データ解析支援の現場で培った知見を基に、化学・製薬・食品領域における

最新の機械学習や統計解析トレンドとその具体的な実装フローを解説。

Python、Rを活用し、単なる理論解説に留まらず、

受講者が自社の課題解決に転用できる実践的な実装力を養うことを目的とします。

研究開発（R&D）のためのデータ解析実践

≪分子の安定性・毒性予測から効果の統計的実証まで（R・Python活用）≫

【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

本セミナーでは、データ解析支援の現場で培った知見を基に、化学・製薬・食品領域における最新の機械学習や統計解析トレンドとその具体的な実装フローを解説します。

前半のPythonパートでは、最新のケモインフォマティクス研究を題材に、AIが生成した仮想構造が「現実に安定して存在し得るか」を判定する手法（CSD：化学的安定領域）や、複数の機械学習アルゴリズム（LightGBM/XGBoost等）を用いた毒性スクリーニングの最適化について紹介します。

後半のRパートでは、講師自身の国際誌受理論文（Frontiers in Microbiology等）を実例として、複雑な多変量データからNMDS等を用いて傾向を抽出し、線形混合モデルで統計的に効果を証明するまでのプロセスを解説します。

単なる理論解説に留まらず、受講者が自社の課題解決に転用できる実践的な実装力を養うことを目的とします。

◆習得できる知識

• 化学空間におけるデータ密度を用いた、分子構造の安定性判定フィルタリング技術。
• 勾配ブースティング（LightGBM/XGBoost等）を用いた、
  高精度な毒性・活性予測モデルの構築。
• 大規模相互作用データを用いた、機能性探索のワークフローと機械学習の活用法。
• 微生物群集解析等を例とした、NMDSプロットによる多変量データの可視化。
• 個体差や時系列を考慮した、線形混合モデルによる高度な有意差検定。
• 研究現場での解析効率化と、論理的なデータ整理のポイント。

◆受講対象

• 化学、製薬、食品、素材メーカー等の研究者・技術者。
• 最新の機械学習や統計手法を自社データに適用したいと考えている方。
• RやPythonを用いたデータ解析の具体的な実装手順を学びたい方。
• 実験結果の論理的な可視化や、査読を意識した統計的証明を目指す方。

◆必要な前提知識

特に専門的な予備知識は必要ありません。RやPythonの基礎的な概念（ライブラリの使用等）に興味がある方を対象に、実務フローを基礎から解説いたします。

担当講師

Hira Labo　代表　平 とも子　氏

【専門】
化学、データサイエンス

RおよびPythonを用いたデータサイエンス、バイオ・ケモインフォマティクスを専門としています。研究開発現場における統計解析の実装と論文掲載レベルの可視化に強みを持ち、共著者として査読付き論文のデータ解析、図表作成、および論文執筆を担当しています。
最近では、例えばタンパク質構造予測やバインダー設計のAIツールに関する発信や技術支援を行っており、現場の研究者が直面する具体的な課題解決を支援するパートナーとして活動しています。

セミナープログラム（予定）

１．R&Dにおけるデータサイエンスの現在地：なぜ実装力が求められるのか
1-1　論文の「手法」を自社データに転用するためのステップ
1-2　解析スタックの棲み分け：構造探索（Python）と統計的実証（R）

２．Pythonによる化合物スクリーニングと予測フローの実践
2-1　最新論文に学ぶ分子構造の安定性判定
：k-近傍法（k-NN）を用いた構造フィルタリング
2-2　最新論文に学ぶ高精度な毒性予測
：LightGBM/XGBoost等のアルゴリズム比較と評価指標
2-3　最新論文に見る大規模データからの機能探索
：成分と生体分子の相互作用予測の考え方

３．Rによる実験データの高度な可視化と統計的検証
3-1　最新論文に学ぶ多変量解析の実践
：NMDSプロットを用いた群集構造の要約と可視化
3-2　高度な有意差検定
：個体差や時系列の影響を制御する線形混合モデルの活用

４．R&D現場におけるデータ活用・成果最大化のヒント
4-1　解析ワークフローを効率化するための実践的テクニック
4-2　第三者を納得させるためのデータ整理と論理構成のポイント

５．質疑応答

※一部修正をさせていただく場合がございます

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2026/10/27（火） 13:00～16:00

【アーカイブ配信】10/28～11/11（何度でも受講可能）

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： 49,500円 （本体：45,000円）
会員： 46,200円 （本体：42,000円）

非会員の方は1名につき49,500円（税込み）です。
会員の方もしくは新規会員登録していただいた方の受講料は以下の通りです。
★1名で申込の場合、46,200円（税込）に割引になります。
★2名以上同時申込の場合、1名につき半額の24,750円（税込）に割引になります。
※参加者全員の会員登録が必要です。登録料や年会費などは一切かかりません。

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備考

• 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。

お申し込み方法

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