セミナー・通信教育
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セミナー・通信教育へ【2025年5月】
| 5月22日 | ベイズ最適化による実験計画法の基礎と具体的すすめ方 |
|---|---|
| 講師 明治大学 金子 弘昌 氏 ★ガウス過程による回帰や適応的実験計画法等、データ解析理論およびベイズ最適化の基礎から解説！ ★材料設計およびプロセス・装置設計におけるベイズ最適化具体例・最新の研究事例を紹介します！ | |
| 5月22日 | 実践から学ぶ PythonによるシングルセルRNA-seqデータ分析とAI創薬への展開 |
|---|---|
| 講師 東京科学大学 清水秀幸 氏 ☆データサイエンス・プログラミング初心者の方も大歓迎！(Pythonの基礎から丁寧に解説いたします。) ☆企業の創薬研究でニーズの高いテーマを厳選！(即戦力となる技術習得を目指します。) ☆‘Google Colab’を用いて演習を多数実施！(各自、事前のご用意をお願いしております。) ※演習に関わる準備物につきましては、お申込みいただいた方へ別途ご連絡いたします。 | |
| 5月28日 | 微生物培養・細胞培養(CHO細胞)のデータ高品質化および培養プロセスへのリアルタイムAI自動制御技術の活用 ～データ駆動型のバイオ生産マネジメントシステム実現に向けて～ |
|---|---|
| 講師 株式会社ちとせ研究所 河合哲志 氏、鬼丸洸 氏、山下仁義 氏 ☆微生物培養や細胞培養(CHO細胞等)における機械学習を活用したデータ制御の今と未来！ ☆バイオ生産へのAI活用／データ駆動型技術／基盤技術／培養の予測や最適化技術の事例紹介等。 ☆実務課題の解決に向けて、最新情報と共に重要ポイントを共有・解説いたします！ | |
| 5月28日 | 第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ～基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで～ |
|---|---|
| 講師 名古屋大学 准教授 大戸 達彦 氏 第一原理計算と機械学習力場の基礎からわかりやすく解説！ 触媒開発への第一原理/機械学習の活用方法もご紹介します。 | |
| 5月30日 | ＜マテリアルズインフォマティクスの実現に不可欠な＞ 計算科学シミュレーション技術：基礎と材料設計の実例 |
|---|---|
| 東北大学 久保 百司 氏 ・計算科学が実際の材料設計・材料開発にいかなる効果をもたらすか？ ・好評の声、続々：分かりやすく、役に立つセミナーです ・会場対面型としては6年ぶりの講演です | |
【2024年5月開講 通信教育】
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5月開講 通信教育 | |
|---|---|
| 指導講師 統計家・著述家 高橋信先生 ★書籍「データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！」の著者、高橋信先生が、やさしく、わかりやすく、説明します。 |
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5月開講 通信教育 | |
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| 指導講師 統計家・著述家 高橋信先生 ★書籍「データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！」の著者、高橋信先生が、やさしく、わかりやすく、説明します。 |
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【2025年6月】
| 6月6日 | 深層学習を用いたシステムのモデル化と計算機シミュレーション |
|---|---|
| 講師 北海道大学 松原 崇 氏 〇シミュレーションのための深層学習や、力学システム・物理現象のモデリング方法などの基礎知識から最先端の手法を交えた高速化や制御・最適化まで。 〇様々な産業場面で役立つシステムのモデル化とシミュレーションを徹底解説！ | |
| 6月10日 | 高速AI技術としての物理リザバーコンピューティングの導入と環境ダイナミクスへの応用事例紹介 |
|---|---|
| 講師 東北大学 安東 弘泰 氏 ○リザバーコンピューティングについて、環境計算を中心に解説！ ○仕組みなどの基礎から、適用方法や活用上の留意点を実際の事例を交えながら解説。 ○応用可能性や現場導入のヒントを得たい方、ぜひご参加ください。 | |
| 6月12日 | 半導体装置・材料のトレンドと今後の展望（2025年版） |
|---|---|
