……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★生成AIおよびAIエージェント・フィジカルAIの最新動向・適用展開もふまえ、これからの研究開発活動の在り方・方向性や、実際に実務に組み込む考え方を学ぶ！
講師
MISTEM 合同会社 代表 兼
信州大学 工学部 特任教授 向田 志保 氏
/ 東北大学 材料科学高等研究所 特任教授（客員） / 大阪大学 基礎工学研究科 招聘教授 / 広島大学 工学部 客員教授
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年7月28日(火) 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 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
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100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45,100円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊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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商品コード：AD2607N5
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。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
＊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。
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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。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
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→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→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
○セミナーポイント：
・生成AI以降のAI技術（AIエージェント／Physical AI）の最新動向を体系的に整理。
・材料開発における探索・実験・意思決定プロセスの変化を構造的に理解。
・AI活用をPoCで終わらせないための設計・運用の考え方を解説。
○講座の位置付け・形式：
本講座は、データサイエンスやプログラミングの詳細を学ぶ講座ではなく、
研究開発におけるAI活用の全体像と実務への適用の考え方を整理することを目的とする。
講演形式は、事例・具体例を交えた解説による講義形式となる。
○キーワード：
生成AI、AIエージェント、Physical AI、マテリアルズ・インフォマティクス、研究開発DX、ラボオートメーション
○受講対象
・製造業・材料系企業における研究開発部門／技術企画部門
・研究開発部門のマネジメント層
・AI・データ活用を推進するDX担当者
・大学・公的機関の研究者
○受講後、習得できること
・生成AI以降のAI技術動向（AIエージェント／Physical AI）の全体像
・研究開発におけるAI活用がPoC止まりとなる要因
・材料開発における探索・実験・意思決定の新しい考え方
・AIを実務に組み込むための設計・運用のポイント
・自社でのAI活用に向けた実行の方向性
セミナー内容
1. AI技術の進展と研究開発へのインパクト
1-1. 生成AIの現在地と限界
1-2. AIエージェントの進展と業務への影響
1-3. Physical AIの登場と現場への拡張
1-4. AI活用における「設計」の重要性
2. マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の基礎
2-1. MIの背景と目的
2-2. 従来の材料開発の課題
2-3. 実験計画法（ベイズ最適化）の考え方
3. 生成AI・AIエージェントによる研究開発プロセスの変化
3-1. 生成AIの役割（思考支援・知識統合）
3-2. AIエージェントによる業務プロセス統合
3-3. 顧客データと研究開発の接続可能性
3-4. 意思決定プロセスの変化
※従来は人が担っていた探索・判断を、AIと協働して設計する形へ移行しつつある
4. Physical AIと材料開発の現場革新
4-1. Physical AIの基本概念
4-2. 国内外の政策・産業動向（中国を中心に）
4-3. ラボオートメーションの進展
4-4. 実験プロセスの自動化と将来像
5. AI活用を実務に落とし込むための設計と運用
5-1. AIを機能させるための設計とは何か
5-2. 評価・改善ループの重要性
5-3. ツール導入から運用への転換
（ハーネスエンジニアリングの観点を含む）
6. 組織・人材・開発プロセスの変革
6-1. 縦割り組織の課題
6-2. AI時代に求められる人材像
6-3. アジャイル型研究開発への移行
7. 実務適用に向けたポイント
7-1. セキュリティ・ガバナンス
7-2. ベンダー活用の考え方
7-3. 見直すべき従来の取り組み
※属人的な探索や手作業中心のデータ管理の移行
【質疑応答】
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