受講形式 WEB受講のみ ※本セミナーは、Zoomシステム利用によるオンライン配信となります。 受講対象 ケミカル、材料系R&D部門（その他のR&D部門にも有効です） R&D部門の実験系研究者、R&D部門グループリーダー、R&D部門のDX推進者、 R&D部門改善を検討する経営層 予備知識 特に必要ありません。 R&D部門の自社での実情を知っていたり、知りたいと思っていることが必要です。 習得知識 １）研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法 ２）データ探査、分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点 ３）蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点 ４）データ探査、分析を意識したデータ蓄積を行うための意識改革 ５）研究・実験データの共有、利活用を促進するためのシステムと体制の条件 講師の言葉 IoT等で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、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆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、効果的な利用、活用を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。 本講演では、まず、R&D部門のデータ蓄積の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか？そのような状況にはどのような問題を孕んでいるのか？を説明させていただきます。次に、研究・実験データ、主にExcelの共有、利活用状況を改善するためには、データ探査、分析を意識したデータ蓄積が重要であることを説明させていただき、具体的にどのような点に注意をして、研究・実験データのExcelでの蓄積と分析を行っていくべきかを論じます。最後に、データ共有システム、データベースを導入する場合の陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、解説します。
プログラム
１．R&D部門のデータ蓄積の実情 ２．属人的データ蓄積状況が生み出される原因 ３．属人的データ蓄積状況が引き起こす問題 ４．属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策 ５．研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法 ６．データ探査、分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点 ７．蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点 ８．データ探査、分析を意識したデータ蓄積を行うための意識改革 ９．データ蓄積、DB化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策 １０．データ蓄積、DB化後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策 質疑・応答 講師紹介 略歴 1992年3月 大阪大学工学部 原子力工学科 卒業 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 博士研究員 2000年4月 日本原子力研究所 研究職員 2006年3月 日本原子力研究開発機構（旧日本原子力研究所） 退職 2006年4月 キャトルアイ・サイエンス設立 代表取締役 就任 主な参加国家プロジェクト 文部科学省e-Japanプロジェクト「ITBLプロジェクト」、「バイオグリッドプロジェクト」 総務省JGNプロジェクト「JGNを使った遠隔分散環境構築」 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」 主な受賞歴 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 著作 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)」 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)」 培風館『ペタフロップス コンピューティング』 臨川書店『視覚とマンガ表現』 技術情報協会『研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化』 技術情報協会『実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法』など
