（12/7）研究者・技術者のための研究開発とAI活用～なぜAIを導入しても研究開発は速くならないのか実験・データ・解析・報告を一体化する研究開発迅速化の実践～

株式会社ケンシュー 代表取締役社長 倉地 育夫 氏

セミナーポイント

■はじめに
生成AIをはじめとするデジタル技術の進歩により、研究開発の生産性向上が期待されています。しかし、AIや解析ツールを導入しただけでは、研究開発が必ずしも速くなるとは限りません。実験計画、データ整理、解析、グラフ作成、レポート作成が個別に行われ、過去のデータや判断根拠が十分に再利用されていないことが、研究開発を停滞させる大きな要因となっています。
本講演では、研究開発を迅速化するために、個々の作業を単に自動化するのではなく、仮説、実験、観察、記録、解析、意思決定までを一つの流れとして再設計する考え方を解説します。オブジェクト指向やデータ駆動の発想を取り入れながら、フロントローディング、タグチメソッド、ベイズ最適化など、少ない試行で成果につなげる実践手法を紹介します。
さらに、生成AI、Python、R、Excelの適切な使い分け、再活用可能な実験データの残し方、解析・グラフ化・レポート作成を効率化する方法を、実際の研究開発事例を交えて説明します。研究者・技術者個人が明日から始められる改善と、組織として取り組むべき研究開発改革の両面から、AI時代に求められる「速い研究開発」の実現方法を提示します。

■ご講演中のキーワード：
• 研究開発迅速化
• 生成AI
• 実験計画
• データ駆動型研究開発
• 研究データの再活用
• フロントローディング
• タグチメソッド
• ベイズ最適化
• Python・R・Excel活用
• レポート作成効率化

■受講対象者：
管理職から実務担当者まで本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です
AI可読なデータベース構造に関心のある方

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど：
AIの活用の仕方まで解説するので、受講後復習を行うことができます。

■本セミナーで習得できること：
研究開発迅速化
• 生成AI の活用方法
• 実験計画立案方法
• データ駆動型研究開発の方法論
• 研究データの再活用の考え方
• フロントローディング
• タグチメソッド
• ベイズ最適化
• Python・R・Excel活用

セミナー内容

1．なぜ今、研究開発の進め方を見直すのか
　　1.1　AI時代においても研究開発が速くならない理由
　　1.2　実験・解析・レポート作成に共通する非効率
　　1.3　本セミナーで扱う「迅速化」の全体像
　　1.4　事例に学ぶ、研究開発効率化のインパクト

2．研究開発を速めるための基本的な考え方
　　2.1　実験を速める発想法：オブジェクト指向とデータ駆動
　　2.2　科学と技術の違いを実務にどう生かすか
　　2.3　仮説・観察・記録をつなぐ実験設計の考え方
　　2.4　少ない試行で成果につなげる進め方

3．生成AI・Python・Rをどう実務に生かすか
　　3.1　生成AIで何が変わり、何が変わらないか
　　3.2　研究開発実務における生成AIの役割
　　3.3　Python・R・Excelの使い分け
　　3.4　無料ツールを組み合わせた実務環境の作り方

4．実務を変えるための事例研究
　　4.1　少ない実験回数で成果につなげた事例
　　4.2　短期間で意思決定につなげた事例
　　4.3　否定の証明から実用化へ進んだ事例
　　4.4　事例から見える「速い研究開発」の共通点

5．実験計画からレポート作成までを迅速化する実践手法
　　5.1　効率を高める実験の進め方
　　　（１）実験の戦略と戦術
　　　（２）フロントローディング
　　　（３）タグチメソッド
　　　（４）ベイズ最適化
　　　（５）その他の効率化手法
　　5.2　再活用を前提としたデータ整理法
　　　（１）後で使えるデータと使えないデータの違い
　　　（２）実験条件・測定条件・判断根拠の残し方
　　　（３）Excel管理の限界と改善の方向
　　　（４）AI・解析につながるデータ構造の考え方
　　5.3　解析・グラフ化の迅速化
　　5.4　レポート作成の迅速化

6．明日から何を変えるか
　　6.1　最初に着手すべき改善ポイント
　　6.2　個人で始める実験効率化
　　6.3　組織で進める研究開発改革
　　6.4　今後習得すべきスキル

出典：株式会社情報機構（https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AG2612C4.php）。掲載は情報機構との提携によります。