電子実験ノートの導入とR&Dデータ共有・利活用ノウハウ

＜Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり＞

講師

(株)キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 工学博士 上島豊 先生

講師紹介

■主経歴等
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

■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

■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』2020年8月号・9月号
株式会社技術情報協会『月刊研究開発リーダー』2022年1月号・2月号・3月号
株式会社技術情報協会『月刊研究開発リーダー』2023年6月号・7月号・8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』

日時・会場・受講料

●日時　2024年6月25日（火）　10:30-16:30
●会場　会場での講義は行いません。
●受講料
　　【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名47,300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36,300円

　　【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名52,800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41,800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」を確認下さい。

　●録音・録画行為は固くお断り致します。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・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致します。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
　（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・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。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。
●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@johokiko.co.jp

セミナーポイント

■講座の趣旨
　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。
　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？等を説明させていただきます。
　次に、データ共有、利活用状況を改善するために必要な方策に関して、電子実験ノートを導入する際に必要な要件及び、各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明させていただきます。
　最後に、電子実験ノートを導入、運用に陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。

■受講対象者・レベルなど
・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

■習得できる知識など
・研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法
・電子実験ノートの種類とその特徴
・電子実験ノートを含む様々なデータ共有基盤のメリット、デメリット
・データ探査、分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点
・蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
・データ探査、分析を意識したデータ蓄積を行うための意識改革
・研究・実験データの共有、利活用を促進するためのシステムと体制の条件

セミナー内容

■講演プログラム
1.はじめに
　　講演者のR&D実績とデータ共有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部門のデータ共有状況
　2.2　属人的データ共有状況が引き起こす問題
　2.3　属人的データ共有状況が生み出される原因

3.データ共有状況を改善するために必要な方策
　3.1　属人的データ共有状況を脱するために必要な方策
　3.2　データ共有基盤としての電子実験ノートのメリット、デメリット及び選択基準
　3.3　データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法
　3.4　データ分析は、どのようにして行うのか？
　3.5　データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
　3.6　プロジェクトメンバーに求められる資質

4.電子実験ノートを導入、運用する場合の注意点
　4.1　電子実験ノート導入によるデータ共有、利活用の改善例
　4.2　電子実験ノート導入時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
　4.3　電子実験ノート運用後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

5.まとめ

（質疑応答）