象セミナー

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

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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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当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月30日〜8月13日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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外観検査のデジタル化・自動化

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

外観検査のデジタル化・自動化

～Pythonを用いたディープラーニングAIの作成～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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概要

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

配信期間

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

お申し込みの締切日

2026年7月29日(水) 16時30分

受講対象者

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

修得知識

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

プログラム

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

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

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講師

木嶋祐太氏
新潟県工業技術総合研究所技術統括センター

専門研究員

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

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受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

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

案内割引・複数名同時申込割引について

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月27日〜31日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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多成分混合物の物性予測と機械学習の活用

admin — Sat, 06 Jun 2026 02:08:34 +0000

多成分混合物の物性予測と機械学習の活用

～限られた実験データからどのように混合物の物性を予測し、材料開発、プロセス設計へ活かすか?～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年8月4日〜14日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年8月4日まで承ります。

概要

開催日

2026年7月24日(金) 13時00分～ 16時00分

修得知識

多成分混合物の物性推算における機械学習の基本的な考え方
ニューラルネットワークを中心とした機械学習モデルの基礎
混合物物性データの特徴
組成・温度・分子構造情報を用いた記述子設計
既存の混合則や経験式と機械学習モデルの違い
限られた実験データから高精度な推算を行うために、物理化学的知見や理論的制約を機械学習に組み込む考え方
プロセス設計などの実問題において機械学習を適切に活用するための実践的な知識

プログラム

機械学習とニューラルネットワークの基礎
1. 機械学習と従来の回帰モデルの違い
2. ニューラルネットワークの基本構造
3. 活性化関数と非線形関係の表現
4. 学習パラメータ数、過学習、汎化性能
5. 小規模データにおける機械学習活用の課題
多成分混合物の物性推算における課題
1. 化学プロセス設計における混合物物性の重要性
2. 密度、粘度、沸点、相平衡物性などの推算対象
3. 成分数、組成、温度に伴うデータ空間の拡大
4. 実験データ収集コストとデータ不足の問題
5. 既存の経験式・混合則による物性推算の限界
理論モデルと機械学習を融合した物性推算
1. ブラックボックス型機械学習の問題点
2. 混合則・過剰物性・温度依存性の物理化学的意味
3. 勾配制約を組み込んだハイブリッドAI
4. 理論的に不自然な推算挙動の抑制
5. 非理想混合物への適用例
多成分混合物の物性推算モデルの実装と応用
1. Pythonを用いた物性推算モデルの実装方針
2. データセットの作成、前処理、記述子設計
3. 学習、検証、テストによる推算性能の評価
4. 少量データで高精度化するためのモデル設計

質疑応答

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講師

村上裕哉氏
静岡大学工学領域化学バイオ工学系列

講師

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

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

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

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。
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セミナー資料は別途、送付いたします。

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外観検査のデジタル化・自動化

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

外観検査のデジタル化・自動化

～Pythonを用いたディープラーニングAIの作成～

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年7月27日〜31日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年7月29日まで承ります。

概要

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

開催日

2026年7月24日(金) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

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

修得知識

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

プログラム

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

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講師

木嶋祐太氏
新潟県工業技術総合研究所技術統括センター

専門研究員

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主催

株式会社 R&D支援センター

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1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

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- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 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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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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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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はじめてのPI (プロセスインフォマティクス)

admin — Mon, 11 May 2026 07:45:19 +0000

はじめてのPI (プロセスインフォマティクス)

～その考え方、導入のポイント～

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、製造プロセスをデータ駆動で最適化するプロセスインフォマティクスの理念と応用を体系的に解説いたします。

配信期間

2026年7月24日(金) 10時30分～ 2026年8月3日(月) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年7月24日(金) 10時30分

修得知識

データが少なくても始められる製造DXの第一歩
データ不足・精度不良・現場不信を回避するコツ
PIで「成果が出る企業」と「出ない企業」の違い
仕組み・効果・導入設備や始め方のポイント
失敗事例から学ぶ、PIの見落としがちな落とし穴と回避策
PIを現場実装までつなげる留意点

