研究開発における生成ＡＩとプロンプトエンジニアリングの実践的活用法

セミナー趣旨

  生成AIの進化とその活用は、AI技術の中でも最も注目される分野となっています。特に、昨年発表されたChatGPTの登場以降、この分野の発展は急速に進行しています。自然言語処理技術は、化学実験や材料開発をはじめとする多岐にわたる領域で新しい可能性を生み出しています。従来、自然言語処理は特許、文献、報告書からの情報収集や、重要文書の抽出、要約、分類などのタスクに中心的に活用されていましたが、生成AIの登場により、これらのタスクの効率化に留まらず、新しい化合物の提案や材料の特性予測といったより高度な用途での応用が増えてきています。
  プロンプトエンジニアリングも、生成AIの能力を最大限に引き出すための欠かせないテクニックとなっています。
  本セミナーでは、自然言語処理の基礎から始め、実験現場での具体的な応用に焦点を当てつつ、古典的手法から生成AIといった最新技術までの活用法を紹介します。
  尚、生成AI周りの技術変遷は激しく、1、2カ月でそれまでの技術が陳腐化する可能性もあります。講義では、その時点での最新動向をふまえ解説する予定です。

受講対象・レベル

・自然言語処理、生成AI全般の基礎知識を得たい方
・生物・化学といった分野に限らず、生成AI、プロンプトエンジニアリングを実験現場や実務で活用したいと考えている方

習得できる知識

・自然言語処理、生成AI全般の基礎知識
・生成AIの活用・導入方法
・研究開発などに向けた生成AIの具体的な応用

セミナープログラム

1. 自然言語処理の概要
　1) 研究開発における自然言語処理の活用事例、よくあるケース
　2) 研究開発でよく使われる特許や文献の文書の特徴
　3) 自然言語処理の流れ
　　a) 形態素解析
　　b) 構文解析
　　c) ユーザー定義辞書の作成
　　d) 文書のベクトル化
　　e) ベクトルの類似度
　4) 自然言語処理の技術変遷
2. 文章生成の汎用的な大規模言語モデル
　1) 大規模言語モデル（LLM）
　2) ChatGPT
　3) GPT-3、GPT-4の登場（GPT-5?）
　4) 生成AIのリスク
3. 生成AIの導入方法
　1) 生成AIモデルの選択と調整
　　a) 各種サービス
　　b) APIを用いた導入
　　c) オープンソースモデルの活用
　2) 人財育成
4. 研究開発での自然言語処理、生成AIの活用事例
　1) 特許調査・分類の自動化
　　a) 特許情報の効率的な収集
　　b) 生成AIを活用した特許分類
　2) 化学・生物分野での生成AI活用
　　a) 生成AIによる新規用途・材料探索
　　b) 材料の特性予測と最適化
　　c) 化学反応の予測
　　d) バイオインフォマティクスでの生成AIの活用
5. プロンプトエンジニアリングと生成AIの最適活用
　1) プロンプトエンジニアリングの基礎
　2) 生成AIのガイドラインとベストプラクティス
　　a) 効果的なプロンプトの設計原則
　　b) 生成結果の評価と調整方法
　3) 研究開発タスクでの応用
　4) 予測根拠の説明
6. 生成AIの未来：研究開発・実験現場におけるさらなる応用と展望
　1) 生成AI技術の今後の進化予測
　　a) 技術の進化とその影響
　　b) 新たな応用領域の予測
　2) 安全性と信頼性の確保
＜質疑応答＞

※生成AI周りの技術変遷は激しく、1、2カ月で内容が陳腐化する可能性があるため、上記の内容項目を変更する可能性があります。

セミナー講師

 三井化学（株） DX推進本部 DX企画管理部 チームリーダー
 信州大学 工学部 特任准教授／大阪大学 基礎工学研究科 招聘教授 博士（工学）  向田 志保 先生

セミナー受講料

【オンライン受講：見逃し視聴なし】　1名36,300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25,300円

【オンライン受講：見逃し視聴あり】　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

受講について

• 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。）
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• 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
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