細胞・微生物培養プロセス開発×AI技術実装セミナー2026【基盤構築】

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☆AI・機械学習を活用したデータ制御は、2026年現在、どこまで実現可能なのか？
☆現場の最前線で活躍する‘株式会社ちとせ研究所’の講師3名でお届け！

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. Senior BioEngineer　博士（理学）鬼丸洸氏
Tech & Biz development Div. Senior BioEngineer　山下仁義氏

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77回生物工学会大会次世代バイオものづくりを支える技術革新と産官学連携の課題と展望「AIによる自律的な培養状態の最適化技術の開発」の講演
・食品ニューテクノロジー研究会バイオものづくりによるタンパク質クライシスへの挑戦「生物機能を最大化するちとせのバイオものづくり戦略」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

日時・受講料・お申込みフォーム

●日時：2026年5月25日(月)　13:00-17:00　＊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 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

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700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40,700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。
＊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）

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

お申込みはこちらから

配布資料・講師への質問など

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・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。
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　（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
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見逃し視聴ありでお申込みされた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。

セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。

原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します（一部、編集加工します）。

視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。

ex）2/6（月）開催セミナー → 2/10（金）までに配信開始 → 2/17（金）まで視聴可能
→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＞

メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。

準備出来しだい配信いたしますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。上記例の2/6開催セミナーの場合、2/8から開始となっても2/17まで視聴可能です。

GWや年末年始・お盆期間などを挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。

原則、配信期間の延長はいたしません。

万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、（見逃し視聴あり）の方の受講料は（見逃し視聴なし）の受講料に準じますので、ご了承ください。

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、これまで属人的な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。データ駆動型の培養プロセス改善の鍵となるデータの特徴や収集方法、およびAIモデルの種類と選定基準を解説し、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