プログラム

　製造データとモデルを組み合わせ、プロセスの理解・予測・最適化を加速する「プロセスインフォマティクス (PI) 」について、その考え方と導入のポイント、陥りがちな落とし穴まで、これから初めて学ぶ方にも分かりやすく平易に解説します。

プロセスインフォマティクス (PI) の全体像を知る
1. PI・AIの身近な例とイメージ
2. AI・機械学習・深層学習・生成AIの関係性
3. 「明確なAIの定義は存在しない」〜PIの位置づけ〜
4. AI/PIにおける「学習」とは何か
PIのしくみ〜本質を知る〜
1. 身近な例 (身長と体重) で理解するAIの学習
2. AIによる予測とは〜測定しなくても結果がわかる〜
3. 説明変数と目的変数〜何を入れ、何を出すか〜
4. 実際の製造プロセスはシンプルな関係ではない
5. 最も成功したAIモデル:ニューラルネットワーク
6. モデルの精度と解釈性のトレードオフ
製造プロセスにおけるPIの活用〜アプローチと効果〜
1. AI×最適化で「実験しなくても最適条件が見つかる」
2. 最適化とは何か〜目的関数と制約の考え方〜
3. 製造プロセスへのアプローチ類型 (予測/最適化/要因分析)
4. 事例1 成膜結果予測AIと品質を担保した生産性最大化
5. 事例2 定性評価のスコア化とロバスト最適化
  - 開発期間 1年→2ヶ月短縮・実験コスト数百万〜数千万削減
6. 事例3 ロギングデータ活用による不良要因分析
7. 事例4 シミュレーション×AIによる装置の構造最適化
8. 他業界への展開例
  - 食品
  - 射出成形
  - 配管洗浄
  - 塗装ロボット等
9. AIの得意領域と人間 (エキスパート) の得意領域の使い分け
PI導入の落とし穴と対処
1. 学習データの落とし穴
  - データ不足
  - 偏り
  - フォーマット不統一
2. 説明変数の落とし穴〜目的変数に寄与するデータがない〜
3. AI運用の落とし穴
  - 精度が出ない
  - 陳腐化
  - 現場の不信感
4. よくある質問・トラブル・ケーススタディ
  - Q1. 取得データ数が少ない場合でも大丈夫なのか?
  - Q2. あまりにも的外れなデータが検出された時の対処とは?
  - Q3. どんな設備が必要で、どのくらいのコストがかかるのか?
PIプロジェクトのはじめ方〜プロジェクトの流れを知る〜
1. 構想・検証 (PoC) ・実装・運用の全体フロー
2. テーマ選定の4条件と「効果のある」領域の狙い方
3. AI活用に向いているテーマ/向いていないテーマ
4. テーマの具体化
  - 目標
  - ユースケース
  - データ要件
  - 運用
5. PoCがなぜ重要か
  - 撤退判断
  - データの壁
  - 使えないモデル
6. データ問題の典型パターン
  - 目的不一致
  - 未取得
  - 信頼性
7. スケジュール・体制・リスクの洗い出し
8. 失敗例:「ランダムウォーク型開発」に陥らないために
総括・質疑応答
- 今日から始める第一歩〜AI活用自体を目的にしない〜

質疑応答

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講師

川手章也氏
アイクリスタル株式会社ソリューション事業部

部長

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000円(税込)

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月24日〜8月3日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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実験データベースから始める材料実験AIエージェントの作り方

admin — Mon, 11 May 2026 06:49:45 +0000

実験データベースから始める材料実験AIエージェントの作り方

オンライン開催デモ付き

関連するセミナー・出版物

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概要

本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。

配信期間

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

お申し込みの締切日

2026年7月23日(木) 13時00分

プログラム

　実験データベースは、単なるデータの保管・管理システムの枠を超え、LLMが活用できる「企業固有の知識源」へとその役割を変えつつある。LLMは材料科学に関する幅広い一般知識を持つが、自社の装置で、自社の条件で取得した実験データは知らない。このギャップを埋め、LLMに自社の実験知見を与えるのが、実験データベースの新たな役割である。特にグラフ型データベースは、以下の理由で実験データとLLMの連携に適している。

