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★生成AIを使った情報収集・要約、データ解析など、煩雑なタスクを効率化・高速化するためのノウハウを解説致します
講師
物質・材料研究機構／MatQ-lab 名誉研究員＆特任研究員／個人事業主 吉武 道子 氏
講師紹介
１９８７年 科学技術庁（現文部科学省）金属材料技術研究所（現物質・材料研究機構 入所
１９９２年 工学博士号取得（論文博士：東京大学）
１９９２年 アメリカ標準技術研究所客員研究員（１年）
（2002、2003、2005：チェコカレル大学アジャンクトプロフェッサー）
（2009：筑波大学非常勤講師、外国人を含む修士課程の学生向けに全英語での講義）
（2010、2011、2012、2013：チェコカレル大学アジャンクトプロフェッサー）
（2017～現在 お茶の水女子大学客員教授）
２０２３年 物質・材料研究機構 定年退職（NIMS名誉研究員）
同年～現在 物質・材料研究機構 NIMS特任研究員
同年～2026年3月 オムロンサイニックエックス株式会社 非常勤嘱託研究員
（2023～2024 鈴鹿高専客員教授）
（2023～現在 東京家政学院大学客員教授）
（2024～2026名古屋大学客員教授、株式会社BEL研究顧問）
■専門・得意分野
表面物質科学、仕事関数、金属薄膜中における拡散・偏析、表面化学分析、マテリアルズインフォマティクス（主に自然言語処理）
表面偏析予測、異種材料界面の結合予測・バンドアライメント計測、自然言語処理とグラフ探索アルゴリズムを用いた材料科学原理のデータベース化
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年9月25日(金) 13:00-17:00 ＊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 46,200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35,200円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700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40,700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。
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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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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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→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
言語生成AIは、今や自然言語処理による資料・論文の検索や要約・翻訳のみでなく、データの整形・加工・解析など、従来プログラムを走らせて行っていた処理もこなすようになっている。さらに高度な、図面の読み取りや知識グラフの作成・探索など、言語の枠を超えたタスクもこなせるようになっている。本講座では、まず多くの方が利用していると思われる、資料・論文の検索や要約・翻訳といったタスクにおいては、意図を汲んだ出力を得るためのプロンプトについて紹介する。本題として、データ処理やデータのスクレイピング、高度なオリジナルデータ処理プログラムがアップロードされているGithub上のプログラムを利用した最先端の解析、グラフの読み取りや知識グラフの探索、材料ボットの作成や、ベイズ最適化を利用した自動自律ロボットへ入力する探索範囲提案など、通常の言語応答を越えたデータを扱う処理を、生成AIを用いて行う方法を紹介する。
■受講対象
・材料の研究開発で、手間をかけずにできるだけ正確な情報収集・情報整理・データ収集がしたい方
・材料の研究開発で、ちょっと高度なデータ処理をプログラムを書かずに行いたい方
・材料の研究開発で、グラフの読み取りや情報の関係性（知識グラフ）の探索など、通常の言語を越えたデータを扱う処理をプログラムを書かずに行いたい方
■受講後、習得できること
・生成AIができる、多様なタスクについて知識が得られる
・生成AIを使って、より的確な情報収集や情報要約ができる
・生成AIを使って、データ解析ができる
・生成AIを使って、知識グラフや業務特化型AI作成のためのRAG作成の要がわかる
セミナー内容
１ 多用される利用法における工夫
1-1 文献探索
1-2 文献要約
1-3 英文校閲
1-4 翻訳
1-5 ポンチ絵作成
２ 文書の概観・文書分類（中身を読まずに）
2-1 ワードクラウド
2-2 単語の出現頻度で分類
３ 事業所特化生成AIのためのRAG作成（文書のベクトル化）
3-1 事業所特化情報の入れ方
3-2 文書のベクトル化
3-3 RAGとは
3-4 ｇｒａｐｈＲＡＧ
４ 様々なデータ解析
4-1 データ収集
4-2 PDF論文中の表（画像ファイル）をエクセルファイルへ
4-3 ファイル形式変換
4-4 簡単な解析
4-5 pythonでMI＆論文記載のGithubプログラムの利用
５ 画像データの読み取り
5-1 グラフの読み取り
5-2 状態図の読み取りやOSXで試した図の読み取り（グラフから活性化エネルギーが読み取れる、ヒストグラムの読み取りはちょっと苦手）
６ 知識グラフ作成
6-1 知識グラフとは
6-2 情報の関係性の探索
6-3 ｇｒａｐｈRAGへの活用
７ 材料ボットなどの作成（AIエージェント的なタスクをやらせる）
7-1 自作の生成AI利用タスクを使い回し共有する
7-2 自動自律実験の探索範囲提案8
8 Q＆A
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