【プログラム】

　マテリアルズ・インフォマティクス（MI）をはじめとするデータ駆動型材料開発の成否は、実験データをいかに収集・管理し、再利用可能な形で蓄積できるかに左右される。一方、研究開発の現場では、データの散在や属人化により、蓄積したデータを活用しきれていない例が少なくない。本講演では、電子ラボノート（ELN）を研究データ利活用基盤の入口と位置付け、FAIR原則に基づく研究データ活用を説明する。さらに、奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）におけるELNの取組みをベースに、導入ハードルやその乗り越え方、共用装置・自動実験装置との連携事例を通じて、設計・計測・解析をつなぐ研究データ利活用基盤への道筋を示す。

1.　研究DX・AI for Scienceを支える研究データ利活用基盤
　1.1　世界の動向とFAIR原則・ALCOA+の原則
　1.2　デジタルデータのマネジメントと目指すデータフロー

2.　研究データ利活用基盤の入口としての電子ラボノート
　2.1　電子ラボノートの導入ハードルと導入へ向けた6つのアクション
　2.2　垣根を超えた運用体制: 共用装置への応用

3.　計測・実験データをつなぐ実装
　3.1　電子ラボノートと自動実験装置の統合
　3.2　APIによるデータ取得とQRコードを用いたサンプル管理

4.　研究データ利活用基盤の構築に向けて
　4.1　TRIP-AGIS、J-PEAKSおよびEPOCHでの活用検討
　4.2　NAIST ELN Consortiumによる組織を超えた知見の共有

【質疑応答】

【キーワード】

研究データ利活用基盤、電子ラボノート、ELN、電子実験ノート、計測機器連携、研究DX、AI for Science、マテリアルズ・インフォマティクス、FAIR原則、API連携、自動実験、研究データマネジメント、eLabFTW

【講演のポイント】

NAISTにおける運用例をもとに、共用装置・自動実験装置と電子ラボノートの連携から、研究データ利活用基盤の構築に向けた取組みまでを紹介する。

【習得できる知識】

・研究データ利活用基盤における電子ラボノートの位置付けと、FAIR原則やALCOA+の原則に基づく研究データ活用の考え方が理解できる
・電子ラボノートの導入ハードルと、その乗り越え方（選定基準、スモールスタートから全学展開までの導入戦略、運用体制）が理解できる
・MI・PIへの活用を想定したデータ管理・標準化の考え方を知ることができる
・APIを活用したデータ抽出、共用実験装置や自動実験プラットフォームとの統合など、研究データ利活用基盤構築の実装例を知ることができる

【プログラム】

　本講演では、電子実験ノート（ELN）を活用した研究データの収集・一元管理の実践方法について解説する。紙ノート運用の課題を踏まえ、再現性・共有性・検索性を高めるための設計指針を提示する。特に、商用サービスに依存しない自前構築型ELNの利点に着目し、サーバー構築から運用設計までを含めた実践的な導入方法を紹介する。さらに、導入効果の定量評価や、生成AI・認証基盤との連携を通じた拡張的なデータ活用についても議論する。 

1.ELN導入の目的と設計思想

2.商用ELNと自前構築型ELNの比較

3.自前構築が有効な理由（柔軟性・拡張性・コスト）

4.ELNに必要なシステム構成の全体像

5.サーバー構築の基本（オンプレミス／クラウド）

6.Docker等を用いた環境構築の実践例

7.バックアップ・冗長化戦略

8.セキュリティ設計とアクセス管理

9.SAML認証によるシングルサインオン

10.実験データの構造化とテンプレート設計

11.検索性を高めるメタデータ設計

12.研究現場への導入と定着の課題

13.生成AIとの連携によるデータ活用

14.実験ノート活用による業務削減の具体例

15.ELN構築に必要な技術知識と学習方法 

【質疑応答】 

【プログラム】

　素材開発のDXでは、電子実験ノート（ELN）を導入するだけでは、研究データの蓄積・再利用や研究サイクルの加速にはつながりません。本講演では、多様な研究分野を持つ企業が、紙・Excel中心の運用からELNを全社基盤へ育ててきたプロセスを題材に、製品選定、段階導入、効果検証、自由度と標準化の設計、よく使う人と全く使わない人の利用者の二極化への対応を解説します。さらに、解析ワークフロー、報告書、生成AIとのつなぎ方を紹介し、研究者が「入力する価値」を実感できる運用と、導入後に改善を続けるための実践的な勘所を示します。

