DXによる研究開発の効率化、スピード化とその進め方

セミナープログラム

＜１０：３０〜１２：００＞
【第１部】リサーチ・トランスフォーメーション(RX)による研究の効率化、スピード化
(国研)科学技術振興機構 研究開発戦略センター 総括ユニットリーダー／研究監　永野 智己氏

【講演趣旨】
リサーチ・トランスフォーメーション（RX）は、これからの研究開発活動の姿へ向けた、研究開発の変革を指す。今、社会・産業そのものだけでなく、将来への投資である研究開発の在り方も、新たな時代の新たな姿へと変貌していく過程にある。そては、これまでの延長線だけでは開けない地平に挑むために必要な変革と捉えたい。研究開発活動の一連のプロセスにおいて、いわばオペレーティングシステムをトランスフォームすることをここではRXと呼ぶ。変革のドライバーとして、研究開発のDXは重要な手段となるが、DX自体は目的ではない。DXだけでない、研究開発システム全体を新しい姿へと導くことがRXである。本講演ではRXの要諦や課題を、内外の科学技術・イノベーション動向を交えて紹介する。

【講演項目】
１．研究開発活動が直面する外部環境変化と課題

２．産業構造の転換とテクノロジーへのインサイト

３．研究開発環境のDXと研究内容・中身のDX／データ駆動型研究

４．人間と機械が共創する：オートノマス・サイエンス

５．研究開発における自動化・遠隔化システム

６．AI／ロボットが学習し、実験し、仮説を設計、予測・検証をする

７．研究開発のアセット、無形資産と有形資産の関係をリ・デザインする

８．リアル・アナログの付加価値を再考し研ぎ澄ます

９．イノベーションへの問い：オープン×クローズ×プラットフォーム

１０．イノベーションのエコシステム：何を循環させるか

１１．次世代に選ばれる研究開発の姿としてRXを考える

【質疑応答】

＜１３：００〜１５：００＞
【第２部】実験の自動化・自律化による研究の短縮化と活用のポイント
東京大学 大学院理学系研究科 化学専攻 一杉研究室 特任助教　中山 亮氏

【講演趣旨】
日本は少子高齢化が進み、人手不足が顕在化しているうえ、働き方改革により、短時間で最大の成果を出すことが強く求められています。さらに、コロナ禍を契機に、全自動、遠隔操作で研究を進める体制の構築が急務となります。すなわち、今、日本の研究開発は「変革」を求められています。重要なことは、日本の強みである「化学や材料に関する勘・コツ・経験」とマテリアルズインフォマティクス、人工知能 (AI) 、そして、ロボット技術を組み合わせて、「日本にノウハウやデータ」が自然に集まる仕組みを作ることです。　本講演では、ロボット、AI、研究者のそれぞれが「協働」するラボ=デジタルラボラトリの基礎と実験の自動化・自律化に関する動向・導入事例に関して紹介します。

【講演項目】
１．背景 . AIやロボットを活用した研究開発の重要性
　　1.1　材料合成における現在の課題 ？探索空間の多次元化？
　　1.2　AI、ロボット、研究者が協働するデジタルラボラトリとは
　　1.3　ロボットの日常への進出 ?ロボットの値段は安くなっている？
　　1.4　デジタルラボラトリが研究環境に与えるインパクト

２．AIやロボットを活用した研究開発に関する世界の動向
　　2.1　AI・機械学習とは何か ?言葉の整理？
　　2.2　マテリアルズインフォマティクス
　　2.3　ロボットを用いた「自律的」物質合成とは
　　2.4　バイオ系におけるAI・ロボットを活用した研究開発
　　2.5　有機材料におけるAI・ロボットを活用した研究開発

３．AIとロボットを活用した材料研究に関する一杉研の取り組み
　　3.1　ベイズ最適化の基礎
　　3.2　ベイズ最適化とロボットを活用した全自動薄膜合成・評価装置の紹介
　　3.3　AI・ロボットを活用したNb:TiO2薄膜合成
　　3.4　ベイズ最適化による合成条件最適化のシミュレーション例
　　3.5　人間ドックの材料版: マテリアルドック
　　3.6　多次元空間における材料地図の概念
　　3.7　AIを活用したイオン伝導度評価手法の開発
　　3.8　AIやロボットを研究開発の現場に導入するまでの道筋

【質疑応答】

＜１５：１５〜１７：１５＞
【第３部】商品開発AIシステムの本番導入および実験データ解析AI as a Serviceご紹介
IBM Japan, Ltd.　IBM Consulting事業部　AI&Analytics Principal Data Scientist　佐藤 和樹氏

【講演趣旨】
ここ数年、研究開発DX変革のニーズをIBMへ数多くお寄せいただいており、市場は活性化しております。これらの声に応えるために、私は「R&D Process Optimization」というオファリングをリードし、お客様へ展開させていただいております。その活動の中で弊社は研究開発におけるAIシステムの本番稼働を様々ご支援させていただきました。本講演では、商品開発や実験データ解析に利用されるAIシステムやその試作品情報のデータベース化について、AI活用の最新事例をお話させていただきます。また、システム導入というご提供形態をさらに発展させて、格安のAI as a Serviceという形で、すぐに利用可能な汎用AI利用サービス（Webアプリ）もご用意させていただいております。　研究開発業務の無駄をなくして効率化し、AIを活用してより高度な付加価値を生むために「どんなことを考えるべきか」を他社導入事例を振り返りつつ、お話します。AIを活用して業務を効率化することで、人間はより市場創造型・未来志向型の仕事に注力することができます。ぜひ研究開発DXを進めるポイントを学び取っていただき、皆様の業務課題を解決するための助けとなることを期待しております。

【講演項目】
１．研究開発DX変革とAI活用の目指す姿

２．研究開発DXにおける業務課題と解決策案

３．IBM AI&Anayticsサービスメニュー「R&D Process Optimization」のご紹介

４．先進事例１：化学メーカー様におけるAIシステム本番導入事例

５．先進事例２：化粧品メーカー様におけるAIシステム本番導入事例

６．先進事例３：飲料メーカー様におけるAIシステム本番導入事例

７．先進事例４：AI as a Serviceおよび導入事例のご紹介

８．研究開発DXの期待効果と価値創出の考え方

【質疑応答】

セミナー講師

１．(国研)科学技術振興機構 研究開発戦略センター 総括ユニットリーダー／研究監　永野 智己氏

２． 東京大学 大学院理学系研究科 化学専攻 一杉研究室 特任助教　中山 亮氏

３． IBM Japan, Ltd.　IBM Consulting事業部 AI&Analytics Principal Data Scientist　佐藤 和樹氏

セミナー受講料

1名につき66，000円（消費税込み、資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき60，500円（税込）〕

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。
• 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
  　→ https://zoom.us/test
• 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
  セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
• Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
  Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
• パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
• セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
  お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
• 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、
  録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
• 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
  複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
• Zoomのグループにパスワードを設定しています。
  部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
  万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。