| 講師 合同会社アミコ・コンサルティング 友安 昌幸 氏 ※元・東京エレクトロン、Samsung Electronics 〇半導体界隈の各種技術動向・トレンドから、AI技術の進展が半導体へ与える影響、リソグラフィー・エッチング・CMP・洗浄・パッケージング他これからの半導体製造装置・材料へ求められるポイントと新事業機会まで。 〇各国の政策や地政学的リスクなどの観点も交えて徹底解説！ | |
| 6月12日 | AI・IoT・データ利用の法規制と実務対応 ～保有データの利活用と第三者開示における様々な法規制・リスク～ |
|---|---|
| 講師：牛島総合法律事務所 パートナー弁護士 影島 広泰 氏 ●AI・IoT・データ利用に関する法規制の内容と実務対応についてお話させていただきます。 | |
| 6月20日 | 確率的グラフィカルモデルと因果推論 |
|---|---|
| 大阪大学 大学院基礎工学研究科 数理科学領域 教授 博士（工学） 鈴木讓氏 ★書籍「機械学習の数理100問シリーズ」(共立出版)の著者 鈴木讓先生が講演！ ★数式だけではなく、ソースプログラムを追い、実行結果を確認する。手を動かして身につけることを優先する。 | |
| 6月25日 | 生成AI利用・導入・契約時などに留意すべき法律・法的諸問題およびリスク |
|---|---|
| 講師：西村あさひ法律事務所 松下 外 氏 ★生成AI導入・利用契約時のリスク、生成AIの社内展開にあたっての社内ガイドライン/ルール策定における考え方など、生成AIを業務に使用する際の注意点に関して、幅広いトピックをカバー。 | |
| 6月25日 | 量子コンピュータの基礎と最新研究開発動向 ～誤り耐性汎用量子コンピュータFTQC時代の幕開け〜 |
|---|---|
| 講師 法政大学 川畑 史郎 氏 ○注目集める量子コンピュータのポイントを、非専門家向けに俯瞰的にわかりやすく解説。 ○基礎技術の解説から各国の戦略・最先端開発動向、現状課題と克服するための注目技術や素材、量子サプライチェーンまで。 | |
| 6月26日 | 初学者のためのリザバーコンピューティング入門：基礎から具体的応用，最新研究まで |
|---|---|
| 東京理科大学 理学部第一部 応用数学科 准教授 犬伏正信氏 ★リザバーコンピューティングの導入から類似手法との比較，デモンストレーション，最新の研究動向までをわかりやすく丁寧にご紹介 ★ミニマルユーザーガイドとPythonサンプルプログラム（時系列予測）付き | |
【2025年7月】
| 7月7日 | ＜今知っておくべき＞IPランドスケープとAI ～IPランドスケープにおけるAI活用への期待～ |
|---|---|
| 講師 シニア知的財産アナリスト（特許）／弁理士 佐藤 貢司 氏 IPランドスケープが「刺さらない」のはナゼ？経営層が期待している提案とは？ 実務の視点でIPランドスケープ・特許情報分析でのAI活用方法を解説！ | |
| 7月8日 | 未知の異常も検知する人工知能MTシステム（MT法）基礎と応用入門 ～《異常検知・異常モニタリング・予防保全》に適したAI応用ノウハウ～ 【希望者にAI構築・計算方法Excel資料 提供】 |
|---|---|
| MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏 ▼MT法を2時間半で学ぶ。異常検知に活かす。「AI構築・計算方法Excel」も提供します。 ▼年間受講者数は1000名超：企業での実務経験豊富な講師がノウハウを伝授！ | |
| 7月10日 | 量産に耐えうる最適設計仕様を導く非線形ロバスト最適化 非線形ロバストデザイン ～汎用的でロバストなインフォマティクス（データ駆動型開発法）～ 【希望者に解析サンプル・ソフトウェア・関連セミナーテキスト提供】 |
|---|---|
| MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏 ▼通常の品質工学・ロバストパラメータ設計では成し得ない実用的な手法を解説！ ▼実験計画立案方法は？ 適応的最適化の手順は？ デモもあって分かりやすい。 ※年間受講者数は1000名超：企業での実務経験豊富な講師がノウハウを伝授！ | |
| 7月11日 | 研究開発・製造業DXにおける 生成AIの各種活用展開と具体的実践法 |
|---|---|
| 講師 伊藤忠テクノソリューションズ（株） 森 一樹 氏 ★生成AI活用により、研究開発活動がどう変わるのか？ 単にAIを使うだけでなく、スピード・精度・創造性がどのように加速するのか？ ★ドキュメントデータからの知識抽出、特許・文献の要約からマテリアルズインフォマティクス・トレンド分析まで！ ★Microsoft Azure や OpenAI 等のクラウド技術を利用した、実践的かつ現場適用を見据えた具体的手法を多数紹介します！ | |
| 7月11日 | 説明可能なAI（XAI）、「SLSystem（通称AI電卓）」を使用した多変量解析入門 ～エクセルのソルバーを使用した最適化の演習付～ |
|---|---|
