研究・実験データの蓄積とその「検索/分析」改善の方策【提携セミナー】

☆データを蓄積し、検索、分析するときの項目名の決定法や分析方法でのポイント

☆ 個々の研究者、各所担当者に必要な意識改革や体制作りでの方策

研究・実験データの蓄積と

その「検索/分析」改善の方策

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

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、特に、実際にデータを蓄積し、検索、分析するときの項目名の決定法や分析方法、さらに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。

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

セミナープログラム（予定）

• R&D部門のデータ蓄積の実情
• 属人的データ蓄積状況が生み出される原因
• 属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
• 属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
• 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
• データ蓄積、DB化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
• 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

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024/7/19(金)10:30~16:30

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき55,000円(消費税込み､資料付)

〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

お申し込み方法

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