実験短縮、研究開発効率化へのMI,生成AI,ロボット導入と活用のポイント

株式会社　技術情報協会高原渉氏他 66,000円

★どのように実験・研究データを集め、蓄積しプラットフォーム構築するか！
★作業効率UP、実験の再現性向上、実験時間短縮を実現するの方法を大公開！！

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2025/02/12 (水) 10:00～ 17:15 （受付 09:30 ～ )

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申込み期間

2024/12/04 ～ 2025/02/11

主催会社

株式会社　技術情報協会

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定員

定員数の上限はございません

受講料

66,000円 (税込／各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください）

開講場所

・会場名：　Zoomを利用したLive配信
・住所：　※会場での講義は行いません。　
・交通アクセス：　

講師

高原渉氏: (株)日立製作所　技師　日立認定データサイエンティスト（ゴールド）

成毛章容氏: コニカミノルタ(株)　技術開発本部　データサイエンスセンター　マネジャー

居城晃平氏: 日本ゼオン(株)　デジタル統括推進部門　改革推進室

林博之氏: 京都大学　材料工学専攻　量子材料学分野　助教

カリキュラム、
プログラム

＜１０：００～１１：３０＞
１．MI・生成AIを用いた材料開発効率化、実験短縮と活用スキル向上
(株)日立製作所　高原渉氏

【講演趣旨】
「MI・生成AIを用いた材料開発効率化、実験短縮と活用スキル向上」として、材料開発の場面に存在する種々のデータに対するデータ分析（表形式データタスク、画像データタスク、テキストデータタスク、材料構造データタスク、生成AIタスクなど）を幅広く扱います。MIや生成AIを研究開発業務で、実践的に使いこなしていくときのポイントとその活用スキルの向上について解説します。

＜１２：１５～１３：４５＞
２．DX、MI、生成AI活用のための実験・研究データ取得とプラットフォーム構築
コニカミノルタ(株)　成毛章容氏

【講演項目】
1.はじめに
　1-1.DX、MI、生成AIの解釈と実際
　1-2.DX、MI、生成AI活用のための実験・研究データ
2.材料系研究開発現場におけるMI活用
　2-1.MIの有効性
　2-2.現場でMI活用するにあたっての課題
　2-3.MI活用のためのデータ生成の考え方・アプローチ
　2-4.コニカミノルタにおける事例紹介
3.研究開発現場における生成AI活用
　3-1.生成AIを用いた研究開発業務の効率化
　3-2.生成AIによる材料開発領域の革新
　3-3.生成AI活用のためのデータの取り扱い　
4.データ蓄積とプラットフォーム構築
　4-1.実験・研究データ利活用に関する現状と課題
　4-2.外部動向と社外データベース利活用に関する現状と課題
　4-3.コニカミノルタにおける事例紹介
5.まとめと今後の展望

＜１４：００～１５：３０＞
３．デジタル技術を活用した研究開発の効率化
日本ゼオン(株)　居城晃平氏

【講演項目】
1.研究開発業務の現状と課題
2.データの蓄積と質の向上
　2-1.研究データマネジメントシステム(DMS)の考え方
　2-2.ユーザーインターフェース(UI)の構築
　2-3.研究データの構造化
3.マテリアルズインフォマティクス(MI)や生成AIの業務適応
　3-1.研究DMSにおけるデータ活用の考え方
　3-2.MIの業務適応
　3-3.生成AIの業務適応
4.デジタル技術を取り入れた研究開発の将来像
　4-1.研究開発の新フレームワーク提案
　4-2.社内外での連携拡充
　4-3.研究プラットフォーム構想

＜１５：４５～１７：１５＞
４．ラボラトリーオートメーションによる実験の再現性向上とR&D効率化
京都大学　林博之氏

【講演項目】
1.はじめに
2.マテリアルズインフォマティクスの基盤としてのラボオートメーション
　2-1.無機合成分野におけるマテリアルズインフォマティクス
　2-2.再現性とデータ品質の向上における自動化の役割
3.ラボラトリーオートメーションの概要
4.導入の第一歩：どこから始めるか
　4-1.導入計画の立て方
　4-2.必要なリソースの洗い出し
5.機器選定と環境整備
　5-1.必要なハードウェアとソフトウェアの選択
　5-2.実験室の環境調整と安全対策
6.電子工作の基礎と応用
　6-1.自動化に必要な電子工作の基本知識
　6-1.センサーや制御回路の構築
7.3Dプリントモデルの設計と製作
　7-1.3Dモデリングソフトの使い方
　7-2.カスタム部品のプリントと組み立て
8.ロボットアームの選定基準と活用方法
　8-1.ロボットアーム選定のポイント
　8-2.実験プロセスへの組み込み事例
9.ソフトウェアの開発とプログラミング
　9-1.自動化プロセスのためのソフトウェア開発
　9-2.プログラミング言語とツールの紹介
10.データ収集と管理の自動化
　10-1.データ取得の自動化手法
　10-2.データベースとの連携と管理
11.導入時に直面した課題とその解決策
　11-1.技術的な障壁と対応方法
　11-2.組織内での意識改革
12.ラボオートメーションのメリット
　12-1.作業効率の向上と時間短縮
　12-2.ヒューマンエラーの削減と再現性の向上
13.ラボオートメーションのデメリットと注意点
　13-1.初期投資とコスト面の課題
　13-2.システムの保守とアップデート
14.今後の展望と応用可能性
　14-1.ラボオートメーションと機械学習手法を併用した自律実験

特典

セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法

1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。

お知らせ

●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円（税込）割引いたします。
2. 大学（教員、学生）、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名（税込）でご参加いただけます。（2名同時申込割引は適用されません）

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など，状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・ Zoom公式サイトで視聴環境を確認の上、お申し込みください。
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・ Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。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。