1．素材開発DXにおけるELNの位置づけ
　1-1　研究・開発サイクルを高速・高度に回すためのデータ基盤
　1-2　紙の代替ではなく「研究活動の文脈」を残す仕組み

2．製品選定から全社展開までの段階設計
　2-1　多様な研究分野を支える自由度・検索性・拡張性
　2-2　小規模検証、先行導入、効果測定、本格展開の進め方
　2-3　導入判断に必要な評価軸と関係部門の巻き込み

3．ELNを「使われる基盤」にする運用設計
　3-1　自由記述とテンプレート化のバランス
　3-2　利用者の二極化が起きる理由と、現場メリットの作り方
　3-3　教育、部門管理者の設定、ハンズオン、活用事例共有による定着

4．記録から活用へ―解析・報告・生成AIとの接続
　4-1　数値・化学構造データを解析ワークフローへつなぐ
　4-2　生成AIによる要約・探索支援と、公式記録を守るガバナンス

5．導入後に見えた課題と次の一手
　5-1　登録件数だけに頼らない効果の評価
　5-2　失敗・試行錯誤から得た実装上の教訓
　5-3　研究者に働きかけるELNとR2Bサイクルの将来像

【質疑応答】

【キーワード】

電子実験ノート（ELN）・研究開発DX・素材開発・データ基盤・マテリアルズインフォマティクス（MI）・生成AI・研究データ管理

【講演のポイント】

電子実験ノート(ELN)を導入するだけで終わらせず、研究者が使い続け、蓄積した記録を解析・報告・AI活用へつなぐまでの道筋を、全社展開の実例と失敗から得た教訓を交えて解説します。　

【習得できる知識】
・自社に適した電子実験ノート(ELN)の選定軸と、段階導入を進める際の判断ポイント
・研究分野ごとの自由度を保ちながら、検索・解析可能なデータを蓄積する設計
・利用者の二極化を抑え、現場に定着させる教育・運用・支援の具体策
・ELN、ファイルサーバ、研究報告書の役割分担と連携方法
・解析ワークフローや生成AIを安全に活用する際の考え方
・登録件数だけでは測れない導入効果の捉え方と継続改善の進め方

【プログラム】

　当社では社内情報の蓄積、共有、活用を目的として、2019年より電子実験ノートの適用を進めてきました。当初は技術情報の蓄積と共有を主なメリットとして電子実験ノートを推進してきましたが、それだけではユーザには直接的なインセンティブとはなりにくく、利用が思うように進みませんでした。本講演では、普及活動の中で奏功した施策、現在進行中の施策や失敗事例も交えてお話します。また、昨今の生成AIとどのように連携すればよいか、当社の現時点の考え方を共有いたします。

1.電子実験ノートとは
    1.1.電子実験ノートに期待した点
    1.2.当社の電子実験ノートの推進体制
    1.3.国内外の電子実験ノートの利用状況

2.研究現場における課題と電子実験ノート導入
    2.1.当社の技術情報活用の課題
    2.2.電子実験ノートの意義と目的
    2.3.電子実験ノート (BIOVIA Notebook) の特徴
    2.4.電子実験ノート以外のツールとの比較

3.電子実験ノート導入の課題と対応
    3.1.導入後の課題とユーザの抵抗
    3.2.機能追加による電子実験ノート価値向上

4.各ステークホルダーのモチベーションを考える
    4.1.上層部、現場研究者、知財担当者の利用動機
    4.2.社内横展開 (事例共有) 活動について

5.現場理解の重要性
    5.1.現場ユーザとの関係構築
    5.2.キーマンを中心とした普及活動

6.DXツールとしての電子実験ノート
    6.1.当社が陥ったアンチパターン
    6.2.電子実験ノートに求める役割
    6.3.電子実験ノートを活用したMIの仕組み
    6.4.電子実験ノート導入による定量的効果

【質疑応答】

【キーワード】

電子実験ノート、電子ラボノート、ELN、研究DX、生成AI

【講演のポイント】

当社は化学業界の中でも比較的早い段階から電子実験ノート（ELN）の導入に取り組み、数々の試行錯誤や失敗を経験しながら、業界内でも大規模な活用を進めてまいりました。本講演では、その過程で得られた知見や学びをご紹介します。受講者の皆様にとって、今後の取り組みの一助となれば幸いです。

【習得できる知識】

電子実験ノートの基本概念、ナレッジ共有・技術伝承の課題とノウハウ、新システム導入における課題とノウハウ、生成AI時代のデータ活用方法