……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
材料開発をはじめとする製造業の研究開発データを対象に
Excel・測定データ・技術文書の整理・構造化、メタデータ設計を解説。
LLMによる情報抽出・構造化、RAGによる検索・知識統合を、サンプルコードを用いたハンズオンと活用事例から学びます。
講師
株式会社日立製作所
フロントサービス事業統括本部 サービス事業創生本部
Service Production & Delivery Studioデータサイエンスエキスパート／日立認定データサイエンティスト（プラチナ）
博士（工学） 高原 渉 氏
【略歴】
材料工学専攻出身から、メーカーでのMI（マテリアルズ・インフォマティクス）を活用した材料開発業務を経て、日立製作所に入社。現在は、テックリードとして日立の材料開発ソリューションに従事し、技術マネージャを務めながら多様な民間企業のコンサルティング・講演・教育などを行う。奈良先端科学技術大学院大学にてデータ駆動型手法（機械学習・生成AI）を用いた光触媒開発のテーマで博士（工学）を取得。また、大学（クロスアポイントメントによる兼務）にてMI領域の研究活動にも従事している。テーブル・画像・テキスト・材料構造・生成AIなど幅広い領域のデータ分析コンペティションに参加し、実践を通じた研鑽を積んでいる。Kaggle Competitions Master。
また、社外講演や執筆活動などを通じて、MIの普及促進にも取り組んでいる。
2021年度日本コンピュータ化学会論文賞（吉田賞）受賞。応用物理学会 インフォマティクス応用セッション プログラム編集委員。日本コンピュータ化学会 理事。有機合成化学協会「AIと有機合成化学」研究部会 幹事。著書「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年11月24日(火) 13:00-16:00 ＊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 40,700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29,700円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：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
＊「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：AD261189
配布資料・講師への質問など
●配布資料は、印刷物を郵送で1部送付いたします。
・お申込みの際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
・郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、その場合、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。ご了承の上お申込みください。
・資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。
●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）
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
■はじめに
近年、材料開発においても、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIの活用が広がりつつあります。一方、実際の研究開発現場には、ExcelやCSVなどの表形式データ、測定データ、実験報告書、技術文書、論文など、多様な形式の情報が分散して蓄積されており、これらをAIで有効に活用するためには、その前提となるデータマネジメントが重要です。
本セミナーでは、材料開発におけるデータの整理・構造化・関連付けなど、研究開発データを再利用可能な形で管理するための基本的な考え方を解説します。その上で、LLMによる情報抽出・構造化、RAG（Retrieval-Augmented Generation）による検索・知識統合の基礎を紹介します。さらに、サンプルコードを用いたRAG・LLMのハンズオンや材料研究における活用事例を通じて、データマネジメントと生成AI活用をつなぐための基礎を学びます。
■想定される主な受講対象者
・材料・化学分野を中心とする製造業の研究開発、技術開発、分析・評価部門の担当者
・Excel、測定データ、実験報告書、技術文書などの整理・再利用に課題を感じている方
・研究開発データの管理・構造化の基本的な考え方を学びたい方
・RAG・LLMを活用して、研究開発データや技術知識を検索・活用したい方
・マテリアルズ・インフォマティクス、研究DX、生成AI活用に関心のある方
■必要な予備知識
生成AIや機械学習に関する高度な専門知識は必要ありません。
ハンズオンではサンプルコードを利用するため、Pythonの基礎的な知識があると理解しやすいですが、
プログラミング経験が少ない方でも内容を追える構成を想定しています。
■本セミナーに参加して修得できること
・材料開発におけるデータマネジメントの基本的な考え方
・Excel、測定データ、技術文書などを整理・構造化・関連付けする際のポイント
・LLMを用いた非構造化データの扱い方の基礎
・RAGの基本的な仕組みと、サンプルコードを用いた実装・利用方法
・材料研究におけるRAG・LLM活用の具体的なイメージ
▼参考図書・受講特典
講師の著書『マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック』（森北出版）を、受講特典として進呈します。
本セミナーの一部では、本書および公開されているサンプルコードを使用し、
データマネジメントやRAG・LLM活用の基礎を解説します。
『マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック』森北出版
https://www.morikita.co.jp/books/mid/085841
※原則としてセミナー開催日前にお手元に届くよう手配いたしますが、
直前にお申し込みいただいた場合は、セミナー後の到着となる場合がございます。あらかじめご了承ください。
※講演資料は、本書とは別に印刷物を郵送いたします。
セミナー内容
1．材料開発におけるデータマネジメント
1）材料開発で扱われる多様なデータ
2）研究開発データの分散・属人化とその課題
3）AI活用を見据えたデータマネジメントの考え方
2．材料開発データの整備と構造化
1）Excel・表形式データ、測定データの整備
2）実験報告書・技術文書などの非構造化データ
3）メタデータ、命名規則、データ間の関連付け
4）活用目的から逆算するデータ設計
3．LLMによる研究開発データの活用
1）LLMによる情報抽出・要約・分類・構造化
2）LLMで扱いやすいデータ表現
3）LLMと従来のデータ処理の役割分担
4．RAG・LLM活用の基礎とハンズオン
1）RAGの基本的な仕組み
2）ベクトル化・類似度検索と回答生成
3）サンプルコードを用いたRAGの実行
4）研究開発データへ適用する際のポイント
5．材料研究におけるRAG・LLM事例
6．RAG・LLMを活用する際のポイント
1）RAG・LLMの評価と回答の根拠
2）LLMの得意な処理・不得意な処理
3）材料研究におけるAIと人間の役割
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