オープンセミナー WEB受講 エレクトロニクス

“分かった”終わらせない

社内データ活用具体的実装現場展開

【WEB受講(Zoomセミナー)ライブ配信+アーカイブ配信(7日間、何度でも視聴可)

その研究データ、“個人のPC”に眠っていませんか?

研究・実験データは蓄積している。でも、「どこにあるか分からない」「担当者しか使えない」「共有しても活用されない」――そんなR&D現場になっていませんか? 研究データが属人化する原因から、共有・利活用できるデータ設計とルール化、推進チームの作り方、現場を巻き込む具体的な進め方までを体系的に解説。さらに、データ共有の開始前・開始後に陥りやすい失敗と回避策も取り上げます。単なる「データを貯めるDX」から脱却し、研究データを組織の資産として“実際に使われる仕組み”へ変えるための実践講座です。

セミナー申し込み
開催日 2026年11月6日(金)
開催時間 10:00 〜 16:00
会場 ※本セミナーは、WEB受講のみとなります。
受講料 1名:49,500円
同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合
1名:44,000円   


※消費税率10%込
テキスト PDF資料

講師紹介

株式会社キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 博士(工学)上島 豊   先生 

元,日本原子力研究開発機構

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

受講概要

プログラム

1.はじめに
  講演者のR&D実績とデータ共有の取り組みについて

 

 

2.R&D部門のデータ共有の実情
  2.1 R&D部門のデータ共有状況
  2.2 属人的データ共有状況が引き起こす問題
  2.3 属人的データ共有状況が生み出される原因

 

 

3.データ共有状況を改善するために必要な方策
 3.1 属人的データ共有状況を脱するために必要な方策の概要
 3.2 属人化を排除するデータ設計とルール化手法
 3.3 データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
 3.4 プロジェクトメンバーに求められる能力
 3.5 データ共有、利活用の具体的な進め方

 

 

4.共有データを本当に役立てるために注意すべき点
  4.1 データ共有を始める前に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
  4.2 データ共有を始めてからに陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

 

 

5.まとめ

 

 

Q&A

受講形式

WEB受講のみ

 ※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。

オンラインでご参加の方は、事前にこちらでZoomの接続環境をご確認ください。
スムーズな受講のため、カメラ・マイク・スピーカーの動作をご確認ください。

受講対象

・データ管理でお困りの方
・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ管理、利用、活用状況を知りたい方
・R&D部門のデータの利用、活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方
・R&D部門のデータ共有、利活用を現場に定着させる運用・組織設計を知りたい方
・R&D部門のデータ共有、利活用への抵抗勢力への対応方法を知りたい方

予備知識

特にありませんが、R&D部門の自社での実情を知っていたり、知りたいという気持ちが必要です。

習得知識

・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
・データ共有状況を改善するために必要な方策
・属人化を排除するデータ設計とルール化手法
・データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
・データ共有、利活用の具体的な進め方
・データ共有を始める前に陥りがちな落とし穴 及びデータ共有を始めてからに陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法

講師の言葉

 IoTやAIの普及により、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 属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど 進んでいないのが実態です。

 本講演では、まず、R&D部門のデータ共有、利活用の実情 をお話しさせていただき、データ共有、利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうのか?そのような状況にはどのような問題が孕んでいるのか?等を説明させていただきま す。

 次に、データ共有、利活用状況を改善するために必要な方策及び、各個人やグループで必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明させていただきます。 

 最後に、データ共有を始める前に陥りがちな落とし穴 及びデータ共有を始めてからに陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。

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