R＆D部門のデータ共有・利活用(MI,AI)のためのデータ共有システム構築と進め方

セミナー趣旨

　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。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。

受講対象・レベル

・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

・R&D部門のデータ共有の実情
・属人的データ共有状況が生み出される原因
・属人的データ共有状況が引き起こす問題
・属人的データ共有状況を脱するために導入すべきデータ共有システムに必要な要件
・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
・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
・データ共有システム導入による改善例
・データ共有システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
・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

セミナープログラム

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
５．まとめ

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セミナー講師

（株）キャトルアイ・サイエンス　代表取締役　上島 豊　氏

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合49,500円、
　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
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　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
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