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Zoom

★「研究開発部門のデータ共有、データ駆動研究は、なぜうまくいかないのか?」
 を明らかにし、実現可能な取り組み方法をお教えいたします。


研究開発部門データ共有システム構築とそのポイント

<Zoomによるオンラインセミナー>

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
2006年 9月〜2010年12月 日本アイ・ビー・エム株式会社 顧問
2006年 4月〜2011年 3月 NPO法人 CAE懇話会 幹事
2006年 4月〜2012年 3月 上智大学 「ビジュアリゼーション講座」 非常勤講師

■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


日時・会場・受講料

●日時 2022年1月18日(火) 13:00-16:30
●会場 ※会場での開催は行いません
●受講料 1名41,800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30,800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・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*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。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●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・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

セミナーポイント

■講座のポイント
 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?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、データ共有、利活用システムを導入する際に必要な要件、およ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、これら方策を実施した具体例をもとに、改善効果および改善運用後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。

■受講後、習得できること
・日本のR&D部門のデータ共有の実情を理解いただけます。
・属人的データ共有状況が生み出される原因を説明し、具体的な解決方法を理解いただけます。
・データ共有システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策に関して、理解いただけます。
・データ共有システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、理解いただけます。

セミナー内容

1.はじめに
  講演者のR&D実績とデータ管理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の事前準備
 3.2 属人的データ共有状況を脱するためのデータ共有システム導入に必要な要件
 3.3 属人的データ共有状況を脱するために必要な各個人の意識改革
 3.4 属人的データ共有状況を脱するために必要な会社としての体制づくり

4.方策を実施した具体例とケーススタディ
 4.1 データ共有システム導入による改善例
 4.2 データ共有システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
 4.3 データ共有システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

(質疑応答)

セミナー番号:AF220161

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