A260296:AI・ロボットを活用した自律型材料研究開発― 最新動向、応用事例、課題と展望 ― | 技術セミナーの開催・書籍出版　サイエンス＆テクノロジー＜Ｓ＆Ｔ＞

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セミナーセミナー番号:A260296(自律型材料研究開発)

医薬品化学・材料

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【 2 名同時申込で 1 名無料】対象セミナー

テレワーク応援キャンペーン【オンライン配信セミナー1名受講限定】

AI・ロボットを活用した自律型材料研究開発
― 最新動向、応用事例、課題と展望 ―

プロセスの概要と利点、考え方や具体的事例、導入時の技術的課題、
データ管理・品質保証、人とAI・ロボットの役割分担まで。

受講可能な形式：【ライブ配信(見逃し配信付)】のみ

研究開発の自動化・自律化を検討している方におすすめのセミナーです。
自律型研究開発の基礎から、海外研究機関・大学での取り組み、企業における導入事例、機械学習による材料特性予測・材料設計と、ロボットによる実験自動化、両者を連携させた自律型研究システムについて、具体的な事例を交えて解説します。
さらに、導入時に直面する技術的課題や、データ管理・品質保証の考え方、今後の展望についても解説します。

このセミナーの受付は終了致しました。

日時

2026年2月26日（木） 10:30～16:30

受講料(税込)

各種割引特典

55,000円 S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について

定価：本体50,000円＋税5,000円

E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件

2名で55,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額の27,500円)

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1名申込みの場合：受講料 44,000円(E-Mail案内登録価格 42,020円 )
　定価：本体40,000円＋税4,000円
　E-Mail案内登録価格：本体38,200円＋税3,820円
　※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
　※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。
　※他の割引は併用できません。

特典

■ライブ受講に加えて、見逃し配信でも１週間視聴できます■
【見逃し配信の視聴期間】2026年2月27日(金)～3月5日(木)まで
※このセミナーは見逃し配信付きです。セミナー終了後も繰り返しの視聴学習が可能です。
※ライブ配信を欠席し見逃し視聴のみの受講も可能です。
※視聴ページは、開催翌営業日の午前中には、マイページにリンクを設定する予定です。

配布資料

PDFテキスト(印刷可・編集不可)
※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。

オンライン配信

Zoomによるライブ配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）

備考

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

得られる知識

・AIとロボット技術を活用した自律型材料研究開発の考え方と具体的な事例
・自律型研究開発プロセスの概要とその利点
・自律型研究開発の具体的な事例と技術的課題

対象

本セミナーは、材料研究開発、プロセスインフォマティクス、AI・ロボットを活用した自律型材料研究開発に興味のある研究者や技術者を対象としています。特に、研究開発の自動化・自律化を検討している方々が、基礎的な内容から実際の事例紹介まで幅広い内容を理解することを目指します。

このセミナーは終了しました。

このセミナーへの問合せ（再開催・社内研修）

セミナー講師

大阪大学　大学院工学研究科　教授　博士(理学)　小野寛太　氏

専門：自動・自律実験、マテリアルズ・インフォマティクス、磁性材料
東京大学大学院工学系研究科　助手、高エネルギー加速器研究機構　助教授、准教授を経て現職
研究室ホームページ： https://nano-ap.eng.osaka-u.ac.jp/

セミナー趣旨

　近年、AI（人工知能）およびロボット技術の急速な発展により、材料研究開発の進め方は大きな転換期を迎えています。従来、研究者の経験や勘に大きく依存してきた材料探索やプロセス最適化は、データ駆動型アプローチと実験自動化技術によって再定義されつつあります。
　本セミナーでは、AIとロボットを統合的に活用した「自律型材料研究開発」を軸に、材料設計、特性予測、実験計画、自動・自律実験、データ解析を一体化する研究開発プロセスについて解説します。機械学習による材料探索や、ロボットによる実験自動化、さらに両者を連携させた自律型研究システムについて、具体的な研究事例を交えながら紹介します。
　加えて、自律型材料研究開発を実際の研究開発現場へ導入する際に直面する技術的課題、データ管理や品質保証、人とAI・ロボットの役割分担といった論点についても議論し、今後の材料研究開発の展望を示します。

セミナー講演内容

１．自律型材料研究開発とは何か
　1.1 従来の材料研究開発プロセスとその課題
　1.2 自律型研究の基本概念
　1.3 人間が主導する研究と自律型研究の違い
　1.4 材料分野における自律化の意義

２．世界における自動・自律実験による研究開発の最新動向
　2.1 海外研究機関・大学での取り組み
　2.2 企業における導入事例と動向

３．AIが果たす役割：材料設計とデータ駆動型探索
　3.1 データ駆動型材料探索の考え方
　3.2 機械学習による材料特性予測と材料設計
　3.3 大規模言語モデルの活用

４．ロボットが果たす役割：実験自動化と再現性向上
　4.1 実験自動化の意義
　4.2 ハイスループット実験
　4.3 実験条件制御と再現性

５．AIとロボットの協働による自律型研究システム
　5.1 AI–ロボットを統合した自律実験システム（Self-driving Laboratory）
　5.2 実験計画・実行・解析の自律ループ

６．事例紹介
　6.1 自律型材料探索の事例
　6.2 プロセス最適化の事例

７．データ管理と研究基盤
　7.1 実験データ管理と品質保証
　7.2 データ活用

８．課題と今後の展望
　8.1 現状の課題
　8.2 自律型材料研究開発の将来展望

　□質疑応答□

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セミナーセミナー番号:A260296(自律型材料研究開発)

AI・ロボットを活用した自律型材料研究開発― 最新動向、応用事例、課題と展望 ―

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セミナー講師

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グリーン水素/CO2回収/アンモニア合成/バイオメタン・LPG・エタノール
グリーン液体燃料・e-fuel/バイオナフサ・化学品製造の世界の動向

Pythonの入門講座と機械学習（教師あり学習,教師なし学習）【各講 ZoomでのQ&A付】
　
　第１講　機械学習とPythonの基礎
　第２講　教師あり学習
　第３講　教師なし学習