様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた
実績をもとにシステム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説!

R&D部門のデータ共有・利活用(MI,AI)のためのデータ共有システム構築と進め方【LIVE配信】

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

セミナー概要
略称
データ共有【WEBセミナー】
セミナーNo.
220114
開催日時
2022年01月20日(木) 10:30~16:30
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
(株)キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 上島 豊 氏
講師HP:https://www.i4s.co.jp/
■経歴
1997年3月 大阪大学大学院 工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 博士課程修了
1997年4月 日本原子力研究所 関西研究所 研究員(~2006年3月)
2006年4月 有限会社 キャトルアイ・サイエンス 代表取締役
2008年8月 株式会社 キャトルアイ・サイエンス 代表取締役
■主な参加国家プロジェクト
2000年~2005年 総務省JGNプロジェクト「JGNを使った遠隔分散環境構築」
2001年~2006年 文部科学省 ITBLプロジェクト
2002年~2007年 文部科学省 バイオグリッドプロジェクト
2003年~2012年 文部科学省 超高速コンピュータ網形成プロジェクト(NAREGI)
2003年~2008年 文部科学省リーディングプロジェクト
「生体細胞機能シミュレーション」
■その他の活動
2001年~ 奈良県西大和学園 SSH(Super Science Highschool)指導委員
2006年~ NPO法人 CAE懇話会 大規模データマネージメント研究会 担当幹事
■受賞歴
1999年6月 日本原子力研究所 有功賞
「高並列計算機を用いたギガ粒子シミュレーションコードの開発」
2003年4月 第7回サイエンス展示・実験ショーアイデアコンテスト 
文部科学大臣賞「光速の世界へご招待」
2004年12月 第1回理研ベンチマークコンテスト 無差別部門 優勝
■出版物
培風館「PSE book―シミュレーション科学における問題解決のための環境 (基礎編)」
ISBN:456301558X
培風館「PSE book―シミュレーション科学における問題解決のための環境 (応用編)」
ISBN:4563015598
培風館『ペタフロップス コンピューティング』 ISBN978-4-563-01571-8
臨川書店『視覚とマンガ表現』 ISBN978-4-653-04012-5
価格
非会員:  55,000円 (本体価格:50,000円)
会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
学生:  55,000円 (本体価格:50,000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55,000円(税込)から
 ★1名で申込の場合、49,500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55,000円(2人目無料)です。
 ★3名以上同時申込は1名につき27,500円(税込)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
資料付き

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
  ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
  ついてはこちらをご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
  10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
  ください。

・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。
講座の内容
受講対象・レベル
・データ管理でお困りの方
・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ管理、利用、活用状況を知りたい方
・R&D部門のデータに対して、AIを活用したい、させたいと考えられている方
・R&D部門のデータの利用、活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方
習得できる知識
・R&D部門のデータ共有の実情
・属人的データ共有状況が生み出される原因
・属人的データ共有状況が引き起こす問題
・属人的データ共有状況を脱するために導入すべきデータ共有システムに必要な要件
・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
・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
・データ共有システム導入による改善例
・データ共有システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
・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
趣旨
 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。
プログラム

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
5.まとめ

キーワード
技術者,研究者,LIMS,情報,研究開発,講習会,セミナー
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