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

重要度が増す実験データベース
1. MCPの急拡大とAIエージェントの企業導入動向
2. デモ:実験データ×AIエージェント
データベース技術の特徴と使い分け
1. RDB、グラフ型DBの比較
2. なぜグラフ型DBが生成AIとの連携に向いているか
MCPの解説
1. MCPの仕組み (生成AIとツールをつなぐ標準規格)
2. デモ:MCP
実験データAIエージェントの作り方 (実践編)
1. Neo4j Desktop 2へのデータ登録とClaude Desktopとの接続
2. Pythonでツールを作り生成AIにつなぐ
3. ファイルサーバ (クラウドストレージ) との接続
4. 生成AIとの会話による構築プロセス
5. 精度・速度向上の工夫とつまずきポイント

質疑応答

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講師

桑田武氏
iASYS Technology Solutions株式会社

テクニカルアドバイザー

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

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

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月23日〜31日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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第一原理計算と機械学習を活用した材料設計と応用展開

admin — Sun, 31 May 2026 07:48:31 +0000

第一原理計算と機械学習を活用した材料設計と応用展開

～「第一原理計算」と「機械学習力場」の基礎と材料設計へのアプローチ / 触媒性能評価への活用事例～

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、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説いたします。
具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介いたします。

配信期間

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

お申し込みの締切日

2026年7月29日(水) 16時00分

修得知識

第一原理計算の基礎と応用に関する知識
「機械学習力場」の概念・作成方法・応用に関する知識
触媒開発への第一原理/機械学習の活用方法
機械学習分子動力学法の先端活用事例

プログラム

　最近、機械学習を援用することで第一原理計算を活用した物質設計の可能性が大きく広がっている。物質に関する経験的な知識から出発するシミュレーションは、適用範囲に限界があるが、泰一原理計算は対象を選ばないものの計算コストが高いことが問題であった。機械学習を活用すると、その計算コストの問題を克服できる可能性が高まる。
　本セミナーでは、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説する。具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介する。

第一原理計算の基礎と触媒性能評価への活用
1. 密度汎関数法の基礎
2. なぜ第一原理計算が有用か
3. 触媒活性評価のための第一原理計算
分子動力学法の基礎と現状
1. 全原子分子動力学シミュレーション
2. 古典分子動力学法と第一原理分子動力学法
3. 分子動力学計算の活用事例
機械学習力場の基礎
1. 機械学習力場の必要性
2. カーネル回帰型
3. ニューラルネットワーク型
4. 汎用機械学習力場と、よく用いられる機械学習力場の概況
触媒性能評価への活用事例
1. 固体高分子型水電解
2. 水電解の仕組みと触媒の学術研究動向
3. 卑金属電極触媒の開発戦略
4. 高エントロピー合金触媒の作製と評価
5. 9元合金の機械学習力場の構築
6. 機械学習力場を援用した触媒活性評価
複雑系の分子動力学計算への活用事例
1. 第一原理的手法の必要性と限界
2. コンカレントラーニング法
3. 固液界面への機械学習分子動力学法の活用

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講師

大戸達彦氏
名古屋大学大学院工学研究科材料デザイン工学専攻計算材料設計講座

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 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7月21日〜31日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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第一原理計算と機械学習を活用した材料設計と応用展開

admin — Sun, 31 May 2026 07:47:57 +0000

第一原理計算と機械学習を活用した材料設計と応用展開

～「第一原理計算」と「機械学習力場」の基礎と材料設計へのアプローチ / 触媒性能評価への活用事例～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年7月21日〜31日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年7月29日まで承ります。

概要

開催日

2026年7月17日(金) 13時00分～ 16時00分

修得知識

第一原理計算の基礎と応用に関する知識
「機械学習力場」の概念・作成方法・応用に関する知識
触媒開発への第一原理/機械学習の活用方法
機械学習分子動力学法の先端活用事例