| ＳＬＷ 代表 徐 良為 氏 ／ ＳＬＷ シニア・アドバイザー 稲 秀樹 氏 ・識者も認める「SLSystem（通称AI電卓）」の真価は？ SL: Statistical Learning ・ノーコードでの操作法は？ 統計・機械学習の知識の浅い方でも可能？ ・東京会場、ハンズオン（演習付）講座です。事前配布の資料とノートＰＣをご持参ください。 | |
| 7月14日 | 生成AIを使用したパテントマップ作成・特許ポートフォリオ分析の基礎・実務ノウハウ ～特許情報の基本やAI活用事例に始まり、ビジネスフレームワーク分析やBCGマトリクスのよる戦略検討等に至るまで～ |
|---|---|
| 講師 LeXi/Vent 上村侑太郎 氏 ☆生成AIを活用した特許情報の分析・活用は、2025年現在、どこまで実現可能なのか？ ☆本講座では、ChatGPT等の最新生成AIツールを踏まえて、業務を飛躍的に向上させるカギをご説明いたします！ ☆事業企画・研究開発・知財部門等、新人から中堅の方に至るまで、ご参加をお待ちしております！ | |
| 7月25日 | 生成AIを用いた特許調査・明細書作成の具体的支援方法の解説 |
|---|---|
| 弁理士法人磯野国際特許商標事務所 綾木健一郎 先生 ★特許調査の各工程や明細書の作成の各工程のうち、生成ＡＩが支援し易い工程が何であるかと、どのようなプロンプトと入力データを生成ＡＩ（ChatGPT Plus）に投げることで、所望の出力データを得られるかについて具体的に学んでゆきます。 | |
| 7月28日 | 生成AI(Copilot・ChatGPT)の有効活用におけるRAG(検索拡張生成)構築の基礎と実践講座【PC実習付】 ～RAGシステムの基本原理や実装技術／プロンプトエンジニアリング／事例検討等を含めて～ |
|---|---|
| 講師 株式会社pipon 北爪聖也 氏 ☆本講座では、以下のようなキーワードを軸にポイントを丁寧に解説いたします！ 事業戦略におけるAIの重要性／生成AIの概要／プロンプトの基本／ GPTs(カスタムGPT)の使い方／RAGシステムの構成要素とRAG構築手順／ 実践ワークショップ／RAGの構築事例／RAGシステムのカスタマイズと最適化／ RAGシステムの評価と継続的改善／法的・倫理的考慮事項／今後の展望とまとめ。 ☆PC実習に伴い、各自PCのご持参をお願いしております。(通信環境は会場にWi-Fiがございます。) | |
【2025年8月】
| 8月6日 | AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ方法～データベースの構築と機械学習との連携・運用～ |
|---|---|
| (株)キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 工学博士 上島豊氏 ★データ共有システムを導入しても利活用が進まないのには理由がある！ ★実際の実験研究でAI、機械学習を生かすには工夫が必要！ | |
| 8月21日 | ガウス過程と機械学習の入門講義 |
|---|---|
| ミイダス(株) HRサイエンス研究所 シニアリサーチャー 博士（工学） 大羽成征氏 ★論理と数式と計算の裏に、直感的な手触りを得ていただくことを目指し解説。ガウス過程回帰の方法と応用の指針を習得して下さい | |
過去開催したセミナー例
- AI・機械学習入門 ～全体的な枠組み及び様々な手法の理解・活用と最新動向～
- ハンズオンで学ぶPythonによる機械学習～基礎・ライブラリ活用・実装入門～
- ベイズ統計モデリング入門～基本・各モデルの理解、データ分析・予測～
- マテリアルズ・インフォマティクスにおける実施・活用のポイントと留意点
- 機械学習の基礎とケモインフォマティクス(化学情報学)入門研修
- 機械学習による実験計画～ベイズ最適化・能動学習の基礎、実際の適用例～
- Transformerによる自然言語処理AI
- Pythonハンズオンで学ぶスパースモデリング
- 画像認識技術および ディープラーニングの基礎・入門と応用展開
- グラフニューラルネットワーク入門 ～基礎・各手法・応用・トピックス～
- 製造業における「人工知能」の基礎・学習データ最小化ノウハウと様々な応用
- 製造業ＤＸにおける異常検知技術の活用
- 少量データ向け機械学習～異常検知、GAN、エッジAI、進化的機械学習～
- ロボット工学における深層学習の基礎と応用 ～研究事例から産業応用まで～
- リザバー・コンピューティングとその産業応用
- 機械学習を用いた効率的な特許調査の進め方～AI利用のポイントと課題～
- AI・ビッグデータ領域の法務・知的財産権
- 説明できるAI：XAIの実現方法と業務へのAI導入方法
- ハンズオンで学ぶバイオインフォマティクス【入門編】
- 自律型の自動運転に必要な技術とその課題
- 量子コンピュータの基礎と最前線 ～基礎・開発動向・課題・展望～
※こちらへ記載したもの以外にも、情報機構では様々なテーマのセミナー・書籍・eラーニングを企画しています。 新規企画・再開催などのご要望は「商品企画リクエスト」ページまでお寄せください！
