セミナー紹介

 デジタルトランスフォーメーション(DX)による企業変革の時代に突入し、研究開発分野にもDXの導入の重要性が叫ばれています。DXを進める上で核となる技術として注目を集めるのは、やはり人工知能(AI)です。第3次ブームと言われる中、人工知能(AI)の開発は日進月歩で進み、産業界ではAIに寄せる期待が以前に増して膨らんでいます。

 ところが、その期待の大きさの半面、事業や研究開発へのAIの本格的な導入はこれからという企業が大半です。とりあえず導入したものの、PoC(Proof of Concept;概念実証)や実証実験止まりというケースはよく見られます。AIは必ずしも万能ではない上に、自社のビジネスや研究開発にAIを活用し、成果を出すのは簡単な問題ではないからです。

 本セミナーでは、AIを活用して事業や研究開発の強化につなげるヒントを提供します。まず、富士通研究所人工知能研究所所長の岡本青史氏が、AI活用で失敗しないために必須の現在のAIについてその本質を語ります。続いて、住友化学デジタル革新部部長の金子正吾氏と同部R&Dデータ科学チーム チームリーダの西野信也氏が、同社が研究開発のデジタル化の一環として進め、成功を収めているマテリアルズ・インフォマティクス(MI)の事例を紹介します。

 また、AIを活用する上でカギとなるデータとその分析について、エルゼビア(本社オランダ)Analytical Services APAC teamアナリストである佐藤遼氏より講演します。同社の世界最大級の抄録・引用文献データベースである「Scopus(スコーパス)」からの論文情報、および研究分析ツール「SciVal(サイバル)」の効果的な活用方法を紹介します。

 セミナー参加者特典として、ScopusおよびSciValの利用コーナーも設置します。このセミナーだけの特典もありますので、是非ご参加ください。

受講効果

チェック事業や研究開発のDX化を進める要件が分かります。

チェックAIの「本質」を理解し、事業や研究開発に生かすためのヒントを得られます。

チェック有望な事業や研究開発領域を膨大なデータから見つけ出す1つの方法を提供します。

チェック科学技術情報を今後の事業・研究戦略に生かす効果的な活用方法を知ることができます。

開催概要

セミナー名 【日経クロステック ラーニング特別編】
事業・研究開発をDX化へ導く失敗しないAI・データ活用
日時 2020年 9月 3日(木)13:00~17:00(開場12:30予定)
会場 東京・永田町
JA共済ビル カンファレンスホール
東京メトロ有楽町線、半蔵門線、南北線 「永田町駅」4番出口 徒歩2分
受講料

19,800円(税込み)
※受講料には、昼食は含まれておりません。

定員 60名
※最少開催人数(15名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
主催 日経クロステック 日経ものづくり
協賛 エルゼビア・ジャパン

プログラム

13:00~13:40
 1. 現代の人工知能の魅力とワナ 
AI研究の歴史を振り返ることで、現代のAIと古典的なAIとの本質的な差異を明らかにし、現代AIの魅力と根源的な課題を掘り下げる。その上で、富士通研究所におけるAI研究の取り組みを具体的な事例を交えて紹介し、AI活用の成功のカギを握る要因について述べる。さらに、現在、AI研究者が取り組んでいる最前線の研究テーマを概説し、AIの将来を展望する。

岡本 青史(おかもと せいし)氏

富士通研究所 フェロー 人工知能研究所 所長

1991年株式会社富士通研究所入社。以来、機械学習、推論、自然言語処理、知識検索などの人工知能の研究開発に従事。2011年より3年間は、富士通株式会社にて、ビッグデータ新規事業開拓およびデータサイエンティスト育成業務に従事。科学研究費補助金 基盤A 研究代表者(2005年~2008年)東京大学大学院情報理工学系研究科客員教授(2008年~2013年)JST ERATOパネルメンバー(2019年)博士(理学)

1991年株式会社富士通研究所入社。以来、機械学習、推論、自然言語処理、知識検索などの人工知能の研究開発に従事。2011年より3年間は、富士通株式会社にて、ビッグデータ新規事業開拓およびデータサイエンティスト育成業務に従事。科学研究費補助金 基盤A 研究代表者(2005年~2008年)東京大学大学院情報理工学系研究科客員教授(2008年~2013年)JST ERATOパネルメンバー(2019年)博士(理学)。
13:40~14:20
 2. マテリアルズ・インフォマティクスの可能性 
Society5.0が提唱され、社会システムのあり様が大きく変わりつつある中、ものづくりの現場も変革が求められている。それは、素材・材料の開発現場も例外ではない。プロダクトライフサイクルの短縮化傾向は加速され、材料開発に投資できる時間・コストが限られ、今まで以上に、独創的かつ高性能な材料を短期間で開発することが求められる。それに対する解法としてマテリアルズ・インフォマティクス(MI)が注目されている。当社でのMIを用いた材料開発の取り組みを通じて見えてきた課題を踏まえ、MIが材料開発における“魔法の杖“となりうるのか、考えてみる。

金子 正吾(かねこ しょうご) 氏

住友化学 デジタル革新部 部長

2003年、住友化学入社。大学専攻は化学工学、博士(工学)。入社以来、13年に渡りプロセスエンジニアとして製造技術、プロセス開発に従事。2016年より3年間、本社生産技術部にて工場生産部門におけるデジタル革新(スマートファクトリー)を企画推進。2019年より現職。

2003年、住友化学入社。大学専攻は化学工学、博士(工学)。入社以来、13年に渡りプロセスエンジニアとして製造技術、プロセス開発に従事。2016年より3年間、本社生産技術部にて工場生産部門におけるデジタル革新(スマートファクトリー)を企画推進。2019年より現職。

西野 信也(にしの しんや) 氏

住友化学 デジタル革新部 R&Dデータ科学チーム チームリーダ

アカデミアでの理論・計算科学研究、材料メーカでの応用研究開発、IT企業でのソリューションサービスを遍歴した後に、文科省卓越研究員として2016年に住友化学入社。先端材料開発研究所にてマテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発に従事。2019年より現職にてマテリアルズ・インフォマティクスの全社展開を推進。

アカデミアでの理論・計算科学研究、材料メーカでの応用研究開発、IT企業でのソリューションサービスを遍歴した後に、文科省卓越研究員として2016年に住友化学入社。先端材料開発研究所にてマテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発に従事。2019年より現職にてマテリアルズ・インフォマティクスの全社展開を推進。
14:35~15:15
 3. 論文データを活用しデジタル化を推進 ─研究開発戦略での活用─ 
研究開発戦略を策定する上で、デジタル化による変革が急速に進んでいます。この変化を踏まえ、世界の論文データを収集して活用する仕組みをつくることで研究開発戦略に活用し、業務の高速化や高度化に取り組む活動事例を紹介します。また、具体的な分析事例を紹介し、企業の研究開発やビジネスにどのように応用できるかについて展望します。

佐藤 遼(さとう りょう) 氏

エルゼビア・ジャパン Analytical Services APAC team アナリスト

15:30~16:20
 4. Q&Aセッション 

<モデレーター>

近岡 裕

近岡 裕

日経クロステック副編集長

16:20~17:00
 5. 展示ブース観覧/体験デモ 
※プログラムは変更になる場合があります。あらかじめご了承願います。
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