プログラム

第一原理計算の基礎と触媒性能評価への活用
1. 密度汎関数法の基礎
2. なぜ第一原理計算が有用か
3. 触媒活性評価のための第一原理計算
分子動力学法の基礎と現状
1. 全原子分子動力学シミュレーション
2. 古典分子動力学法と第一原理分子動力学法
3. 分子動力学計算の活用事例
機械学習力場の基礎
1. 機械学習力場の必要性
2. カーネル回帰型
3. ニューラルネットワーク型
4. 汎用機械学習力場と、よく用いられる機械学習力場の概況
触媒性能評価への活用事例
1. 固体高分子型水電解
2. 水電解の仕組みと触媒の学術研究動向
3. 卑金属電極触媒の開発戦略
4. 高エントロピー合金触媒の作製と評価
5. 9元合金の機械学習力場の構築
6. 機械学習力場を援用した触媒活性評価
複雑系の分子動力学計算への活用事例
1. 第一原理的手法の必要性と限界
2. コンカレントラーニング法
3. 固液界面への機械学習分子動力学法の活用

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講師

大戸達彦氏
名古屋大学大学院工学研究科材料デザイン工学専攻計算材料設計講座

准教授

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主催

株式会社 R&D支援センター

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

お問い合わせ

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

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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

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

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月21日〜31日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

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ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント

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

ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント

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

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年7月29日〜8月8日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年7月29日まで承ります。

概要

開催日

2026年7月17日(金) 10時00分～ 17時00分

修得知識

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

ラボラトリーオートメーションの現状
システム設計戦略の立て方
ラボオートメーションの実際

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

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

プログラム

第1部無機合成実験におけるスモールスタートラボオートメーション

(2026年7月17日 10:00〜11:30)

研究開発における「実験の自動化」の必要性と背景
自動化のメリット:効率化、再現性向上、属人性の排除
1. 実験再現性の向上とばらつき低減
2. 属人性の排除と技術継承の容易化
導入の障壁と対策:予算・スペース・安全設計・必要なスキル
1. 初期投資 (予算) の課題と段階的
2. 安全設計とリスクアセスメント導入
自動化の対象選定:人間が苦手な作業とロボットが得意な作業
機器選定のポイント:ホビー用ロボットと産業用ロボットの違い
【実例1】固相反応法における粉末秤量・混合プロセスの自動化
【実例2】X線回折 (XRD) 測定における試料搬送の自動化
身近なツールの活用:電動ピペットの分解と外部制御化 (電子工作)
1. 市販機器の内部構造の理解
2. 外部制御信号の取り出し方法
3. 安価な自動化ユニットとしての応用
制御回路の基礎:Arduinoを用いた信号制御
3Dプリンタを活用した実験器具・専用アタッチメントの設計と製作
Pythonによるロボットアームと周辺機器の連携制御
失敗から学ぶ装置改良のプロセス (単一機能から複合機能へ)
小規模実験室におけるデータ管理とシステム連携
研究室内LLM (RAG) の導入によるナレッジ共有と検索効率化
自動化から自律化へ:AI実験条件推薦システムとの統合
今後の展望とまとめ

質疑応答

第2部分析装置や実験操作のオートメーションシステムの構築方法

(2026年7月17日 12:10〜13:40)

ラボラトリーオートメーションの現状
システム設計戦略の立て方
1. ハードウェア設計の戦略
2. ソフトウェア開発の戦略
3. バグフィックスとメンテナンス戦略
これが究極のラボラトリーオートメーションだ
1. 自動即発ガンマ線分析システム
2. 半自動Sr-90分析前処理システム
3. 自動Se-79分析前処理システム
4. デモ用分注・濾過システム
5. 小規模実験の自動化に役立つ発明品の紹介
  1. 減圧濾過を簡便にする「ろかすま」
  2. 外部制御マイクロピペット「ぴぺすま」
  3. 振動スパーテル
  4. 有機元素分析用試料被覆装置
今何をすべきか

質疑応答

第3部実験自動化に向けた環境構築と電子ラボノートの活用

(2026年7月17日 13:50〜15:20)

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

質疑応答

第4部 Pythonと生成AIを用いたラボオートメーションシステム設計

(2026年7月17日 15:30〜17:00)

