研究開発部門における実験データの収集 超入門【提携セミナー】
| 開催日時 | 【Live配信】2026/11/10（火）13:00~16:30 , 【アーカイブ（録画）配信】2026/11/19まで受付（視聴期間：11/19~11/29まで） |
|---|---|
| 担当講師 | 石崎 貴志 氏 |
| 開催場所 | Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 49,500円（消費税込、資料付） |
★ 多種多様な実験データを、『収集』 『加工』 『蓄積』するポイントを詳解！
★ MI・機械学習につながるデータ基盤のつくり方を学ぶ！
研究開発部門における実験データの収集
超入門
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
材料研究では、実験で得られたデータが再利用可能な形で記録されることは少なく、多くの場合、担当者個人のメモとして残されるにとどまっています。その背景には、プロジェクトごとに対象とする材料の種類や特性が異なることに加え、部署ごとに扱う材料も異なるため、データを共有・蓄積する意義を見いだしにくいという実情があります。
一方、データ活用を中核とするマテリアルズ・インフォマティクス（MI）では、実験条件や評価結果などのデータを機械学習によってモデル化し、新たに設計する材料の特性を予測することで、材料研究の効率化・高度化を目指します。そのためには、担当者や部署ごとに異なる形式で記録されたデータを、全社で活用可能な標準化データとして蓄積するとともに、機械学習などの計算手法を個々のツールに依存することなく、共通基盤上で利用できる環境を整備することが重要です。
本講演では、材料研究におけるデータ活用の課題を整理した上で、製薬研究で利用されている化合物登録システムや電子実験ノート（ELN）を紹介します。また、LLMを活用した自社システムの開発事例や、商用パッケージソフトウェアを活用したインフォマティクス基盤の構築について紹介します。
習得できる知識
- マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の基礎知識
- 機械学習（ML）に活用できる実験データの記録・管理手法
- 電子実験ノート（ELN）の基礎知識
- ＬＬＭを活用した自社専用ＭＩ基盤の開発事例
担当講師
クオンティニュアム(株) テクニカル・アカウント・エグゼクティブ 博士（理学） 石崎 貴志 氏
【略歴】
2005年 東京理科大学大学院 理工学研究科 応用生物科学専攻 博士課程終了 博士（理学）
2005年 味の素株式会社 入社
2008年 アクセルリス/Accelrys入社（2014年ダッソー・システムズによる買収後BIOVIAとして活動）
2021年 シュレーディンガー/Schr?dinger入社
2025年 クオンティニュアム/Quantinuum入社
セミナープログラム（予定）
１．マテリアルズ・インフォマティクスの現在地
1.1 MI向けソフトウェアの歴史と現在
1.2 企業研究における一般的なMIの課題
1.3 データ駆動型研究への転換
２．データ基盤の構築
2.1 材料登録システム
2.2 アッセイデータ登録システム
2.3 電子実験ノート（ELN）
2.4 ETL（データの収集・加工・蓄積）
2.5 データ参照システム
2.6 アイデア・着想の記録
３．データの解析と活用
3.1 一般的なデータ（数字、文字、画像、時系列データなど）
3.2 有機材料
3.3 無機材料
3.4 Pythonによるデータ処理
3.5 機械学習・計算基盤
４．MI基盤の構築と導入戦略
4.1 商用パッケージと自社開発
4.2 製薬研究で利用されるソフトウェア
4.3 ソフトウェアベンダーの動向
4.4 LLMを活用した自社MI基盤の開発事例
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
【Live配信】2026/11/10（火）13:00~16:30
【アーカイブ（録画）配信】2026/11/19まで受付（視聴期間：11/19~11/29まで）
開催場所
Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信
受講料
1名につき49,500円(消費税込･資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき44,000円(税込)〕
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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