……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
◆R&D部門のデータ共有、利活用の実情をお話しさせていただきます。
◆データ共有、利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうのか？
そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか？
講師
株式会社キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 上島 豊 氏
講師紹介
■略歴：
1992年 3月 大阪大学 工学部 原子力工学科 卒業
1997年 3月 大阪大学 大学院 工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 博士後期課程修了
1997年 4月 日本原子力研究所 博士研究員
2000年 4月 日本原子力研究所 研究職員
2006年 3月 日本原子力研究開発機構（旧日本原子力研究所） 退職
2006年 4月 キャトルアイ・サイエンス設立 代表取締役 就任
日本アイ・ビー・エム顧問、東京大学客員研究員、大阪大学招聘准教授などを歴任
■専門および得意な分野・研究：
プラズマ物理、物性物理、数値計算科学、データベース、システム化技術
■本テーマ関連学協会でのご活動：
・主な参加国家プロジェクト
2001～2006年 総務省 JGNプロジェクト「JGNを使った遠隔分散環境構築」
2001～2007年 文部科学省e-Japanプロジェクト「ITBLプロジェクト」、「バイオグリッドプロジェクト」
2004～2009年 文部科学省リーディングプロジェクト「生体細胞機能シミュレーション」
2009～2011年 文部科学省JHPCN「マルチパラメータサーベイ型シミュレーションを支えるシステム化技術」
・主な受賞歴
1999年6月 日本原子力研究所 有功賞 「高並列計算機を用いたギガ粒子シミュレーションコードの開発」
2003年4月 第7回サイエンス展示・実験ショーアイデアコンテスト文部科学大臣賞 「光速の世界へご招待」
2004年12月 第１回理研ベンチマークコンテスト 無差別部門 優勝
2009年1月 経済産業省 産業クラスター計画 「関西フロントランナー大賞 2009」 受賞
・主要著書等
培風館『PSE book―シミュレーション科学における問題解決のための環境 (基礎編) 』ISBN：456301558X
培風館『PSE book―シミュレーション科学における問題解決のための環境 (応用編) 』ISBN：4563015598
培風館『ペタフロップス コンピューティング』ISBN978-4-563-01571-8
臨川書店『視覚とマンガ表現』ISBN978-4-653-04012-5
株式会社技術情報協会『月刊研究開発リーダー』2024年7月号・9月号・11月号
株式会社技術情報協会『月刊研究開発リーダー』2025年1月号・3月号
株式会社技術情報協会『ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法』
株式会社技術情報協会『研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化』
株式会社技術情報協会『実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法』
株式会社技術情報協会『少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAI開発』
＜その他関連商品＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2027年2月5日(金) 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。
各種割引について
＊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）
＊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。
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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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→音声が聞こえない場合の対処例
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セミナーポイント
■はじめに
IoTやAIの普及により、製造工程以降のデータ利活用は急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理して効果的に利活用する、つまりデータ分析・AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
本講演では、まず、R&D部門のデータ共有、利活用の実情をお話しさせていただき、データ共有、利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうのか？そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか？、AI、機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか？、どのように人材の育成を行っていくべきか？に関して、説明をさせていただきます。
■受講対象者：
・データ管理でお困りの方
・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ管理、利用、活用状況を知りたい方
・R&D部門のデータに対して、AIを活用したい、させたいと考えられている方
・R&D部門のデータの利用、活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方
・R&D部門のデータの利用、活用（AI,機械学習を含む）を推進するのに必要な人材の育成方法を知りたい方
■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど：
株式会社技術情報協会『ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法』
株式会社技術情報協会『研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化』
株式会社技術情報協会『実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法』
株式会社技術情報協会『少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAI開発』
■本セミナーで習得できること：
・R&D部門のデータ共有、利活用の実情
・属人的データ共有状況が引き起こす問題とその原因
・機械学習などのMIの特性と注意すべき点及び実験研究への組み込み方法
・R&D部門におけるデータ蓄積基盤としてデータベースがなぜ必要か？
・実際の実験研究で蓄積データ、AI、機械学習を生かすための人材、人材育成とは！
セミナー内容
1.はじめに
講演者のR&D実績とデータ共有、利活用の取り組みについて
2.R&D部門のデータ共有の実情
2.1 R&D部門のデータ蓄積の実情
2.2 属人的データ蓄積状況が生み出される原因
2.3 属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
3.データ共有はどう実現し、何が期待できるか？
3.1 属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
3.2 報告書の共有で期待して良いこと、良くないこと
3.3 データ共有で研究の何が改善できるのか？
4.データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法とその運用
4.1 データ探査を意識したデータ蓄積方法
4.2 データ分析は、どのようにして行うのか？
5.AI、機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか？
5.1 機械学習などのMIの特性と注意すべき点
5.2 機械学習などのMIを研究へ組み込む方法
6.蓄積データ、AI、機械学習を生かすためにはどのような人材、人材育成が必要か？
6.1 データ共有、利活用状況を改善するために必要な人材
6.2 各人材が果たす役割
6.3 各人材の育成方法
7.まとめ
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