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

質疑応答

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講師

林博之氏
京都大学大学院工学研究科材料工学専攻

助教
大澤崇人氏
国立研究開発法人日本原子力研究開発機構物質科学研究センター

研究主幹
船津公人氏
奈良先端科学技術大学院大学データ駆動型サイエンス創造センター

センター長, 特任教授
松井弘之氏
山形大学大学院有機材料システム研究科有機材料システム専攻

教授

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主催

株式会社技術情報協会

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受講料

1名様

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込)

複数名

: 55000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 220,000円(税別) / 242,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 250,000円(税別) / 275,000円(税込)

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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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7月29日〜8月8日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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第一原理計算と機械学習を用いた材料設計へのアプローチ

admin — Tue, 12 May 2026 08:13:52 +0000

第一原理計算と機械学習を用いた材料設計へのアプローチ

～第一原理計算と機械学習力場の基礎と機械学習力場活用の最新動向・最新事例～

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概要

配信期間

2026年7月15日(水) 13時00分～ 2026年7月29日(水) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年7月15日(水) 13時00分

修得知識

第一原理計算の基礎と応用に関する知識
「機械学習力場」の概念・作成方法・応用に関する知識
触媒開発への第一原理/機械学習の活用方法
機械学習分子動力学法の先端活用事例

プログラム

　最近、機械学習を援用することで第一原理計算を活用した物質設計の可能性が大きく広がっている。物質に関する経験的な知識から出発するシミュレーションは、適用範囲に限界があるが、第一原理計算は対象を選ばないものの計算コストが高いことが問題であった。機械学習を活用すると、その計算コストの問題を克服できる可能性が高まる。
　本セミナーでは、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説する。具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介する。

第一原理計算の基礎と触媒性能評価への活用
1. 密度汎関数法の基礎
2. なぜ第一原理計算が有用か
3. 触媒活性評価のための第一原理計算
分子動力学法の基礎と現状
1. 全原子分子動力学シミュレーション
2. 古典分子動力学法と第一原理分子動力学法
3. 分子動力学計算の活用事例
機械学習力場の基礎
1. 機械学習力場の必要性
2. カーネル回帰型
3. ニューラルネットワーク型
4. 汎用機械学習力場と、よく用いられる機械学習力場の概況
触媒性能評価への活用事例
1. 固体高分子型水電解
2. 水電解の仕組みと触媒の学術研究動向
3. 卑金属電極触媒の開発戦略
4. 高エントロピー合金触媒の作製と評価
5. 9元合金の機械学習力場の構築
6. 機械学習力場を援用した触媒活性評価
複雑系の分子動力学計算への活用事例
1. 第一原理的手法の必要性と限界
2. コンカレントラーニング法
3. 固液界面への機械学習分子動力学法の活用
質疑応答

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講師

大戸達彦氏
名古屋大学大学院工学研究科材料デザイン工学専攻計算材料設計講座

准教授

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 34400円 (税別) / 37,840円 (税込)

複数名

: 22500円 (税別) / 24,750円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 34,400円(税別) / 37,840円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

アーカイブ配信セミナー

「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
当日のセミナーを、後日にお手元のPCなどからご視聴ができます。
お申し込み前に、視聴環境をご確認いただき、視聴テストにて動作確認をお願いいたします。
別途、ID,パスワードをメールにてご連絡申し上げます。
視聴期間は2026年7月15日〜29日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

本セミナーは、申し込みの受け付けを終了いたしました。

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はじめてのPI (プロセスインフォマティクス)

admin — Mon, 11 May 2026 07:44:44 +0000

はじめてのPI (プロセスインフォマティクス)

～その考え方、導入のポイント～

オンライン開催

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年7月24日〜8月3日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年7月24日まで承ります。

概要

本セミナーでは、製造プロセスをデータ駆動で最適化するプロセスインフォマティクスの理念と応用を体系的に解説いたします。

開催日

2026年7月14日(火) 10時30分～ 16時30分

修得知識

データが少なくても始められる製造DXの第一歩
データ不足・精度不良・現場不信を回避するコツ
PIで「成果が出る企業」と「出ない企業」の違い
仕組み・効果・導入設備や始め方のポイント
失敗事例から学ぶ、PIの見落としがちな落とし穴と回避策
PIを現場実装までつなげる留意点

