○AI「も」含めた、データサイエンスを用いた製品設計の全体像を学ぶ！

○前処理や各手法から、様々な配合設計や製品への活用事例まで。

○ご講演内容の一部については無料プログラムを配布します。

データサイエンスを活用した

製品設計手法の基礎と事例

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

1990年代に日本で導入が始まったタグチメソッド（TM）は、開発設計段階の品質設計手法として定着した。そして、静的な統計手法が中心だった品質工学では動的SN比の導入によるイノベーションが起きている。これはDXの進展とも関係し、TMも含むデータサイエンスが今後の技術開発を牽引する学問として脚光を浴び、2017年には大学にその講座を設置するブームが起きた。

データサイエンスについて、1970年代に多変量解析が大型コンピューターで利用でき、人文科学系の研究を飛躍的に進歩させたが、技術系では仮説を重視した科学的手法が中心で、データは仮説を検討する目的で採取されたので、日科技連が公開した新QC7つ道具に多変量解析が紹介されながらも普及していない。

2010年代に登場したマテリアルズインフォマティクスは、AIを活用したデータマイニングで新たな知を見出そうとする試みだが、これはビッグデータをデータサイエンスで取り扱い新たな知を探る手法で、仮説中心の科学的な開発設計手法とは異なる。実は、TMも仮説ではなく、基本機能に着目したデータ収集により品質設計を行うので科学的な開発設計手法とは異なっている。科学的な開発設計プロセスと異なるメソッドが1990年ごろから技術開発に取り込まれていた。

本セミナーでは、データサイエンスを用いる開発設計手法が、従来の科学的手法と異なる点に着目し、問題解決手法には科学的問題解決法と非科学的問題解決法の二つのパラダイムが存在することから説明する。そして豊富な内容を効率的に理解できるよう講演者が実践してきた事例を中心に構成し、発展段階であるデータサイエンスをどのように実務の製品設計にとりこむのか、様々な手法の可能性とその学び方を解説する。

すなわち、今後AIが中心となり発展するデータサイエンスについて、AI「も」一手法としたデータサイエンスの活用法を解説する。セミナーはデータサイエンス全体の解説であるが、多変量解析や一部の手法については無料プログラムの活用方法を提供するのでセミナー受講後すぐに活用できる。

データサイエンスの上手な学習方法は、その未来も含む全体像を知り、とりあえず利用できるものを使いながら、そのパラダイムに慣れ親しみスキルアップしてゆく方法がこれまでの技術者経験から好ましいと思っている。本セミナーはその入門の位置づけである。

◆受講後、習得できること

• データサイエンスの全体像を理解できます。
• データサイエンスを学ぶ目標を設定できます。
• このセミナーの受講で重回帰分析と主成分分析が利用可能となります。

◆受講対象者

• データサイエンスに関心のある技術者
• 研究開発の管理者、実務担当者
  など

担当講師

株式会社ケンシュー　代表取締役社長　倉地 育夫 先生

■ご略歴：
（１）学歴
1977年　名古屋大学工学部合成化学科卒業
1979年　同　大学院工学研究科応用化学専攻博士課程前期修了
1983年　科学技術庁無機材質研究所留学（1984年10月まで）
1992年　学位取得（工学博士：中部大学）

（２）職歴
1979年　ブリヂストンタイヤ株式会社入社（現：株式会社ブリヂストン）
1984年　株式会社ブリヂストン研究開発本部復職
1991年　株式会社ブリヂストン退社
1991年　コニカ株式会社第四開発センター入社（主任研究員）
1993年　福井大学工学部客員教授
1993年　コニカ株式会社感材技術研究所主幹研究員
1998年　同社ＭＧ開発センター主幹研究員
2001年　同社中央研究所所長付主幹研究員
2005年　コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社生産本部
生産技術センターデバイス技術部第３デバイスグループリーダー
2008年　同社生産技術センターデバイス技術部担当部長
2009年　同社開発本部化製品開発センター機能部材開発部担当部長
2011年　コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社　定年退社
2011年　株式会社ケンシュー設立　代表取締役社長就任
現在に至る。

■ご受賞歴（代表的なもの）：
2000年　第32回　日本化学工業協会技術特別賞受賞
2004年　写真学会ゼラチン賞受賞
（その他　株式会社ブリヂストンの超高純度βSiC半導体技術が日本化学会化学技術賞受賞）

■過去ご経験のある学会関係のご役職：
高分子学会代議員、高分子同友会開発部会世話人、日本化学会代議員、日本化学会産学交流委員会シンポジウム分科会主査、同委員長、日本化学会春季年会講演賞審査委員長などをご歴任

セミナープログラム（予定）

１．科学と技術
1）問題解決法の二つのパラダイム
a）名探偵ホームズと刑事コロンボ
b）二つの推論の向き
c）タグチメソッドのパラダイム
2）iPS細胞の研究開発プロセス
3）科学と技術における実験の位置づけ
4）トランスサイエンス

２．データサイエンスについて
1）データサイエンスの基本
2）データと前処理
3）モデル化と最適化、パターン認識
4）多変量解析
5）アルゴリズム
6）機械学習
7）ニューラルネットワーク

３．モデル化事例
1）コンピュータモデル実験と数値シミュレーション
2）パーコレーション転移シミュレーション（希望者の方に、エンジン部分のプログラムを提供します）
3）配合設計にどのように活用されたか
a）フィルムの帯電防止層開発事例
b）半導体無端ベルト開発事例

４．データ駆動による配合設計
1）グラフ用紙を用いるデータマイニング
2）事例：難燃性PETボトル再生樹脂
3）ラテン方格を用いる試行錯誤法
4）事例：半導体用高純度SiC前駆体の開発

５．多変量解析の活用
1）重回帰分析と主成分分析
2）簡単（無料）に活用できるプログラム説明
3）事例：電気粘性流体の耐久劣化問題解決
4）事例：難燃性樹脂の品質問題解決
5）事例：高分子の劣化耐久予測法

６．ディープラーニング
1）ディープラーニングとは
2）Pythonについて
3）事例：難燃性ポリウレタンの解析（重回帰分析との比較）

７．まとめ

＜質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年8月3日（木）　10:30-16:30　＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンライン：見逃し視聴なし】　1名47,300円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンライン：見逃し視聴あり】　1名52,800円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

※配布資料・講師への質問等について

●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
お申込みは4営業日前までを推奨します。
それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

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。

★【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】、【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】のいずれかから、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。