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★データ不足環境でも成果につながる、機械学習によるレーザー加工の最適化手法と導入の要点を習得することができる！

レーザー加工分野における機械学習の活用手法【アーカイブ配信】
～特に少ない実験データ数を用いた場合～

こちらは5/26（火）実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。期間中何度でも視聴できます

セミナー概要
略称
レーザー加工【アーカイブ配信】
セミナーNo.
2605131A
配信開始日
2026年05月27日（水）
配信終了日
2026年06月10日（水）
主催
（株）R＆D支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
講師
光産業創成大学院大学　客員講師
ライアグ・テック（株）代表取締役　
楠本 利行 氏

【ご専門】
レーザー加工、超短パルスレーザー、光物性、分光計測、AI(機械学習)

【ご経歴等】
大学院にて学位取得後、ベンチャー企業勤務を経て2013年4月より光産業創成大学院大学 光加工・プロセス分野 助教として勤務。レーザー加工に関連する技術を専門に研究開発に従事。その際、AI関連技術および機会学習技術を学ぶ機会を得、レーザー加工への応用手法の開発にも着手。その後、特任講師を経て現職。
2024年11月、レーザー加工を含む光関連技術、AI関連技術、および新たな応用先として農業関連技術を開発する会社としてライアグ・テック株式会社を設立。代表取締役として活動を開始。
外部委員等として、一般社団法人電気学会 専門研究会 会員、一般社団法人レーザー学会 産業賞選考委員会 委員、同中部支部 支部員などを歴任。
価格
非会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
会員：  46,200円 （本体価格：42,000円）
学生：  49,500円 （本体価格：45,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
・1名で申込の場合、46,200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49,500円（2人目無料）です。

※LIVE配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合
　会員価格で1名につき49,500円（税込）、2名同時申込で60,500円（税込）になります。
　メッセージ欄に「LIVEとアーカイブ両方視聴」と明記してください。

◆◇◆10名以上で同時申込されるとさらにお得にご受講いただけます。◆◇◆
お申込みご希望の方は 【こちら】からお問い合わせください。

会員登録とは？　⇒　よくある質問
備考
・配信開始日以降にセミナー資料（PDF形式）、閲覧用URL（※データの編集は行っておりません）をお送りします。
セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
研究開発業務、および現場での製造業務でレーザー加工を用いた技術を活用いただいている方。

具体的な例として、以下のような方を歓迎いたします。
・レーザー加工技術と機械学習を含むAI技術(以下、AI関連技術)をある程度理解していて、自社でのさらなる活用方法など発展を求めている技術者の方
・レーザー加工は理解しており、AI関連技術をこれから導入しようか検討している方
必要な予備知識
・レーザー加工に関連する経験(学生もしくは会社員としての研究開発の経験、会社での現場での製造の経験など)を持っておられる方。
・AI関連技術に関しては、特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。
習得できる知識
レーザー加工へのAI関連技術を導入する際に必要な知識である、以下の点を理解し業務に手活用できるようになります。

◎研究開発や製造の現場で得られたデータに対して、どのような機械学習手法を適応できるのかを理解できます。
◎特に研究開発の現場においてＡＩ関連技術開発用のデータを取得する際、開発効率をよくするデータ取得手法を理解できます。
◎レーザー加工分野への応用例を俯瞰できるようになります。また、具体例として、少ないデータで機械学習を適応した際に発生する問題点を理解できるようになります。
趣旨
現在、レーザー加工を用いた製造産業へAI技術を導入することが増加しています。特に、ＡＩ技術の1つであるディープラーニング(深層学習)に代表される機械学習を用いた応用が盛んです。これらを応用した例として、レーザー加工条件の最適化、レーザー加工中のインプロセスモニタリングなどがあります。これを可能とする技術の1つが、IoTによる製造工程や加工現象に関連する計測データを簡便かつ大量に取得できることです。これらのデータはビックデータであり有効活用するためには強力な解析ツールが必要です。その1つが機械学習技術です。しかしながら、AIの情報が多すぎてどのAI技術が自分の業務に向いているのかを検討することが困難となっているのが現状です。
本セミナーでは、レーザー加工への機械学習応用例を学ぶことで、皆様の業務に機械学習技術を適応できるかどうか、もし適応できるのであればどのような機械学習技術を適応すればよいかを理解できるような知識の習得を目指します。まずは、論文紹介なども含めた現在の導入事例について紹介いたします。さらに具体例として、データ数が少ない初期開発段階で機械学習を適応した際の問題点も解説いたします。本セミナーのみで完全な機械学習技術の適応方法を理解をできるわけではありませんが、皆様が業務へ機械学習技術を含むAI関連技術を適応する際の理解度が上がるでしょう。
プログラム

１はじめに
 １-１レーザー加工とは：概要
 １-２レーザー加工の産業応用時の問題点

２レーザー加工に応用されているAI関連技術：機械学習技術
 ２-１AI技術および機械学習技術とは：概要
 ２-２レーザー加工技術へ応用されている機械学習技術：教師あり学習
 ２-３実際の適用例：論文および産業適用例の紹介
 ２-４機械学習技術をレーザー加工技術へ適用するメリット・デメリット

３実際のレーザー加工への機械学習応用事例：適用過程を中心に
 ３-１機械学習を用いた場合のデータ解析結果グラフの読み方
 ３-２実際の適用過程：講演者の研究開発結果を中心に
 ３-３３-2で得られた機械学習適用方法の注意点

４まとめ

キーワード
レーザー加工,機械学習,AI技術,少ないデータ,データ解析,セミナー
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