プログラム

プロセスインフォマティクス (PI) の全体像を知る
1. PI・AIの身近な例とイメージ
2. AI・機械学習・深層学習・生成AIの関係性
3. 「明確なAIの定義は存在しない」〜PIの位置づけ〜
4. AI/PIにおける「学習」とは何か
PIのしくみ〜本質を知る〜
1. 身近な例 (身長と体重) で理解するAIの学習
2. AIによる予測とは〜測定しなくても結果がわかる〜
3. 説明変数と目的変数〜何を入れ、何を出すか〜
4. 実際の製造プロセスはシンプルな関係ではない
5. 最も成功したAIモデル:ニューラルネットワーク
6. モデルの精度と解釈性のトレードオフ
製造プロセスにおけるPIの活用〜アプローチと効果〜
1. AI×最適化で「実験しなくても最適条件が見つかる」
2. 最適化とは何か〜目的関数と制約の考え方〜
3. 製造プロセスへのアプローチ類型 (予測/最適化/要因分析)
4. 事例1 成膜結果予測AIと品質を担保した生産性最大化
5. 事例2 定性評価のスコア化とロバスト最適化
  - 開発期間 1年→2ヶ月短縮・実験コスト数百万〜数千万削減
6. 事例3 ロギングデータ活用による不良要因分析
7. 事例4 シミュレーション×AIによる装置の構造最適化
8. 他業界への展開例
  - 食品
  - 射出成形
  - 配管洗浄
  - 塗装ロボット等
9. AIの得意領域と人間 (エキスパート) の得意領域の使い分け
PI導入の落とし穴と対処
1. 学習データの落とし穴
  - データ不足
  - 偏り
  - フォーマット不統一
2. 説明変数の落とし穴〜目的変数に寄与するデータがない〜
3. AI運用の落とし穴
  - 精度が出ない
  - 陳腐化
  - 現場の不信感
4. よくある質問・トラブル・ケーススタディ
  - Q1. 取得データ数が少ない場合でも大丈夫なのか?
  - Q2. あまりにも的外れなデータが検出された時の対処とは?
  - Q3. どんな設備が必要で、どのくらいのコストがかかるのか?
PIプロジェクトのはじめ方〜プロジェクトの流れを知る〜
1. 構想・検証 (PoC) ・実装・運用の全体フロー
2. テーマ選定の4条件と「効果のある」領域の狙い方
3. AI活用に向いているテーマ/向いていないテーマ
4. テーマの具体化
  - 目標
  - ユースケース
  - データ要件
  - 運用
5. PoCがなぜ重要か
  - 撤退判断
  - データの壁
  - 使えないモデル
6. データ問題の典型パターン
  - 目的不一致
  - 未取得
  - 信頼性
7. スケジュール・体制・リスクの洗い出し
8. 失敗例:「ランダムウォーク型開発」に陥らないために
総括・質疑応答
- 今日から始める第一歩〜AI活用自体を目的にしない〜

質疑応答

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講師

川手章也氏
アイクリスタル株式会社ソリューション事業部

部長

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
- 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000円(税込)

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年7月24日〜8月3日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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実験データベースから始める材料実験AIエージェントの作り方

admin — Mon, 11 May 2026 06:49:12 +0000

実験データベースから始める材料実験AIエージェントの作り方

オンライン開催デモ付き

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年7月23日〜31日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年7月23日まで承ります。

概要

開催日

2026年7月13日(月) 13時00分～ 16時00分

プログラム

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

重要度が増す実験データベース
1. MCPの急拡大とAIエージェントの企業導入動向
2. デモ:実験データ×AIエージェント
データベース技術の特徴と使い分け
1. RDB、グラフ型DBの比較
2. なぜグラフ型DBが生成AIとの連携に向いているか
MCPの解説
1. MCPの仕組み (生成AIとツールをつなぐ標準規格)
2. デモ:MCP
実験データAIエージェントの作り方 (実践編)
1. Neo4j Desktop 2へのデータ登録とClaude Desktopとの接続
2. Pythonでツールを作り生成AIにつなぐ
3. ファイルサーバ (クラウドストレージ) との接続
4. 生成AIとの会話による構築プロセス
5. 精度・速度向上の工夫とつまずきポイント

