本セミナーでは、R&D部門におけるデータの収集、処理、分析を自動化し、組織全体でデータを有効に活用する手法やツールについて解説いたします。
また、生産プロセスの効率化や品質向上、材料設計の加速化に向けた課題に対する解決策や具体的な手法について解説いたします。
日時
- 2025年10月22日 12時30分〜 2025年10月22日 16時30分
プログラム
生成AIの進化は、単なる業務効率化にとどまらず、“研究そのもののあり方”を問い直す段階へと進みつつあります。 本講座では、研究開発のDXを推進するための次なる鍵として、「AIエージェント」「MCP (Model Context Protocol) 」「A2A (Agent to Agent) 」といった最先端技術の活用法に焦点を当て、従来のPoCレベルを超えて、研究業務の自律化・意思決定支援・価値創出へとつながる構成と実践ステップをわかりやすく解説します。 生成AI × プラットフォーム × データをつなぐ“スマート連携”を通じて、「データはある」「AIもある」「でもつながらない」現場課題を乗り越え、研究現場とITの知見を融合した新たな研究支援基盤の構築を目指します。 クラウド技術 (Azure OpenAI、AI Servicesなど) を活用した構成はもちろん、AIが自律的に文脈を理解し判断・提案するための仕組み、特許・論文・実験レポート・CoAなど非構造データを活かすための戦略、さらに本講座では、「AIエージェント」「MCP」「A2A」といった最先端技術を組み込み、従来のマテリアルズ・インフォマティクス (MI) やプロセスインフォマティクス (PI) を“より高度で自律的な研究支援プロセス”へと進化させた新しい応用モデルについて、実例とともにご紹介します。
- 研究DXにおける生成AI活用の現在地と課題
- 研究開発現場では、単なる業務効率化にとどまらない「本質的な変革」が求められています。
本章では、生成AIがもたらす研究DXの最新潮流と、導入現場で直面している課題 (PoC止まり、属人化、ナレッジ再利用困難など) を整理し、“AIを使いこなす前提”となる考え方を共有します。
- 研究開発現場では、単なる業務効率化にとどまらない「本質的な変革」が求められています。
- “AIが活きる土壌”としてのデータ構造とプラットフォーム構築
- AIは「整ったデータの上でこそ活躍する」。
本章では、実験ノートや報告書、センサーデータなど多様な情報をAIが扱えるようにするためのデータ構造化・メタデータ設計の考え方と、Azureなどを用いた統合プラットフォーム構築の実践例を紹介します。
- AIは「整ったデータの上でこそ活躍する」。
- MCP・A2AによるAIエージェント連携と研究業務の自律化
- 生成AIを“回答するだけ”でなく“行動するAI”に進化させる鍵が、MCP (Model Context Protocol) やA2A (Agent to Agent) です。
AIがツールやDBと連携して業務を進める「AIエージェント化」の実現方法と、専門業務の自律化に向けた設計ポイントを解説します。
- 生成AIを“回答するだけ”でなく“行動するAI”に進化させる鍵が、MCP (Model Context Protocol) やA2A (Agent to Agent) です。
- 研究ナレッジ・非構造データの活用とトレンド分析AIの仕組み
- 論文・特許・報告書・社内文書といった“非構造データ”は、AIによる分析・検索・提案に活用できる重要な資源です。
LangChainやRAG構成を用いたナレッジ検索、埋もれた情報の価値抽出、トレンドの自動分析・可視化の仕組みを紹介します。
- 論文・特許・報告書・社内文書といった“非構造データ”は、AIによる分析・検索・提案に活用できる重要な資源です。
- マテリアルズ/プロセスインフォマティクスとの融合と応用展開
- 生成AIやAIエージェントは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) やプロセスインフォマティクス (PI) とも融合が進んでいます。
実験データの活用、材料物性の予測、新材料の提案、工程改善など、科学×AIによる具体的応用事例とアーキテクチャを紹介します。
- 生成AIやAIエージェントは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) やプロセスインフォマティクス (PI) とも融合が進んでいます。
- 導入・定着に向けたPoC突破と現場実装のための考え方
- PoCで止まらず、現場に定着するAIシステムを作るには、ユーザー巻き込み、評価設計、データ整備、セキュリティ対応など、多面的なアプローチが必要です。
本章では、導入〜運用に至るプロセスを段階的に整理し、継続的活用に向けた実践的な戦略を提示します。
- PoCで止まらず、現場に定着するAIシステムを作るには、ユーザー巻き込み、評価設計、データ整備、セキュリティ対応など、多面的なアプローチが必要です。
- Q&A/デモ紹介/最新クラウドサービス活用の実際
- 参加者の疑問に答えるQ&Aに加え、Azure AIやGPT、LangChainなどを用いた実例デモや構成例を紹介します。
理論だけでなく、「実際にどのように動くか」を視覚的に理解していただきます。
- 参加者の疑問に答えるQ&Aに加え、Azure AIやGPT、LangChainなどを用いた実例デモや構成例を紹介します。
受講料
- 1名様: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 複数名: 22,500円(税別) / 24,750円(税込)
案内割引・複数名同時申込割引について
R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。
「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 42,000円(税別) / 46,200円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
- R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
- R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー
- 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
- お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
ライブ配信セミナーをご希望の場合
- セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
- 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、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。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。 - Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
アーカイブ配信セミナーをご希望の場合
- 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
- 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
- 視聴期間は2025年10月23日〜11月6日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。 - セミナー資料は別途、送付いたします。