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【Live配信(リアルタイム配信)】
R&D部門における
効果的なデータ共有・利活用法と体制づくり

~データ分析・AI活用を進めるうえで必要となる準備・環境~
~属人化から脱却するための実情に即した方策とそのポイント~

R&D部門におけるデータ共有・利活用は、なぜ難しいのか?
「各人が頭の中でデータの整理ができていると思っている」「データベースシステムはあるが効果的に使われていない」など、属人的・形骸化したデータ管理状況が生まれる原因とそれによる問題、組織として効果的にデータを共有・利活用するための考え方・具体的手法、改善・システム導入後に陥りがちな落とし穴とその回避方法などについて、R&D部門特有の事情や事例を踏まえて詳しく解説します。
研究開発におけるデータ共有・利活用でお困りの方は、ぜひ本セミナーをお役立てください。
日時 2022年8月31日(水)  10:30~16:30
会場 Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)  
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体45,000円+税4,500円
E-Mail案内登録価格:本体42,700円+税4,270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49,500円 (2名ともS&TE-Mail案内登録必須​/1名あたり定価半額24,750円) 
テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価:39,600円/E-mail案内登録価格:37,620円 )
  定価:本体36,000円+税3,600円
  E-mail案内登録価格:本体34,200円+税3,420円
※1名様でLive配信/WEB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。
配布資料製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※開催日の4~5日前に発送します。
※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、
 セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
オンライン配信ZoomによるLive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※資料
※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・R&D部門のデータ共有、利活用の実情
・属人的データ共有状況が生み出される原因
・属人的データ共有状況が引き起こす問題
・属人的データ共有状況を脱するためのデータ共有システム導入に必要な要件
・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
・プロジェクトメンバに求められる資質
・データ共有システム導入による改善例
・データ共有システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
・データ共有システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
対象・データ共有、利活用でお困りの方
・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ共有、利用、活用状況を知りたい方
・R&D部門のデータに対して、AIを活用したい、させたいと考えられている方
・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

セミナー講師

(株)キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 博士(工学) 上島 豊 氏
【講師詳細はこちら】

セミナー趣旨

 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。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理して効果的に利活用する、つまりデータ分析・AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
 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はらんでいるのか?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に関して、データ共有、利活用システムを導入する際に必要な要件、および各個人に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、これら方策を実施した具体例をもとに、改善効果および改善運用後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。

セミナー講演内容

1.はじめに
 講演者のR&D実績とデータ管理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の事前準備
 3.2 属人的データ共有状況を脱するためのデータ共有システム導入に必要な要件
 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に求められる資質
  3.4.1 実験研究者
  3.4.2 データサイエンティスト
  3.4.3 プロジェクトリーダ
  3.4.4 システム開発、運用スタッフ
  3.4.5 ファシリテータ

4.方策を実施した具体例とケーススタディ
 4.1 データ共有システム導入による改善例
 4.2 データ共有システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
 4.3 データ共有システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
 
5.まとめ

 □質疑応答□