開催主旨

　生成AIの急速な普及により、データ処理や文書作成の自動化が現実的なものとなり、研究開発を取り巻く環境は大きく変化しています。こうした変化は、産業構造の転換点と捉えることもできるでしょう。

　一方で、研究開発の現場に目を向けると、「実験の進め方」「データ整理」「解析」「レポート作成」といった日常業務の多くは、依然として従来の方法に依存しているケースが少なくありません。その結果、個別のツールは進化しているにもかかわらず、研究開発全体の効率向上を実感しにくい状況が見られます。

　現在では、Excelに加え、PythonやRといった無償で利用可能なツール、さらには生成AIの活用により、データ解析やレポート作成の自動化を個人レベルで実現することが可能となっています。しかし、これらの技術が十分に効果を発揮するためには、企画、実験、解析、製品化に至る一連のプロセス全体を一から見直す必要があります。

　特に、実験工程は時間およびコストの両面で負荷が大きく、研究開発のスピードおよび投資効率に直接的な影響を与えます。このため、実験計画の立て方や進め方を再設計することが、全体最適の観点から重要となります。

　本セミナーでは、8ビットコンピュータの時代から継続して研究開発の効率化に取り組んできた経験に基づき、実験の進め方、データの整理・再活用、解析・可視化、レポート作成に至るまでの一連のプロセスを統合的に効率化する手法を解説します。

　内容は、単なるツール紹介やAI活用の概説にとどまらず、現場で活用できる実践的手法を中心に構成しています。また、PythonやR、生成AIをどのように組み合わせて活用すべきか、その具体的な考え方と適用方法についても整理します。

　さらに、生成AIを活用した自学自習の進め方にも触れ、受講後に各自が継続的に業務改善を進めるための基盤を提供します。

　研究開発の効率を高め、限られた時間と資源の中で成果を最大化したい技術者・研究者の方にとって、有用な指針となる内容です。

受講対象者

• 材料開発、製品開発、プロセス開発に携わる技術者・研究者
• 実験データの整理・解析・レポート作成に多くの時間を要している方
• Python、R、生成AIを研究開発実務に生かしたい方
• 実験の進め方そのものを見直し、研究開発効率を高めたい方

習得可能知識

• 実験計画から解析、報告までの一連の流れを効率化する視点
• 生成AIを研究開発実務で活用する具体的方法
• Python、Rなどの無料ツールを活用したデータ処理・グラフ化の考え方
• 再活用しやすいデータ整理の基本
• 現場で即活用できる研究開発効率化の実践ノウハウ

本セミナーのテキストは、PDFにてお送り致します。
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（申込アドレスと異なる場合は、申し込みフォームの備考欄にてお知らせ下さい。）