R&D部門の属人化を脱却する

Excelでの研究・実験データの効果的な蓄積・分析技術

「担当者しかわからない」を解消し、実験データを組織の共有資産に変える設計手法

講座概要

IoT等で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、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆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、効果的な利用、活用を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。

本講演では、まず、R&D部門のデータ蓄積の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか？そのような状況にはどのような問題を孕んでいるのか？を説明させていただきます。

次に、研究・実験データ、主にExcelの共有、利活用状況を改善するためには、データ探査、分析を意識したデータ蓄積が重要であることを説明させていただき、具体的にどのような点に注意をして、研究・実験データのExcelでの蓄積と分析を行っていくべきかを論じます。

最後に、データ共有システム、データベースを導入する場合の陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、解説します。

担当講師

上島 豊 講師

セミナープログラム（予定）

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．データ蓄積状況を改善するために必要な方策
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 データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法
3.3 蓄積されたデータを使ったデータ分析方法
3.4 データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方

４．陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
4.1 データ蓄積、DB化着手時に陥りがちな落とし穴ととそれを防ぐ方策
4.2 データ蓄積、DB化後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

５．まとめ

主な受講対象者

• ケミカル、材料系R&D部門（その他のR&D部門にも有効です）
• R&D部門の実験系研究者、R&D部門グループリーダー、R&D部門のDX推進者、R&D部門改善を検討する経営層

期待される効果

• 研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法
• データ探査、分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点
• 蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
• データ探査、分析を意識したデータ蓄積を行うための意識改革
• 研究・実験データの共有、利活用を促進するためのシステムと体制の条件

公開セミナーの次回開催予定

• 開催日時：2026/6/12（金）10:30～16:30

• 開催場所：オンライン受講 （※Live配信は、Zoomによるオンライン講義です）

※LIVE配信をお申込みの方は、追加料金なしでアーカイブ配信の受講が可能です。

　セミナー開催日当日（6/12）に受講可能な方は、LIVE配信での受講をお勧めします。

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• 受講料　：49,500円（税込）

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