★レーザー加工分野への応用を例として、

少ないデータで機械学習を適用した際に発生する問題点を理解でき、

さらにデータを取得して機械学習する際のデータ取得方法を設計できるようになります。

レーザー加工分野における機械学習の活用手法

：特に少ない実験データ数を用いた場合

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

現在、ＡＩ技術を様々な産業へ応用する例が増えてきており、レーザー加工による産業へも同じ傾向が生じています。特に、ＡＩ技術の1つであるディープラーニング(深層学習)に代表される機械学習を用いた応用が盛んです。これらを応用した例として、多くのレーザー加工条件を同時に最適化する、加工中に得られた計測データから加工状態のインプロセスモニタリングを実現するなどがあります。これを可能とする技術の1つが、IoTなどを活用することによる製造工程や加工現象に関連する計測データを簡便かつ大量に取得できることです。これらのデータはビックデータとなるために有効活用するためには強力な解析ツールが必要です。その1つが機械学習技術です。しかしながら、生成AIなど様々なAI関連技術が報告され、どの技術が自分の業務に向いているのかを検討することが困難となっているのが現状です。

本セミナーでは、機械学習技術の中でもデータ数がある程度少ないデータでも活用できる『教師あり学習』手法をレーザー加工へ応用する実例を学ぶことで、皆様の業務に機械学習技術を適用できるかどうか、もし適用できるのであればどのような機械学習技術を適用すればよいかを理解できるような知識の習得を目指します。特に、データ数が少ない初期開発段階で機械学習を適用した際の問題点も解説いたします。本セミナーのみで完全な機械学習技術の適用方法を理解をできるわけではありませんが、皆様が業務へ機械学習技術を含むAI関連技術を適用する際の理解度が上がるでしょう。

◆習得できる知識

レーザー加工へのAI関連技術を導入する際に必要な知識である、以下の点を理解し業務に手活用できるようになります。

• 研究開発や製造の現場で得られたデータに対して、どのような機械学習手法を適用できるのかを理解できます。

• 特に研究開発の現場においてＡＩ関連技術開発用のデータを取得する際、開発効率をよくするデータ取得手法を理解できます。

• レーザー加工分野への応用を例として、少ないデータで機械学習を適応した際に発生する問題点を理解でき、さらにデータを取得して機械学習する際のデータ取得方法を設計できるようになります。

◆受講対象

研究開発業務、および現場での製造業務でレーザー加工を用いた技術を活用いただいている方。

具体的な例として、以下のような方を歓迎いたします。

• レーザー加工技術と機械学習を含むAI技術(以下、AI関連技術)をある程度理解していて、自社でのさらなる活用方法など発展を求めている技術者の方
• レーザー加工は理解しており、AI関連技術をこれから導入しようか検討している方

◆必要な前提知識

• レーザー加工に関連する経験(学生もしくは会社員としての研究開発の経験、会社での現場での製造の経験など)を持っておられる方。
• AI関連技術に関しては、特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。

◆キーワード

レーザー加工,機械学習,AI技術,少ないデータ,データ解析,セミナー

担当講師

光産業創成大学院大学　客員講師
ライアグ・テック（株）代表取締役
楠本 利行 氏

【ご専門】
レーザー加工、超短パルスレーザー、光物性、分光計測、AI(機械学習)

【ご経歴等】
大学院にて学位取得後、ベンチャー企業勤務を経て2013年4月より光産業創成大学院大学 光加工・プロセス分野 助教として勤務。レーザー加工に関連する技術を専門に研究開発に従事。その際、AI関連技術および機会学習技術を学ぶ機会を得、レーザー加工への応用手法の開発にも着手。その後、特任講師を経て現職。
2024年11月、レーザー加工を含む光関連技術、AI関連技術、および新たな応用先として農業関連技術を開発する会社としてライアグ・テック株式会社を設立。代表取締役として活動を開始。
外部委員等として、一般社団法人電気学会 専門研究会 会員、一般社団法人レーザー学会 産業賞選考委員会 委員、同中部支部 支部員などを歴任。

セミナープログラム（予定）

１はじめに
１-１レーザー加工とは：概要
１-２レーザー加工の産業応用時の問題点

２レーザー加工に応用されているAI関連技術：機械学習技術
２-１AI技術および機械学習技術とは：概要
２-２レーザー加工技術へ応用されている機械学習技術：教師あり学習
２-３実際の適用例：論文および産業適用例の紹介
２-４機械学習技術をレーザー加工技術へ適用するメリット・デメリット

３実際のレーザー加工への機械学習応用事例：適用過程を中心に
３-１機械学習を用いた場合のデータ解析結果グラフの読み方
３-２実際の適用過程：講演者の研究開発結果を中心に
３-２-１レーザー加工条件の最適化時
３-２-２データ数が少ないときの機械学習応用時
３-３３-2で得られた機械学習適用方法の注意点

４まとめ

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2025/7/24（木）13:00～16:00
【アーカイブ配信】7/25（金）～8/8（金）

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）
会員： 46,200円 （本体価格：42,000円）

会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から

• 1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
• 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。

※LIVE配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合
会員価格で1名につき49,500円（税込）、2名同時申込で60,500円（税込）になります。
メッセージ欄に「LIVEとアーカイブ両方視聴」と明記してください。

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備考

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
  無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

お申し込み方法

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