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？

データベースと機械学習の連携、運用を維持、拡張させていくときの課題を具体例を解説！

AI/機械学習と従来型実験データの

実用的な組み合わせ方法

【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

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？に関して、説明をさせていただきます。最後に、データベースと機械学習の連携、運用を維持、拡張させていくときの課題を具体例をもとに、陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。

◆習得できる知識

• R&D部門のデータ共有、利活用の実情
• 属人的データ共有状況が生み出される原因
• 属人的データ共有状況が引き起こす問題
• 報告書の共有で期待して良いこと、良くないこと
• 機械学習などのMIの特性と注意すべき点
• 機械学習などのMIの研究への組み込み方法
• R&D部門におけるデータ蓄積基盤としてデータベースがなぜ必要か？
• R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点
• データベース導入時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
• データベース運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

◆受講対象

• 機械学習などAIツール環境は整備できたが、実運用ベースにのせるのに困っている方
• データ共有、利活用でお困りの方
• 蓄積データのデータ分析でお困りの方
• 自社及び他の一般的なR&D部門のデータ共有、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

◆キーワード

技術者,研究者,LIMS,実験,ノート,WEBセミナー,オンライン

担当講師

（株）キャトルアイ・サイエンス　代表取締役　上島 豊　氏

講師HP：https://www.i4s.co.jp/
■経歴
1997年3月　大阪大学大学院 工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 博士課程修了
1997年4月　日本原子力研究所 関西研究所 研究員（～2006年3月）
2006年4月　有限会社 キャトルアイ・サイエンス 代表取締役
2008年8月　株式会社 キャトルアイ・サイエンス 代表取締役
■主な参加国家プロジェクト
2000年～2005年　総務省JGNプロジェクト「JGNを使った遠隔分散環境構築」
2001年～2006年　文部科学省　ITBLプロジェクト
2002年～2007年　文部科学省　バイオグリッドプロジェクト
2003年～2012年　文部科学省　超高速コンピュータ網形成プロジェクト（NAREGI）
2003年～2008年　文部科学省リーディングプロジェクト
「生体細胞機能シミュレーション」
■その他の活動
2001年～　奈良県西大和学園 SSH（Super Science Highschool）指導委員
2006年～　NPO法人 CAE懇話会 大規模データマネージメント研究会 担当幹事
■受賞歴
1999年6月 日本原子力研究所　有功賞
「高並列計算機を用いたギガ粒子シミュレーションコードの開発」
2003年4月 第7回サイエンス展示・実験ショーアイデアコンテスト
文部科学大臣賞「光速の世界へご招待」
2004年12月 第1回理研ベンチマークコンテスト　無差別部門　優勝
■出版物
培風館「PSE book―シミュレーション科学における問題解決のための環境 (基礎編)」
ISBN：456301558X
培風館「PSE book―シミュレーション科学における問題解決のための環境 (応用編)」
ISBN：4563015598
培風館『ペタフロップス コンピューティング』 ISBN978-4-563-01571-8
臨川書店『視覚とマンガ表現』 ISBN978-4-653-04012-5

セミナープログラム（予定）

１．はじめに
1-1　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．AI、機械学習に必要な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？
4-3　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
4-4　プロジェクトメンバーに求められる資質

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．データベースと機械学習の連携、運用を維持、拡張させていくときの課題
6-1　R&D部門におけるデータ蓄積基盤としてデータベースがなぜ必要か？
6-2　R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点
6-3　データ蓄積、データベース化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
6-4　データ蓄積、データベース運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年12月06日（金） 10:30～16:30

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： 55,000円 （本体価格：50,000円）
会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）

会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
★1名で申込の場合、49,500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55,000円（2人目無料）です。
★3名以上同時申込は1名につき27,500円（税込）です。

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備考

• 資料付き【PDFで配布いたします】

• 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。

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