……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
・サロゲートモデルで設計判断を高速化
・理論で終わらせない：構築手順・精度評価・落とし穴まで一気通貫で理解
・導入の勝ち筋が見える：現場事例×Pythonデモで自社適用へ直結
講師
大阪成蹊大学 データサイエンス学部 教授 博士（工学）劉 継紅 氏
講師紹介
中国山西省出身。北京航空学院（現・北京航空航天大学）飛行器設計与応用力学系卒業後、九州大学大学院工学研究科応用力学専攻博士後期課程を修了。1992年よりダイキン工業株式会社にて、CAE技術の研究開発および製品開発への展開に従事し、CAE技術関連特許の出願にも精力的に取り組み、社長賞や社内外の特許賞（日本発明協会表彰を含む）など多くの受賞歴を有する。2023年より大阪成蹊大学データサイエンス学部教授。現在はCAEとデータサイエンスを融合した教育・研究に取り組んでいる。
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年5月18日(月) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
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＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
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オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
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→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
○講師より／本セミナーのポイント
サロゲートモデルは、CAE解析を高速化し、設計探索や最適化を効率的に行うための重要な技術です。本セミナーでは、CAEとデータサイエンスの融合をテーマに、サロゲートモデルの基礎原理から構築方法、企業現場での具体的な活用事例までを解説します。さらに、Pythonを用いたサロゲートモデル構築をデモ形式で紹介し、実務への展開方法を具体的に示します。なお、受講特典として、Pythonのサンプルコードも配布いたします。
○受講後、習得できること
・サロゲートモデルの基礎知識、原理
・サロゲートモデルの企業現場での具体的な活用方法 等
○受講対象
・製造業（自動車・航空宇宙等）の設計・開発担当者
・DXや、AI活用、データサイエンスの導入を検討している方 等
セミナー内容
1. なぜ今、サロゲートモデルが必要なのか（20分）
1.1 CAEを取り巻く設計・開発現場の現状と課題
1.2 CAEモデル構築・計算に要する時間と専門性の問題
1.3 設計探索・最適化が十分に行えない設計プロセス上の制約
1.4 開発期間短縮・設計高度化を背景としたDX・AI活用への要求
1.5 CAEとデータサイエンスを融合する意義
1.6 サロゲートモデルが解決できる課題の整理
【習得できること】「なぜサロゲートモデルが“必要な技術”なのか」を腹落ちさせる
2. サロゲートモデル理解に必要なCAEとデータサイエンスの基礎（40分）
2.1 CAEの基礎（設計者視点）
2.1.1 CAEとは何か ― 実験との違いと役割
2.1.2 有限要素法（FEM）による構造解析の考え方
2.1.3 流体解析（CFD）による現象理解の考え方
2.1.4 CAE結果をそのまま設計判断に用いる際の限界
2.2 データサイエンスの基礎（予測モデル視点）
2.2.1 データサイエンスとは何か
2.2.2 教師あり学習による回帰・分類の基本
2.2.3 決定木系・深層学習の特徴と使い分け
2.2.4 CAEデータと機械学習の相性
2.2.5 機械学習をCAE結果の予測モデルとして捉える考え方
【習得できること】サロゲートモデルを理解するための「最低限の前提知識」
3. サロゲートモデルの基礎理論と構築プロセス（40分）
3.1 サロゲートモデルとは何か
3.2 サロゲートモデルの位置づけと役割
3.3 用途に応じたサロゲートモデル用機械学習アルゴリズムの選択
3.4 CAEサロゲートモデル構築の全体フロー
3.5 学習データセット作成の考え方
3.6 データの正規化と前処理の重要性
3.7 学習データと検証データの分割方法
3.8 モデル学習と精度評価の考え方
3.9 過学習・汎化性能の注意点
【習得できること】サロゲートモデルを「自分で構築できる」ための原理理解
4. 企業現場におけるサロゲートモデルの構築と活用事例（75分）
4.1 構造設計への適用事例（空調圧縮機）
4.1.1 強度予測サロゲートモデルの構築方法
4.1.2 精度検証とCAE結果との比較
4.1.3 設計パラメータの重要度分析
4.1.4 効率的な学習データサンプリング戦略
4.2 流体解析への適用事例（室内空気環境）
4.2.1 淀み分布予測サロゲートモデルの構築
4.2.2 快適性評価への活用方法
4.2.3 営業・提案ツールとしての応用可能性
4.3 製品設計への応用事例（キーボード打ち心地）
4.3.1 ダイヤフラム反力予測モデルの構築
4.3.2 打ち心地評価指標の設計
4.3.3 設計空間における最適解探索
4.3.4 感覚的性能を数値化・予測する意義
【習得できること】サロゲートモデルを自社で試すための第一歩
5. Pythonによるサロゲートモデル構築デモ（25分）
5.1 放射線量率予測問題の背景と課題
5.2 CAEシミュレーションデータの扱い方
5.3 深層学習によるサロゲートモデル構築
5.4 Pythonを用いたサロゲートモデル構築の流れ
5.5 Google Colaboratoryを用いた実演デモ
【習得できること】サロゲートモデルを自社で試すための第一歩
＜質疑応答＞
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セミナーコード：AD260505
