5月31日セミナー「R&D部門でDXを成功させるためには」★R&D部門でDXを成功させた最新事例をDX主担当者が直接紹介。様々な分野の数多くのR&D部門でDXを手掛けた会社のノウハウを一挙公開。
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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

★R&D部門のDXの最新事例を主担当者が直接紹介!
★様々な分野の数多くのR&D部門でDXを手掛けた会社のノウハウを一挙公開!


R&D部門でDXを成功させるためには

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

昭和電工マテリアルズ(株) 専任研究員 理学博士 花岡 恭平 先生
(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

(花岡先生)
■主経歴等
2014年筑波大学大学院博士課程後期修了後、一般財団法人材料科学技術振興財団を経て、2017年より現職。現職では材料開発のためのデータ解析手法の研究、データ活用プラットフォームの開発、データサイエンティスト育成に従事。

■専門および得意な分野・研究
計算科学、機械学習、機能性材料のマテリアルズインフォマティクス

(上島先生)
■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
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

日時・会場・受講料

●日時 2022年5月31日(火) 13:00-16:30
●会場 ※会場での開催は行いません
●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

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】: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

      *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

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
(GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間の設定を延長します。)
 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。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※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、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

セミナー内容

第1部(13:00-14:10)(花岡先生)
「R&DのDX事例:データサイエンティスト育成から解析アルゴリズム、システム開発まで」

■講座ポイント
 データサイエンス基づく研究開発の加速は現在、多方面から注目を集めるホットトピックスですが、ホットな分野故に玉石混淆で様々な技術情報が飛び交い、どの技術をどのように活用するかの戦略を立てるのが難しくなっています。一方で、DXを前進させるには、こうした技術で研究開発がどう変わるかを冷静に見極める必要があります。
 本講座では研究開発のDXを前進させるコア技術・戦略を見極めるヒントを提供することを目的として、データサイエンスに基づく研究開発の加速に取組んで来た事例を、そこで必要になる技術の簡単な原理、技術を自社に適合させるために実施した各種工夫と共に紹介します。紹介する内容は単なる解析事例に留まらず、データサイエンティスト育成、アルゴリズム開発、プラットフォーム開発など、DXを前進させるためのエッセンスを含んでいます。数式は最小限に留めます。

■受講後、習得できること
・研究開発における古典統計学の活用法
・研究開発における先端データサイエンスの活用法
・研究開発のDX戦略立てるためのヒント

■講演プログラム
1.はじめに

 1.1 講演者の会社、所属部門の紹介
 1.2 研究所主導のDXの全体像
2.統計ツール、統計教育を軸にした社内データサイエンティスト育成
 2.1 データサイエンティスト育成の背景
 2.2 研究開発に有用な統計手法(実験計画法、重回帰分析)の簡単な原理
 2.3 統計教育を受けていない新人に向けた統計研修
 2.4 データサイエンティスト育成の効果
3.データが溜まる前から使える先端データサイエンス技術:ベイズ最適化
 3.1 ベイズ最適化の簡単な原理
 3.2 アルゴリズムを改良して自社に最適化(目標指向型多目的ベイズ最適化)
 3.3 ベイズ最適化機能を搭載したデータ活用プラットフォーム開発
4.データが溜まった後に使える先端データサイエンス技術:深層学習
 4.1 深層学習の簡単な原理
 4.2 アルゴリズムを改良して自社に最適化(多成分深層学習)
5.まとめ
(質疑応答)

第2部(14:20-16:30)(上島先生)
「R&D部門で、DXを成功させるための様々な秘訣」


■講座ポイント
 IoT等で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、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆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させていただき、それらを改善するために必要なプロジェクトチームの作り方、X=データ共有、利活用システムに必要な要件に関して説明させていただきます。 最後に、実際のR&D部門にDXを導入・推進する時に、陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して、 紹介させていただきます。

■受講後、習得できること
・R&D部門のデータ共有、利活用の実情とその原因
・R&D部門のデータ共有、利活用システムに必要な要件
・R&D部門のデータ共有、利活用に必要なプロジェクトチームの作り方
・R&D部門にDXを導入・推進する時に、陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法

■講演プログラム

1.はじめに(講演者の会社、経歴紹介)
2.R&D部門のデータ共有、利活用の実情
3.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
4.R&D部門のDX=データ共有、利活用システムに必要な要件
5.プロジェクトメンバに求められる資質

 5.1 実験研究者
 5.2 データサイエンティスト
 5.3 プロジェクトリーダ
 5.4 システム開発、運用スタッフ
 5.5 ファシリテータ
6.R&D部門にDXを導入・推進する時に陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法
 6.1 陥りがちな落とし穴
 6.2 それらの回避方法
7.まとめ
(質疑応答)

セミナー番号:AF220596

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