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
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
---|---|
主催者 | (株)R&D支援センター |
キーワード | 情報マネジメント一般 グループウェア |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | 【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます |
様々な分野のR&D部門のデータ管理を
10年以上にわたり支援してきた実績をもとに、
システム、研究者、組織体制など様々な角度から
問題及び改善方法を解説します!
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。
(セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
今回の受講料から会員価格を適用いたします。)
※ 会員登録とは
ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
メールまたは郵送でのご案内となります。
郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。
受講について
Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順
- Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
- セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
- 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。
- セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
- 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
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
技術者,研究者,LIMS,情報,研究開発,講習会,セミナー