……会場（対面）受講
☆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！
講師
株式会社ちとせ研究所
バイオ生産本部 本部長 博士（工学）河合 哲志 氏
Tech & Biz development Div.・BioEngineer 博士（理学）鬼丸 洸 氏
Tech & Biz development Div.・BioEngineer 山下 仁義 氏
※希望者は講師との名刺交換が可能です
講師紹介
【河合 哲志 氏】
■経歴
2008年 岐阜大学大学院 農学研究科修了後、主にJBAつくば研究室にてNEDO加速的先導事業「酵素糖化・効率的発酵に資する研究基盤」に従事する。2014年 株式会社ちとせ研究所に入社。ちとせ研究所では、藻類培養の海外実証試験、新規の酵素変換プロセス開発などに従事後、2020年よりバイオ生産へのAI技術開発に従事。2022年よりバイオ生産部 部長として発酵事業およびAI事業の事業責任者に就任。2024年よりバイオ生産本部 本部長に就任。
■専門および得意な分野・研究
・酵素および微生物を活用したものづくりにおける、探索研究、酵素・微生物改変研究、プロセス開発
・各種のバイオ生産に対する機械学習の活用における、デジタル技術とバイオ技術の架け橋となる領域
■本テーマ関連学協会での活動
・第75回生物工学会大会 醸造・発酵の新たなブレークスルーに向けて 「データ駆動型のバイオ生産マネジメントシステム」の講演
・日本食品機械研究会 24年度年次大会 「AIを活用した発酵生産の現状と未来像」の講演
・第25回酵素応用シンポジウム 企画講演4 「AIを活用したバイオ生産マネジメントシステムの開発」の講演
【鬼丸 洸 氏】
■経歴
【学歴】
2008年 東京工業大学 生命理工学部 卒業
2010年 東京工業大学大学院 生命理工学研究科 生体システム専攻 修士課程 修了
2013年 東京工業大学大学院 生命理工学研究科 生体システム専攻 博士課程 修了
【主な職歴】
2013年10月～2016年4月 Centre for Genomic Regulation, James Sharpe lab (postdoctoral researcher) / 数理モデルを用いた脊椎動物の形態進化の研究を行った。
2016年5月～2018年3月 理化学研究所 ライフサイエンス技術基盤研究センター 分子配列比較解析ユニット（研究員） / 軟骨魚類のゲノムやトランスクリプトームなどのバイオインフォマティクス的研究を行っていた。
2018年4月～2021年11月 理化学研究所 生命機能科学研究センター（基礎科学特別研究員）/ 深層学習（AI）を用いたDNA配列の非コード領域の機能解析を行っていた。
2021年12月～2023年4月 名古屋大学医学系研究科 分子腫瘍学（助教）/ ラットのガンゲノム解析、天然変性タンパクのガンにおける役割などを研究していた。
2023年5月～現在 ちとせ研究所 Tech & Biz development Div.（BioEngineer）/ ちとせ研究所では、培養におけるデータ解析およびAI自動制御システムのシステム構築などを行っている。
【代表的な論文】
1. Onimaru K*, Nishimura O, Kuraku S, “Predicting gene regulatory regions with a convolutional
neural network for processing double-strand genome sequence information.” PLoS One, 15(7):
e0235748, 2020
2. Onimaru K, Tatsumi K, Shibagaki K, Kuraku S*, “A de novo transcriptome assembly of the zebrabullhead shark, Heterodontus zebra.” Sci. Data, 5, 180197, 2018
3. Onimaru K, Marcon L, Musy M, Tanaka M, Sharpe J*, “The fin-to-limb transition as the re-organization of a Turing pattern” Nat. Commun., 7, 11582, 2016
■専門および得意な分野・研究
・数理モデルを用いた生物現象の理解
・深層学習を用いた生物学的データの解析手法の開発やAIモデルの作成
・AIモデルを安定的に運用し、有効に活用するためのシステム構築
■本テーマ関連学協会での活動
・日本バイオインフォマティクス学会
【山下 仁義 氏】
■経歴
