〜ポリマー分野の技術者・研究者を対象にした〜 「重回帰分析」や「主成分分析」等の多変量解析の考え方と高分子材料設計への活用

セミナー趣旨

 材料設計の目標は，高分子でもセラミックスでも機能を高いロバストで実現することにあり，これは新材料開発でも同様である。 しかし，20世紀においてその方法論は様々だったが，21世紀ＤＸの進展により，データを中心とした手法に収斂してきたかのような錯覚に陥る。データサイエンスへの関心が高まり，マテリアルインフォマティクス(ＭＩ)の流行へと時代は移ってきたが，設計や開発で遭遇する難解な問題とは，いつの時代でも回帰による予測やクラス分類，クラスタリングといった不易流行の分野である。 これらの分野で活用されることを想定し，1970年代に新ＱＣ7つ道具の一つとして重回帰分析や主成分分析等の多変量解析が採用された。しかし，当時は大型コンピューターの時代であり，それらを使用しての問題解決にはコストがかかった。 一方，ディープラーニングの起源となるアルゴリズム，パーセプトロンが1957年に考案され，それがＭＩの基礎となっている。これこそ材料分野で起きているＤＸと短絡的に考えてはいけない。環境問題のＧＸで高分子材料の問題は，トランスフォーメーションどころかＲｅｆｕｓｅ(脱高分子)とＲｅｎｅｗａｂｌｅのカオス状態であり，ＭＩで一気に問題解決が進むとは思えない状況である。 40年以上前に新ＱＣ7つ道具として多変量解析に出会ってから今日のＭＩまで，データサイエンスについて応用研究をしてきた経験から，温故知新の視点で今回の重回帰分析と主成分分析を中心としたセミナーを企画した。新ＱＣ7つ道具として発表された当時はコストのかかる手法だったが，ＤＸの進展により無料で解析できる時代になった。しかもＭＩのように多量のデータも必要としない。それ以上に，人間の手による重回帰分析と主成分分析では，成果というゴールを見ながら問題解決できる長所がある。重回帰分析と主成分分析についてコストを気にせず手軽に使って成果を出す，これこそＤＸの恩恵である。さらにＭＩよりも簡便に，回帰による予測やクラス分類，クラスタリングといった不易流行問題を解決できるのは魅力的である。

受講対象・レベル

　　1.材料技術を初めて担当する新入社員技術者研究者
　　2.データサイエンスと機械学習に関心のある技術者
　　3.研究開発の管理者，実務担当者
　　4.統計手法の考え方を学びたい技術者

セミナープログラム

セミナー講師

(株)ケンシュー 代表取締役 工学博士 倉地 育夫 氏

【職歴】
1979年　ブリヂストンタイヤ株式会社入社（現：株式会社ブリヂストン）
1984年　株式会社ブリヂストン研究開発本部復職
1991年　株式会社ブリヂストン退社
1991年　コニカ株式会社第四開発センター入社（主任研究員）
1993年　福井大学工学部客員教授
1993年　コニカ株式会社感材技術研究所主幹研究員
1998年　同社ＭＧ開発センター主幹研究員
2001年　同社中央研究所所長付主幹研究員
2005年　コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社生産本部
　　　　生産技術センターデバイス技術部第３デバイスグループリーダー
2008年　同社生産技術センターデバイス技術部担当部長
2009年　同社開発本部化製品開発センター機能部材開発部担当部長
2011年　コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社　定年退社
2011年　株式会社ケンシュー設立　代表取締役社長就任
現在に至る。

セミナー受講料

1名につき55，000円（消費税込み，資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49，500円〕

受講について

• 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
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• 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
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