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May 8, 2017
R&D部門における研究・実験データの
Excelでの効果的な蓄積・分析方法
～データ探査・分析を意識した実践的データ蓄積技術～
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
属人的・形骸化したデータ共有状況から脱し、データ探査・分析しやすいデータの蓄積を実現するために！
R&D部門特有のデータ蓄積・利活用の問題とその原因から、データ蓄積の本質、必要な事前準備や検討事項、フォーマットや項目名・項目値・単位およびX-Yプロットの使いこなし方といった具体的なExcelでのデータ蓄積・分析技術まで、R&D部門の実情に詳しい講師が解説します。
R&D部門特有のデータ蓄積・利活用の問題とその原因から、データ蓄積の本質、必要な事前準備や検討事項、フォーマットや項目名・項目値・単位およびX-Yプロットの使いこなし方といった具体的なExcelでのデータ蓄積・分析技術まで、R&D部門の実情に詳しい講師が解説します。
| 日時 | 2025年11月4日（火） 10:30～16:30 |
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|---|---|---|
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受講料(税込)
各種割引特典
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55,000円
( E-Mail案内登録価格 52,250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案内登録価格：本体47,500円＋税4,750円
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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)
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。 |
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| 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） アーカイブ配信について 視聴期間：終了翌営業日から7日間［11/5～11/11］を予定 ※動画は未編集のものになります。 ※視聴ページは、遅くとも終了翌営業日の正午までにマイページにリンクを設定します。 | |
| 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。 | |
| 対象 | ・R&D部門の研究者（実験データを記録、蓄積をしている方） ・実験データを記録、蓄積、分析でお困りの方 ・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】
【講師詳細はこちら】
セミナー趣旨
IoT等で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、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆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、効果的な利用、活用を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
本講演では、まず、R&D部門のデータ蓄積の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか？そのような状況にはどのような問題をはらんでいるのか？を説明させていただきます。次に、研究・実験データ、主にExcelの共有・利活用状況を改善するためには、データ探査・分析を意識したデータ蓄積が重要であることを説明させていただき、具体的にどのような点に注意をして、研究・実験データのExcelでの蓄積と分析を行っていくべきかを論じます。
最後に、データ共有システム、データベースを導入する場合の陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、解説します。
本講演では、まず、R&D部門のデータ蓄積の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか？そのような状況にはどのような問題をはらんでいるのか？を説明させていただきます。次に、研究・実験データ、主にExcelの共有・利活用状況を改善するためには、データ探査・分析を意識したデータ蓄積が重要であることを説明させていただき、具体的にどのような点に注意をして、研究・実験データのExcelでの蓄積と分析を行っていくべきかを論じます。
最後に、データ共有システム、データベースを導入する場合の陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、解説します。
セミナー講演内容
１．はじめに
1.1 会社概要
1.2 データ共有とは？
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・形骸化したデータ共有状況が引き起こす問題
2.3 属人的・形骸化した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・形骸化したデータ共有状況を脱するために必要な方策
3.2 データ探査・分析を意識したデータ蓄積方法と注意点
3.3 蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
3.4 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
４．陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
4.1 データ蓄積・ DB 化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
4.2 データ蓄積・ DB 化後に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□
※本セミナーでは、講師が指名し、皆様にご発言いただく場面がございます。
1.1 会社概要
1.2 データ共有とは？
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・形骸化したデータ共有状況が引き起こす問題
2.3 属人的・形骸化した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・形骸化したデータ共有状況を脱するために必要な方策
3.2 データ探査・分析を意識したデータ蓄積方法と注意点
3.3 蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
3.4 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
４．陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
4.1 データ蓄積・ DB 化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
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