マテリアルDX時代のデータ基盤と利活用

セミナー趣旨

AIを活用したマテリアルズインフォマティクス（MI）やケモインフォマティックス（CI）は、これまで主に計算データに依存してきましたが、実験の再現性を高め予測モデルの精度を向上させるには、質の高い実験データの体系的収集とそれを省人的に運用できるデータインフラ（DI）の構築が不可欠となっています。

本セミナーでは、物質・材料研究機構が実践しているデータ基盤の事例をもとに、データインフラの設計思想を解説します。計測装置からの効果的なデータ取得手法、データ構造化の戦略的方針、そして研究プロセス全体を支える統合的なデータインフラの構築まで、実務に即した実践的アプローチをご紹介します。

セミナープログラム

１．データ構造化の必要性　-Why データインフラが重要か-
　（１）デジタル時代の科学技術データ環境の変化
　（２）マテリアルDXにおけるデータ利活用の最新動向
　（３）データ収集の障壁を乗り越える
　（４）科学技術分野データ収集の「三重苦」とその突破口
　（５）イノベーション促進のためのデータ構造化・設計アプローチ
　（６）成功するデータ構造化の重要ポイント

２．データインフラがもたらす研究変革 -What を実現できるか-
　（１）次世代データ構造化システムの全体像
　（２）データインフラ構築のシステム設計思想
　（３）研究機器の効率的分類と統合手法
　（４）データ構造化による自動化の実践事例
　（５）先進的データセット活用シナリオ
　（６）データインフラ導入による具体的メリットと投資対効果

３．データインフラ構築の実践的アプローチ -How を実現するか-
　（１）成功するデータ構造化のための「5D」フレームワーク
　（２）研究データセットの最適基本設計
　（３）計測分野特化型データ空間の設計と展開戦略
　（４）データ取得工数の最適化と省力化技術
　（５）持続可能なデータ設計の原則と指針
　（６）データインフラ開発・展開の段階的アプローチ

４．質疑応答／名刺交換

セミナー講師

国立研究開発法人　物質・材料研究機構　
マテリアル先端リサーチインフラセンターハブ　代表（センターハブ長）
松波　成行（まつなみ　しげゆき）　氏

1998年　北海道大学大学院地球環境科学研究科博士課程修了（博士・地球環境科学）。三菱化学、ソニーを経て、2015年より物質・材料研究機構に調査分析室長として着任。その後、同統合型材料開発・情報基盤部門参事役を経て、2023年より現職。マテリアルDXの第一線で、データエンジニアリングとして科学技術分野におけるデータDX基盤のシステム設計を主導。特に、研究データの収集・蓄積・流通を最適化するデータアーキテクチャの設計と、Pythonを活用したインフォマティクス応用の実践的開発に従事。
その科学技術データインフラ構築の功績により、令和7年度文部科学大臣表彰・科学技術賞（科学技術振興部門）を受賞。

セミナー受講料

１名につき　33,990円（税込）
同一のお申込フォームよりお申込の場合、２人目以降　27,500円（税込）

受講について

事前に、セミナー講師へのご期待、ご要望、ご質問をお受けしております。
可能な限り講義に盛り込んでいただきますので
お申込フォームの質問欄を是非ご活用ください。

■ライブ配信について
＜１＞Zoomにてライブ配信致します。
＜２＞お申込時にご登録いただいたメールアドレスへ視聴用URLとID・PASSを開催前日までに
　　　お送り致しますので、開催日時にZoomへご参加ください。

■アーカイブ配信について
＜１＞開催日より３〜５営業日後を目安にVimeoにて配信致します。
＜２＞お申込時にご登録いただいたメールアドレスへ収録動画配信のご用意ができ次第、
　　　視聴用ＵＲＬをお送り致します。
＜３＞動画は公開日より２週間、何度でもご都合の良い時間にご視聴頂けます。

※会場又はライブ配信受講者様で、アーカイブ配信もご希望の場合は
　１名につき　追加料金１１，０００円（税込）で承ります。
　ご希望の場合は備考欄に「アーカイブ配信追加受講希望」とご記入ください。
　複数名でお申込の際は、アーカイブ配信追加受講者様の各ご芳名を備考欄に
　追記をお願い致します。