「各人が頭の中でデータの整理ができていると思っている」「データベースシステムはあるが効果的に使われていない」など、属人的・形骸化したデータ管理状況が生まれる原因とそれによる問題、組織として効果的にデータを共有・利活用するための考え方・具体的手法、改善・システム導入後に陥りがちな落とし穴とその回避方法などについて、R&D部門特有の事情や事例を踏まえて詳しく解説します。

R&D部門における効果的なデータ共有・利活用法と体制づくり【WEBセミナー】
~データ分析・AI活用を進めるうえで必要となる準備・環境~
~属人化から脱却するための実情に即した方策とそのポイント~

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セミナー概要
略称
データ管理【WEBセミナー】
セミナーNo.
st220820
開催日時
2022年08月31日(水) 10:30~16:30
主催
サイエンス&テクノロジー(株)
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
価格
非会員:  39,600円 (本体価格:36,000円)
会員:  37,620円 (本体価格:34,200円)
学生:  39,600円 (本体価格:36,000円)
価格関連備考
定 価 :1名につき 39,600円(税込)
会員価格:1名につき 37,620円 2名の場合 49,500円、3名の場合 74,250円(税込)

※上記会員価格は受講者全員の会員登録が必須となります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※他の割引は併用できません。
※セミナー請求書は代表者のメールアドレスにPDFデータを添付しお送りいたします。
備考
【ライブ配信(Zoom使用)セミナー】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
 PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
・お申し込み後、接続確認用URL(https://zoom.us/test)にアクセスしていただき
 接続できるか等ご確認下さい。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
講座の内容
受講対象・レベル
・データ共有、利活用でお困りの方
・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ共有、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、利活用の実情
・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のデータ共有システム導入に必要な要件
・データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
・プロジェクトメンバに求められる資質
・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 データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
 3.4 プロジェクトメンバに求められる資質
  3.4.1 実験研究者
  3.4.2 データサイエンティスト
  3.4.3 プロジェクトリーダ
  3.4.4 システム開発、運用スタッフ
  3.4.5 ファシリテータ

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

 □質疑応答□

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