質疑応答

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講師

桑田武氏
iASYS Technology Solutions株式会社

テクニカルアドバイザー

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主催

株式会社技術情報協会

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

お問い合わせ

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

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名

: 40000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

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

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

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

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

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

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

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お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
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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。
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万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
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視聴期間は2026年7月23日〜31日を予定しております。
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知的センシングの要素技術と実装アプローチ

admin — Mon, 22 Jun 2026 14:20:55 +0000

知的センシングの要素技術と実装アプローチ

～AI・センサ融合と異常検知・外観検査等への応用～

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7月14日〜20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、フィジカルAIの基盤技術として、人工知能・機械学習の基礎から各種ニューラルネットワーク、ディープラーニングの原理と応用を解説いたします。
また異常音検出や水道管漏水検出などの実例に加え、ディープラーニングの一例としてMask R-CNNを取り上げ、転移学習を活用した光沢表面部品の自動検査システムを題材に、フィジカルAIを現場に実装するための実践的アプローチを紹介いたします。

開催日

2026年7月13日(月) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
- 画像
- 音
- 機械
- 計測
- 生体関連等

修得知識

ニューラルネットワークに関する基礎知識
ニューラルネットワークを活用するテクニック
ディープラーニングの基礎知識と活用のテクニック
ディープラーニングを用いてシステムを構築する知識と技術

プログラム

　センシング技術は、センサを用いて実世界の状態や物理現象を信号・画像として取得する技術であり、近年はAIと組み合わせることで、状態理解・異常診断・将来予測を行う知能化センシングへと発展しています。これらは、実世界を対象とするAI、すなわちフィジカルAIを構成する中核的技術です。
　一方、ChatGPTに代表される生成AIが注目される中、生産技術や社会インフラの現場では、実世界のデータをどのようにAIで扱い、課題解決につなげるかが重要な課題となっています。
　本セミナーでは、フィジカルAIの基盤技術として、人工知能・機械学習の基礎から各種ニューラルネットワーク、ディープラーニングの原理と応用を解説します。さらに、異常音検出や水道管漏水検出などの実例に加え、ディープラーニングの一例としてMask R-CNNを取り上げ、転移学習を活用した光沢表面部品の自動検査システムを題材に、フィジカルAIを現場に実装するための実践的アプローチを紹介します。

はじめに
1. フィジカルAIと生成AIの違い
2. 知的センシングのフィジカルAIにおける位置づけ
人工知能 (AI) と脳の情報処理
1. 人工知能 (AI) について
  1. 人工知能 (AI) とは
  2. 脳の情報処理とニューラルネットワーク
2. 機械学習とニューラルネットワーク
  1. 機械学習 (Machine Learning) の基礎
  2. 機械学習・深層学習・ニューラルネットワーク
3. 機械学習とニューラルネットワークの各種モデル
  1. 相互結合型ニューラルネットワークモデル
  2. 階層型ニューラルネットワークモデル
4. 深層学習とディープラーニング
  1. 深層学習と転移学習
  2. 代表的なディープラーニング
5. 深層学習とビックデータ
  1. 良質な学習データが必要
  2. 公開された巨大なデータセットを積極的に利用
ニューラルネットワークの各種モデルとその知能化センシングへの応用例
1. 相互結合モデルと応用例
  1. セルラーニューラルネットワーク (CNN) と異常音検出への応用
  2. 動的ネットワーク (DRN) とセンサフュージョンへの応用
  3. 自己組織マップネットワーク (SOM) と音源定位への応用
  4. ベイジアンネットワークと運転危険度予測への応用
2. 階層型モデルと応用例
  1. 階層型ニューラルネットワークと肝臓病識別問題への応用
  2. サポートベクトルマシンとプリント基板欠陥検査への応用
  3. 階層型ニューラルネットワークと特徴抽出における次元削減への応用
  4. 階層型ニューラルネットワークと漫然運転の時系列予測問題への応用
ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワークと応用例
1. 畳み込みニューラルネットワーク
  1. 多層型ニューラルネットワークの限界
  2. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の原理
  3. これまでに提案された代表的なCNNの各種
  4. CNNの水道管漏水検出への応用例
  5. CNNの一種であるOpenPoseの運転行動抽出への応用例
2. Mask R-CNNとその表面検査システムへの応用
  1. CNNの表面検査への応用例
  2. CNNのみ検査システムの課題点
  3. Mask R-CNNの特徴
  4. Mask R-CNNを用いる表面自動検査システムの構成
  5. 画像計測部の基本構成
  6. 欠陥検査部の構成と構築
  7. 欠陥検出精度の評価
3. 人工知能の歴史と適用範囲
  1. 人工知能 (AI) の歴史
  2. 人工知能 (AI) の適用範囲
まとめ

