Tel：03-5857-4811 E-mail：info@rdsc.co.jp
問い合わせフォーム
アイクリスタル（株） 取締役 技術統括 関 翔太 氏
【専門】
結晶成長プロセスのモデリングおよび最適化、製造業におけるプロセスインフォマティクス
【略歴】
2017年4月 名古屋大学 工学部 マテリアル工学科 入学
2020年8月 アイクリスタル株式会社 取締役 就任（現任）
2022年3月 名古屋大学 工学部 マテリアル工学科 卒業
2024年3月 名古屋大学大学院 工学研究科 物質プロセス工学専攻 前期博士課程 修了
2024年4月 名古屋大学大学院 工学研究科 物質プロセス工学専攻 後期博士課程 入学
2026年シリコン材料・デバイス研究専門委員会 専門委員 就任（現任）
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）
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。
★3名以上同時申込は1名につき24,750円（税込）です。
会員登録とは？⇒
よくある質問
・
こちらは7/9実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。
・配信開始日以降に、セミナー資料（PDF）と動画のURLをメールでお送りします。
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。
【対象者】
・製造業（半導体、素材、化学、電子部品、自動車等）の開発・生産技術・製造部門のエンジニアおよび研究者。
・歩留まり向上やコスト削減等のプロセス改善をしたい実務者。
・プロセスインフォマティクス（PI）の導入を検討している、あるいは導入したが成果創出に課題を感じているDX推進担当者。
【レベル】
初中級〜中級
機械学習や統計学の知識は不要ですが、開発・製造現場におけるデータ活用の必要性を感じている方を対象とします。
①プロセスインフォマティクスの本質的な理解： 製造プロセス最適化において、なぜ機械学習や数理最適化が有効なのか、その理論的背景と方法論を習得できます。
②ベイズ最適化の実践手法： 少ない試行回数で最適解を導き出すための具体的な活用方法と、実務適用の際の勘所が理解できます。
③最新の活用事例：当社が実際に手がけてきた事例を共有することで、具体的な製造工程におけるプロセスインフォマティクスの適用イメージを具体化でき、ご自身の製造プロセスに活かすイメージを掴めます。
製造業や科学技術の分野において、ここ数年でDXの進展やマテリアルズインフォマティクス(MI)の浸透など、AIを含む情報技術の活用がかなり進んできました。しかし、DXによって知見が体系的にデータ化されたが活用の仕方がわからない、MIでいい特性を持つ材料が見つかったが合成できないなど、データからの価値創出までのギャップがある例がまだまだ少なくありません。本セミナーでは製造業においてデータを活用し実際にいいものを効率よく作るための技術「プロセスインフォマティクス」を解説します。特に、データの取得コストが高い場合に有効な適応的実験計画法としてベイズ最適化について基礎から実践的な活用方法まで重点的に解説します。
１．プロセスインフォマティクスの概要
1.1 プロセスインフォマティクスにおける「モデリング」と「最適化」
1.1.1 機械学習を用いたプロセスモデリング
1.1.2 プロセスモデルを用いた逆設計 (実験条件最適化)
1.2 プロセスインフォマティクスにおけるベイズ最適化
1.2.1 プロセス最適化のアプローチ方法
1.2.2 どの最適化手法を選べばよいか？
２．ベイズ最適化の基礎
2.1 ベイズ最適化による適応的実験計画
2.2 ベイズ最適化における「モデリング」
2.2.1 予測の不確実性のモデリング
2.2.2 ガウス過程回帰の仕組み：カーネルによるモデリングと確率分布の取り扱い
2.3 ベイズ最適化における「最適化」
2.3.1 獲得関数に基づく実験条件提案
2.3.2 最適化/実験・データ取得サイクルの構築
３．ベイズ最適化の実践
3.1 より実践的なベイズ最適化
3.1.1多目的ベイズ最適化 (目的関数が複数ある場合)
3.1.2 バッチベイズ最適化 (一度に複数点の実験ができる場合)
3.2 ベイズ最適化によるプロセス最適化事例と成功のキーポイント
3.2.1 事例1：半導体製造における成膜プロセスの最適化
3.2.2 事例2：半導体製造におけるエッチングプロセスの最適化
3.2.3 成功の鍵：専門家の知見との融合
４．まとめ
製造業,DX,トランスフォーメーション,最適化,機械学習,オンライン,WEBセミナー