2017年に東京工業大学生命理工学院を卒業後、日本学術振興会特別研究員として同大学にて動物細胞の新規遺伝子群探索に関する基礎研究に従事。同時期にニューヨーク大学の訪問研究員として、酵母のゲノム合成プロジェクトに日本人として初めて参画。帰国後、東京工業大学にてゲノム合成技術基盤の導入を進めながら、哺乳類細胞のゲノム合成基盤技術の開発に従事。2021年より株式会社ちとせ研究所に入社し、バイオ生産分野におけるAI技術の活用を目指した技術開発を担当。動物細胞を含むバイオ生産現場においてAIの利用に有効なデータ取得を目的としたデバイスの改良、設計、導入に従事している。
■専門および得意な分野・研究
・細胞及び、微生物を活用したものづくりにおける遺伝子の発現及び解析分野、ゲノム改変の研究
・微生物及び動物細胞の培養状態をデジタル化するためのセンシング技術の研究及び応用分野
・マイクロコンピュータを用いたリアルタイム計測デバイスの開発および関連したプログラミングの分野
＜その他関連セミナー＞
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日時・会場・受講料・お申込みフォーム
●日時：2025年5月28日(水) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●会場：[東京・大井町]きゅりあん 5階第4講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料：
【会場受講】：1名45,100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34,100円
＊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。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
お申込みはこちらから
会場（対面）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。）
●配布資料は、印刷したものを当日会場にてお渡しいたします。
●当日会場でセミナー費用等の現金支払はできません。●昼食やお飲み物の提供もございませんので、各自ご用意いただけましたら幸いです。
●録音・撮影行為は固くお断りいたします。
●講義中の携帯電話・スマートフォンでの通話や音を発する操作はご遠慮ください。
●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方のご迷惑となる場合がありますので、極力お控えください。場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承ください（パソコン実習講座を除きます。）
セミナーポイント
■講座のポイント
微生物や動物細胞によるものづくり分野において、これまでノウハウに依存していた培養プロセスの構築や生産時の運用を、機械学習を活用したデータに基づく新しい制御に切り替えていくことに関心のある方のための講座です。データ駆動の培養プロセスの改善に必要なデータの特徴や、データの集め方について説明し、AIモデルの種類を説明し、それによって実際にどのようなことが実現可能なのかを実例を踏まえて紹介します。また、AIモデルによる予測や最適化技術を利用して、どのような課題が解決できるのか、どのような将来像に繋がるのかを紹介します。
■受講後、習得できること
・機械学習の活用のポイントが理解できる
・AIモデルの違いが理解できる
・機械学習に必要なデータの特徴が理解できる
・バイオ生産のAI制御の最新の応用事例が理解できる
・バイオ生産の課題に機械学習をどう活用していくかが想像できるようになる
■本テーマ関連法規・ガイドライン
・経済産業省が定めるAI・データの利用に関する契約ガイドライン
■講演中のキーワード
・機械学習
・AI制御/培養制御
・予測/最適化
・データ駆動
セミナー内容
1. バイオ生産へのAI技術の活用法
1.1 バイオ生産の課題
1.2 データ駆動型の新技術
2. データ活用に関する世の中の動向
2.1 バイオ分野で活用されるデータ駆動型技術
2.2 データ活用プラットフォームの進展状況
3. AI技術を活用する基盤技術
3.1 AI学習に求められるデータ
3.2 デバイス技術
3.3 AIモデルの種類
3.4 データ活用基盤
4. 活用事例
4.1 培養の予測技術の事例紹介
4.2 培養の最適化技術の事例紹介
5. 今後の展望
5.1 AI技術の導入法
5.2 データ駆動型の培養プロセス開発の将来像
6. 質疑応答＆個別質問
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