質疑応答

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講師

章忠氏
広島工業大学工学部知能機械工学科

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。
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セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
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ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
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プロセスインフォマティクスとベイズ最適化の実践

admin — Thu, 21 May 2026 02:50:23 +0000

プロセスインフォマティクスとベイズ最適化の実践

～製造プロセス改善のための最新アプローチ～

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概要

本セミナーでは、プロセスインフォマティクスについて取り上げ、少数の試行で最適解を導くベイズ最適化によるプロセス改善を基礎から応用まで分かりやすく解説いたします。

配信期間

2026年7月10日(金) 13時00分～ 2026年7月24日(金) 17時00分

お申し込みの締切日

2026年7月22日(水) 17時00分

受講対象者

製造業の開発・生産技術・製造部門のエンジニア、研究者
- 自動車
- 半導体
- 電子部品
- 化学
- 素材等

修得知識

プロセスインフォマティクスの本質的な理解
- 製造プロセス最適化において、機械学習や数理最適化が有効である理論的背景と方法論
ベイズ最適化の実践手法
- 少ない試行回数で最適解を導き出すための具体的な活用方法と、実務適用の際の勘所
最新の活用事例
- 当社が実際に手がけてきた事例
- 具体的な製造工程におけるプロセスインフォマティクスの適用イメージ、自身の製造プロセスに活かすイメージ

プログラム

　製造業や科学技術の分野において、ここ数年でDXの進展やマテリアルズインフォマティクス (MI) の浸透など、AIを含む情報技術の活用がかなり進んできました。しかし、DXによって知見が体系的にデータ化されたが活用の仕方がわからない、MIでいい特性を持つ材料が見つかったが合成できないなど、データからの価値創出までのギャップがある例がまだまだ少なくありません。
　本セミナーでは製造業においてデータを活用し実際にいいものを効率よく作るための技術「プロセスインフォマティクス」を解説します。特に、データの取得コストが高い場合に有効な適応的実験計画法としてベイズ最適化について基礎から実践的な活用方法まで重点的に解説します。

プロセスインフォマティクスの概要
1. プロセスインフォマティクスにおける「モデリング」と「最適化」
  1. 機械学習を用いたプロセスモデリング
  2. プロセスモデルを用いた逆設計 (実験条件最適化)
2. プロセスインフォマティクスにおけるベイズ最適化
  1. プロセス最適化のアプローチ方法
  2. どの最適化手法を選べばよいか?
ベイズ最適化の基礎
1. ベイズ最適化による適応的実験計画
2. ベイズ最適化における「モデリング」
  1. 予測の不確実性のモデリング
  2. ガウス過程回帰の仕組み
    - カーネルによるモデリングと確率分布の取り扱い
3. ベイズ最適化における「最適化」
  1. 獲得関数に基づく実験条件提案
  2. 最適化/実験・データ取得サイクルの構築
ベイズ最適化の実践
1. より実践的なベイズ最適化
  1. 多目的ベイズ最適化 (目的関数が複数ある場合)
  2. バッチベイズ最適化 (一度に複数点の実験ができる場合)
2. ベイズ最適化によるプロセス最適化事例と成功のキーポイント
  1. 事例1 : 半導体製造における成膜プロセスの最適化
  2. 事例2 : 半導体製造におけるエッチングプロセスの最適化
  3. 成功の鍵 : 専門家の知見との融合
まとめ

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講師

関翔太氏
アイクリスタル株式会社

取締役技術統括

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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)

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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7月10日〜24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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