AIエージェントの社会実装への道筋と材料探索・商品開発促進への応用および市場予測・データ基盤構築と将来展望
★2026年7月21日WEBでオンライン開講。MISTEM 合同会社 向田氏、大日本印刷株式会社 和田氏、日本電気株式会社 志村氏／吉田氏が、【AIエージェントの社会実装への道筋と材料探索・商品開発促進への応用および市場予測・データ基盤構築と将来展望】について解説する講座です。
■注目ポイント
★エージェント型AIの基本構造から実装パターン、失敗要因、成功のための設計思想の解説にはじまり、「現場主導で進めるAIエージェント化のプロセス」、「AIエージェントと知識グラフを用いた商品開発事例」を紹介！
- 第1部 MISTEM 合同会社 代表 兼 信州大学 工学部 特任教授 / 東北大学 材料科学高等研究所 特任教授（客員） / 大阪大学 基礎工学研究科 招聘教授 / 広島大学 工学部 客員教授(2026年4月より) 向田 志保 氏
- 第2部 大日本印刷株式会社 ABセンター / 主席技術員・部長 和田 剛 氏
- 第3部 日本電気株式会社 志村 典孝 氏（AIビジネス・ストラテジー統括部） / 吉田 登（ビジネスイノベーション統括部） 氏
【1名の場合】55,000円(税込、テキスト費用を含む)
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。
【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（講師より）
★生成AIの進展により、研究開発（R&D）におけるAI活用は「単なる解析支援」から「自律的に考え、行動するエージェント型AI」へと大きく進化しつつあります。一方で、ツール先行や部分最適な導入により、期待した成果を得られていないケースも少なくありません。
★生成AIを単なるツール導入に留まらせず、組織全体に定着させて「構造改革」へとつなげるための成功のカギは、現場の社員一人ひとりがAI活用を「自分事化」し、自ら業務を再設計していくマインドを持つことです。
★近年、生成AI技術は急速に発展し、私たちの生活や産業のあらゆる分野に変革をもたらしています。この中でも、商品開発とテクノロジーの融合は新たな可能性を開拓し、未知の領域への扉を開けています。
■注目ポイント
★素材産業における材料探索・市場予測・データ基盤構築を軸にエージェント型AIの基本構造から実装パターン、失敗要因、成功のための設計思想までを体系的に解説！
★単なる生成AIのツールの導入にとどまらず現場社員が活用を「自分事化」し自ら業務を再設計する「現場主導の構造改革」への道筋を提示！
★知識グラフと生成AI技術の活用による高速・高品質かつリスクに対して強靭な材料開発を実現するアプローチを紹介！
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≫
【第1講】 素材産業におけるエージェント型AI活用 ― 材料探索・市場予測・データ基盤構築と将来展望 ―
【時間】 13:00-14:00
【講師】MISTEM 合同会社 代表 兼 信州大学 工学部 特任教授 / 東北大学 材料科学高等研究所 特任教授（客員） / 大阪大学 基礎工学研究科 招聘教授 / 広島大学 工学部 客員教授(2026年4月より) 向田 志保 氏
【講演主旨】
生成AIの進展により、研究開発（R&D）におけるAI活用は「単なる解析支援」から「自律的に考え、行動するエージェント型AI」へと大きく進化しつつある。一方で、ツール先行や部分最適な導入により、期待した成果を得られていないケースも少なくない。本講座では、素材産業における材料探索・市場予測・データ基盤構築を軸に、エージェント型AIの基本構造から実装パターン、失敗要因、成功のための設計思想までを体系的に解説する。AIの専門知識がなくても理解できる形で、研究開発プロセス全体をどう変革していくかの実践的視点を提供する。
【プログラム】
1．なぜ今、研究開発にエージェント型AIなのか
• R&D環境の変化とAI活用が不可避となった背景
• 生成AIとエージェント型AIの本質的な違い
• ツール先行・部分最適なAI導入が失敗しやすい理由
2．研究開発におけるエージェント型AIの全体像
• AIエージェント／マルチエージェントの基本構造
• 材料開発プロセスへの適用マップ
o テーマ設計・用途探索
o MI解析・シミュレーション
o 実験計画・自律実験
o 顧客探索・評価
• 人とAIの役割分担（PdM／PM視点）
3．エージェント型AIの実装パターン
• 事例①：MI × シミュレーション × 生成AIによる材料設計高度化
• 事例②：少数データ環境における実験最適化・自律化
• 事例③：研究テーマ探索・知識統合へのエージェント応用
• 成果が出たプロジェクトに共通する設計思想
4．現実的な課題：なぜ「思ったほど使えない」のか
• データの不足・品質ばらつきの問題
• プロセス未設計のままのツール導入
• 属人化・評価指標の不一致
• セキュリティ・ガバナンス上の制約
5．実装・運用の要諦：成功に向けた設計ポイント
• R&Dプロセス起点でのエージェント型AI設計
• ナレッジ統合（RAG／Graph的発想）の重要性
• MLOps・実験フィードバックループの構築
• 人材・組織設計（AIと協働できる研究者像）
6．展望：エージェント型AIが変える研究開発の未来
• 自律実験・自律探索の現在地
• AIに任せる判断と人が担う判断の境界
• R&Dにおけるエージェント型AI活用ロードマップ
7. まとめ
• エージェント型AIは「魔法の道具」ではなく「設計思想」である
