研究開発部門における実験データの収集・管理と蓄積データの活用法【LIVE配信】

セミナー概要

略称

実験データ収集【WEBセミナー】

セミナーNo.

251090

開催日時

2025年10月24日（金） 13:00～16:00

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

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　

講師

シュレーディンガー（株）エンタープライズ・インフォマティクス部
ストラテジック・デプロイメント兼ビジネス開発マネージャー　博士（理学）　石崎貴志　氏

＜ご略歴＞
　2005年東京理科大学大学院修了後、日系食品会社研究所で遺伝子組換え作物の研究に従事。その後、仏系ソフトウェア会社にて製薬・材料研究向けデータサイエンス・ソフトウェアのビジネス開発に携わり、日本や韓国・中国・南アジア向けの技術営業として活躍。現在はシュレーディンガーにてデータ駆動型研究推進アプリ「LiveDesign」などの市場開拓や導入支援に従事。

価格

非会員： 49,500円（本体価格：45,000円）
会員： 39,600円（本体価格：36,000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、39,600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。
会員登録とは？　⇒　よくある質問

ライブ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は、会員価格で1名につき49,500円（税込）、2名同時申込で55,000円（税込）になります。お申し込みフォームのコメント欄に「ライブとアーカイブ両方視聴」とご記入下さい。

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

・本セミナーは「Zoom」を使ったLIVE配信セミナーです。【アーカイブ配信：10/27～10/31】の視聴を希望される方は、実験データ収集【アーカイブ配信】からお申し込み下さい。

・セミナー資料は事前にPDFでお送りします。
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。

【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下さい。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下さい。セミナー開始直前のトラブルについては対応いたしかねますのでご了承下さい。

３．開催日の数日前に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下さい。

講座の内容

受講対象・レベル

・新素材の研究開発に携わる研究者・技術者
・電子実験ノート（ELN）を導入検討している担当者
・研究領域でのデジタル・トランスフォーメーション（DX）が急務な担当者

習得できる知識

・材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス
・製薬研究におけるインフォマティクスの実例
・ソフトウェア・ベンダーとの付き合い方

趣旨

　材料研究では、初期の探索段階のデータを再利用できる形で記録することは少なく、担当者のメモ程度にしか残さないことがよくあります。理由は、プロジェクト毎に扱う材料の種類や特性が異なる、部署が異なると扱う材料が異なるためデータを共有することに価値を見出せない、などです。
　データ活用に主眼を置くマテリアルズ・インフォマティクス（MI）では、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化し、これから作る材料の特性を予測することで、効率的な研究スタイルを誰もが実行できるようにすることが目的になります。そのためには担当者や部署ごとに異なるデータの記録を、活用可能な定型データとして入力・蓄積し、機械学習などの計算手法をツール毎ではなく共通の仕組みで使えることが重要になります。
　本講演では、材料研究での一般的な課題を確認し、製薬研究を例に商用パッケージソフトを活用したインフォマティクス基盤構築について説明します。
　

プログラム

1．マテリアルズ・インフォマティクスの現在地
　1-1．MI向けソフトウェアの歴史
　1-2．企業研究における一般的なMIの課題
　1-3．データ駆動型研究

2．データの記録
　2-1．付番管理
　2-2．電子実験ノート/ELN
　2-3．Excel
　2-4．データの収集・加工・蓄積（ETL）
　2-5．アイデア・着想の記録
　2-6．データ参照・計算システム

3．データの活用
　3-1．一般的なデータ（数字、文字、画像、時系列データなど）
　3-2．有機材料
　3-3．無機材料

4．データ駆動型研究の実現のために
　4-1．商用パッケージソフトか自社開発か
　4-2．製薬研究で使うソフト
　4-3．ソフトウェアベンダーの事情

キーワード

機械学習、マテリアルズインフォマティクス、実験、データ、収集、管理、記録、ソフトウェア

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