★「研究開発部門のデータ共有、データ駆動研究は、なぜうまくいかないのか？」

を明らかにし、実現可能な取り組み方法をお教えいたします。

研究開発部門のデータ共有システム構築と

そのポイント

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

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？等を説明させていただきます。
次に、データ共有、利活用状況を改善するために必要な方策に関して、データ共有、利活用システムを導入する際に必要な要件、および各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明させていただきます。
最後に、これら方策を実施した具体例をもとに、改善効果および改善運用後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。

◆受講後、習得できること

• 日本のR&D部門のデータ共有の実情を理解いただけます。
• 属人的データ共有状況が生み出される原因を説明し、具体的な解決方法を理解いただけます。
• データ共有システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策に関して、理解いただけます。
• データ共有システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、理解いただけます。

担当講師

(株)キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 工学博士 上島 豊 氏j

セミナープログラム（予定）

1.はじめに
講演者のR&D実績とデータ管理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部門のデータ共有状況
2.2　属人的データ共有状況が引き起こす問題
2.3　属人的データ共有状況が生み出される原因

3.データ共有状況を改善するために必要な方策
3.1　属人的データ共有状況を脱するための事前準備
3.2　属人的データ共有状況を脱するためのデータ共有システム導入に必要な要件
3.3　属人的データ共有状況を脱するために必要な各個人の意識改革
3.4　属人的データ共有状況を脱するために必要な会社としての体制づくり

4.方策を実施した具体例とケーススタディ
4.1　データ共有システム導入による改善例
4.2　データ共有システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
4.3　データ共有システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

（質疑応答）

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年1月18日（火）　13:00-16:30

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】
41,800円(税込、資料付)　＊1社2名以上同時申込の場合、30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】
47,300円(税込、資料付)　＊1社2名以上同時申込の場合、36,300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PDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
（開催1週前～前日までには送付致します）。
＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●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

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