R&D部門での生成AI活用およびDXによる新規材料創出・設計の加速化と実務上の課題対策例
★2024年7月5日WEBでオンライン開講。伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 森氏がR&D部門でのR&D部門での生成AI活用およびDXによる新規材料創出・設計の加速化と実務上の課題対策例について解説する講座です。
■注目ポイント
★有機物理化学の博士（工学）の学位、Azure関連の複数の資格を取得している講師が
データ活用、生成AI、DXの観点から製造業における効率化と材料設計の加速化について詳しく解説！
- 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 科学システム本部 / 主任 森 一樹 氏
【1名の場合】45,100円(税込、資料作成費用を含む)
2名以上は一人につき、16,500円が加算されます。
定員：30名
※ お申し込み後、受講票と請求書のURLが自動で返信されます。基本的にはこちらで受付完了です。開催前日16：00までに再度最終のご連絡をいたしますので、しばらくお待ちください。請求書と受講票は郵送ではないため必ずダウンロードください。また、同時に送られるWEBセミナー利用規約・マニュアルを必ずご確認ください。
※ セミナー前日夕方16：00までにWEB会議のURL、事前配布資料のパスワードについては、別途メールでご案内いたします。基本的には、事前配布資料はマイページからのダウンロードの流れとなります。なお、事前配布資料については、講師側の作成完了次第のお知らせになりますので、この点、ご理解のほどお願い申し上げます。
※ 請求書の宛名の「株式会社」や「(株)」の「会社名の表記」は、お客様の入力通りになりますので、ご希望の表記で入力をお願いします。
※ お支払いは銀行振込、クレジット決済も可能です。銀行振込でお支払いの場合、開催月の翌月末までにお支払いください。お支払いの際は、社名の前に請求書番号をご入力ください。
※ 領収書のご要望があれば、お申込み時、領収書要にチェックを入れてください。
※ 2名以上でお申し込みをされた場合は、受講票と請求書を代表者様にご連絡します。
※ 当講座では、同一部署の申込者様からのご紹介があれば、何名でもお1人につき16,500円で追加申し込みいただけます (申込者様は正規料金、お2人目以降は16,500円となります)。追加の際は、申し込まれる方が追加の方を取りまとめいただくか、申込時期が異なる場合は紹介者様のお名前を備考欄にお書きくださいますようお願いいたします。
※ なお、ご参加手続きの際、自宅住所やフリーアドレス、個人携帯番号のみで登録された場合は、ご所属確認をさせいただくことがございます。
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【本セミナーの主題および状況・本講座の注目ポイント】
■本セミナーの主題および状況
★近年、デジタルトランスフォーメーション（DX）が世界的な注目を浴び、企業や組織は急速にデジタル化への取り組みを加速させています。オンライン業務や遠隔ワークの急増に伴い、情報技術の進歩と活用が不可欠となり、製造業においてもDXの重要性が一層浮き彫りになっています。
★生成AIは、人工知能の一種であり、データから新しい情報やコンテンツを生成する能力を持つシステムやモデルを指します。→本講習会では、上記のモデル、技術を活用した新規材料創出・設計の加速化のポイントを解説いたします。
■注目ポイント
★新しい材料の創出、迅速な意思決定による開発スピードの向上を実現するための手法、アプリケーション、システム構成などの理解を通じて各社ごとに適した構成やソリューションを考える機会を提供！
★データの活用や利活用、生成AIとの連携などの様々な機能を運用するシステム構成の理解を通じてビジネスプロセスの最適化や革新的な成果を生む可能性を紹介！
★お客様から実際に寄せられたRD部門における課題と対策事例を紹介！
講座担当：牛田孝平
≪こちらの講座は、WEB上での開催のオンライン講座になります≫
【時間】 13:00-16:00
【講師】伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 科学システム本部 / 主任 森 一樹 氏
【講演主旨】
デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展により、企業や組織は急速にデジタル化への取り組みを加速しています。情報技術の進歩と活用が不可欠となり、製造業においてもDXの重要性が一段と浮かび上がっています。本講演では、データの活用、生成AI、DXに焦点を当て、製造業における効率化と材料設計の加速について詳しく説明します。
先端IT技術の進展により、生産プロセスの効率化や品質向上が可能になっていますが、製造業におけるDXには課題も存在し、データの民主化や組織内での協力しやすくなるシステム設計、ソリューション設計が必要になります。これらの課題に対する解決策や具体的な手法に触れながら、製造業向けDXのシステム設計、ソリューション設計について説明します。
さらに、DXシステムに生成AIを導入することで、専門知識を持つエキスパートのように複雑な情報やプロセスを理解可能にし、生成AIを活用した効率化、知識共有、データの活用など多くの利点をもたらすことができます。クラウドとオンプレミスを連携させた設計など、データの収集、処理、分析を自動化し、組織全体でデータを効果的に活用する手法やツールについて、製造業におけるDXの実践的な取り組みを紹介します。その際に、生成AIを経由した情報漏洩が課題になりますが、それを防止するセキュリティを導入したDXの重要性について触れ、さらにシステム設計や活用法についても紹介します。
【プログラム】
1．製造業におけるDXの重要性
1-1. 材料開発領域における目指すべき姿と期待する効果
1-2. 研究・材料開発プロセスに注目したシステム化
1-3. データソースから可視化・利用イメージ
1-4. 活用事例紹介
（１）業務自動化、機械学習連携事例
（２）マテリアルズインフォマティクスの事例
（３）各種アプリケーションを活用したデータ分析事例
２．生成AIを活用した業務効率化
2-1. 日常課題、課題解決の流れ
2-2. 生成AI活用に向けた事前準備
2-3. 生成AIを活用した業務の創造
（１）手法の比較
（２）生成AIの精度と構成方法
（３）各社専用の生成AI作製
（４）高度な回答を得る方法
2-4. 生成AIの効果を引き出すシステム構成
（１）生成AIを経由した情報漏洩の防止設計
（２）生成AI精度を高める設計
3 お客様から実際に寄せられたRD部門における課題と対策
3-1. 事例１～DX化社内推進にあたってのソフトウェア導入の課題と対策～
3-2. 事例２～既存プログラムとの統合におけるDX課題への対応～
3-3. 事例３～ナレッジマネジメントの未来：生成AIによる事例～
【質疑応答】（個別相談可）
【キーワード】
データ活用,生成AI,マテリアルズインフォマティクス,材料設計,ETL, BI, Azure, LLM, ナレッジシステム,
【講演のポイント】
有機物理化学の博士（工学）の学位を持ちながら、Azure関連の複数の資格を取得しているため、製造業や研究開発部門におけるデジタル変革（DX）やマテリアルズインフォマティクス（MI）のソリューション、システム設計において、幅広く対応することができるため、それぞれの要望を最大限に満たすDXやMIシステム設計について説明することができます。最近では、生成AIを活用した設計において、R&D部門における最適な活用方法や、セキュリティ設計における二次漏洩の防止策など、詳細なアドバイスすることができます。
【習得できる知識】
・新しい材料の創出や、迅速な意思決定による開発スピードの向上を実現するための手法、アプリケーション、およびシステム構成などを理解することで、各社ごとに適した構成やソリューションを考えることができるようになります。
・生成AIを活用した事例から、生成AIを用いた業務効率化を理解することができます。
・データの活用や利活用、そして生成AIとの連携など、様々な機能を運用するシステム構成を理解することができます。これによりビジネスプロセスの最適化や革新的な成果を生む可能性が広がります。