AI、機械学習と従来型研究開発の現実的組合せと育成

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？、AI、機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか？、どのように人材の育成を行っていくべきか？に関して、説明を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

セミナープログラム

1.はじめに
　　講演者のR&D実績とデータ共有、利活用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部門のデータ蓄積の実情
　2.2　属人的データ蓄積状況が生み出される原因
　2.3　属人的データ蓄積状況が引き起こす問題

3.データ共有はどう実現し、何が期待できるか？
　3.1　属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
　3.2　報告書の共有で期待して良いこと、良くないこと
　3.3　データ共有で研究の何が改善できるのか？

4.データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法とその運用
　4.1　データ探査を意識したデータ蓄積方法
　4.2　データ分析は、どのようにして行うのか？

5.AI、機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか？
　5.1　機械学習などのMIの特性と注意すべき点
　5.2　機械学習などのMIを研究へ組み込む方法

6. 蓄積データ、AI、機械学習を生かすためにはどのような人材、人材育成が必要か？
　6.1　データ共有、利活用状況を改善するために必要な人材
　6.2　各人材が果たす役割
　6.3　各人材の育成方法

7.まとめ

✤✤✤内容は進行の都合等により一部変更となる場合がございます。 あらかじめご了承ください。


※申込状況により、開催中止となる場合がございます。
※講師・主催者とご同業の方のご参加はお断りする場合がございます。
※録音、録画・撮影・お申込者以外のご視聴はご遠慮ください。

セミナー講師

(株)キャトルアイ・サイエンス　代表取締役　工学博士
上島豊 氏

日本原子力研究所にて博士研究員として研究キャリアをスタートし、その後研究職員としてプラズマ物理・物性物理・数値計算科学の分野で先端的な研究に従事。2006年には日本原子力研究開発機構を退職し、キャトルアイ・サイエンスを設立、代表取締役に就任。以降、日本アイ・ビー・エム顧問、東京大学客員研究員、大阪大学招聘准教授などを歴任し、産学双方で幅広い活動を展開している。
専門はプラズマ物理、物性物理、数値計算科学、データベース、システム化技術など多岐にわたり、国家プロジェクトにも多数参画。JGNプロジェクト、ITBL・バイオグリッドプロジェクト、生体細胞機能シミュレーション、JHPCNプロジェクトなど、先端計算科学・大規模分散環境構築に関わる重要プロジェクトで中心的役割を担ってきた。
受賞歴も豊富で、日本原子力研究所有功賞（1999年）、文部科学大臣賞（2003年）、理研ベンチマークコンテスト優勝（2004年）、関西フロントランナー大賞（2009年）など、研究・技術開発・科学普及の各分野で高い評価を受けている。
著書はシミュレーション科学、計算機科学、視覚表現など幅広い領域にわたり、専門書から一般向けまで多数刊行している。

セミナー受講料

1名につき　
会員　44,000円（本体　40,000円）　　一般　48,400円（本体　44,000円）

※会員価格適用については、企業研究会会員が対象となります。
（所属先の会員登録有無がわからない場合、お申込みの際に備考欄へ「会員登録確認希望」とご記入ください。）
※最少催行人数に満たない場合には、開催を中止させて頂く場合がございます。
※お申込後のキャンセルは原則としてお受けしかねます。お申込者がご出席いただけない際は、代理の方のご出席をお願い申し上げます。

主催者

開催場所

受講について

視聴用アカウント・セミナー資料は、原則として開催1営業日前までにメールでお送りいたします。
※最新事例を用いて作成する等の理由により、資料送付が直前になる場合がございます。