• 成否を分けるのは技術ではなく、プロセスと運用である
• 研究開発におけるAIとの共創に向けて
【質疑応答】
【キーワード】
・エージェント型AI
・マルチエージェント
・生成AI
・材料開発
・マテリアルズ・インフォマティクス（MI）
・研究開発DX
【講演のポイント】
素材産業の研究開発現場において、MI・生成AI・エージェント型AIの実装と運用を実務で推進してきた経験をもとに、「なぜうまくいかないのか」「どう設計すれば成果が出るのか」を技術とプロセスの両面から具体的に解説できる点が最大の強みです。
【習得できる知識】
・エージェント型AIと生成AIの本質的な違い
・素材・化学系R&DにおけるAI活用の全体像
・材料探索・MI解析・実験計画への具体的な適用方法
・「使えないAI」にならないための失敗要因と回避策
・ 研究者とAIの役割分担、組織・人材設計の考え方
・エージェント型AIを前提としたR&Dの将来像とロードマップ
【第2講】 ツール導入から「構造変革」へ ─ DNPにおけるAIエージェント実装、その定着プロセスと知見
【時間】 14:10-14:55
【講師】大日本印刷株式会社 ABセンター / 主席技術員・部長 和田 剛 氏
【講演主旨】
本講座では、生成AIを単なるツール導入に留まらせず、組織全体に定着させて「構造改革」へとつなげるための実践的なプロセスと知見を学びます。成功のカギは、現場の社員一人ひとりがAI活用を「自分事化」し、自ら業務を再設計していくマインドを持つことです。講座を通じて、現場の「暗黙知の言語化」や技術継承の難しさといった、AI実装におけるリアルな課題とその解決に向けた第一歩を理解できます。専門知識の有無にかかわらず、AIに定型作業を任せ、人間が本来注力すべき「本質的な価値」の創造に向き合うための、人とAIが共創する世界へのアプローチを掴める内容です 。
【プログラム】
第1部：生成AIを組織に浸透させるために必要な「3つの要素」
第2部：現場主導のAIエージェント化アプローチ（業務分解・リスク管理から実装まで）
第3部： AIエージェント化における課題（技能継承と「暗黙知の言語化」の難しさ）
第4部：AI活用を「自分事」にする組織風土の醸成（コミュニティ活動、勉強会、ハッカソンなど）
第5部：人間の判断がボトルネックになる？AIエージェント時代の今後の課題
まとめ：ツール導入から構造改革へ〜人間とAIが共創する世界〜
【質疑応答】
【キーワード】
生成AI、AIエージェント、暗黙知の言語化、ノウハウ継承、製造業、AI Ready Data、CoE、AI人材育成、リスキリング
【講演のポイント】
単なる生成AIのツールの導入にとどまらず、現場社員が活用を「自分事化」し、自ら業務を再設計する「現場主導の構造改革」への道筋を示しています。人と生成AIとが共創し、人間が本質的な価値創造に注力するための実践的な知見を学べます 。
【習得できる知識】
このセミナーで習得できる主な知識は以下の通りです。
・生成AIを組織に定着させるための「自分事化」と業務再設計のアプローチ
・AIを組織浸透させるために必要な3つの要素（組織風土、知識、実用環境）
・現場主導で進めるAIエージェント化のプロセス（業務の分解・言語化、リスクマネジメント、プロンプト生成、実装）
・現場の技術継承における「暗黙知の言語化」の難しさと、その解決への道筋 勉強会やハッカソンを通じた、社員同士で学び合うコミュニティ・風土づくりの実践例
・AIエージェント時代に直面する「人間の指示や判断がボトルネックになる」という課題と体験設計の重要性
【第3講】 NECのAIエージェントを用いた商品開発事例と知識グラフと生成AIを用いた材料開発高速化
【時間】 15:05-16:35
【講師】日本電気株式会社 志村 典孝 氏（AIビジネス・ストラテジー統括部） / 吉田 登（ビジネスイノベーション統括部） 氏
【講演主旨】
近年、生成AI技術は急速に発展し、私たちの生活や産業のあらゆる分野に変革をもたらしています。この中でも、商品開発とテクノロジーの融合は新たな可能性を開拓し、未知の領域への扉を開けています。
NECは、AIエージェントとビール職人が協働し、各世代の価値観を味で表現したAIクラフトビール「人生醸造craft」の第2弾を開発。生成AIにより職人や消費者にどのような新しい価値や体験が生まれたのか、最前線の事例をご紹介します。また、知識グラフと生成AI技術を用いて過去の膨大な開発事例から知見を吸い上げて現在の材料開発に生かしたり、得られた知見を学習して未知材料の特性予測に生かすことで、高速・高品質かつリスクに対して強靭な材料開発を実現するアプローチをご紹介します。
【プログラム】
1. AI商品開発の概要
2. AIエージェントとは
3. 「人生醸造craft」
4. 「AIアロマ」
5. 材料開発における課題
6. 材料探索AIエージェント
7. 材料探索の高度化事例
【質疑応答】
【キーワード】
生成AI、AIエージェント、マテリアルズイフォマティクス、材料開発、新商品開発
【講演のポイント】
AIエージェントが注目を集めつつも社会実装はまだ珍しかった2025年6月。大阪・関西万博でのお披露目と販売開始に至るまで、AIクラフトビールがいかにして誕生したのか。その歩みとともに、材料開発に適用可能な最新ソリューションをご紹介します。
【習得できる知識】
・AIエージェントと知識グラフを用いた商品開発事例
・AIガバナンスを支えるAIガードレール技術
・暗黙知をデータ化し学習・活用することでWeb業務を自動化するエージェント技術
・マーケティングおよびリーガル対応への生成AI活用
・材料開発知見の収集と学習方法
・材料開発への知識グラフと生成AI適用事例