電子実験ノート・ラボノートを活用したデータ収集、一元管理の進め方

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本セミナーでは、研究・実験データの共有・データ蓄積方法、電子実験ノートの種類・特徴、データ共有基盤のメリット/デメリット、データ蓄積での注意すべき点、蓄積されたデータ分析の注意点、データ蓄積を行うための意識改革、研究・実験データの共有、利活用を促進の体制・条件について、豊富な経験と研究に基づき、実践的に分かりやすく解説いたします。

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プログラム

第1部 研究DX推進への電子ラボノート導入と実装の進め方

(2026年6月26日 10:00〜11:30)

 研究DXの中核的インフラとして電子ラボノートが位置付けられつつある一方、その導入と定着には、技術面のみならず運用・文化面の双方からのアプローチが必要となる。  本講演では、奈良先端科学技術大学院大学における電子ラボノートの全学展開へ向けたアクションを具体的に紹介する。さらに、APIを活用したデータ利活用、共用実験装置および自動実験プラットフォームとの統合事例を通じて、研究データ基盤がもたらす価値と実装の道筋を共有し、明日から取り組めるヒントを提供する。

  1. はじめに
  2. 研究DXにおける電子ラボノートの位置付け
    1. 世界の動向とFAIR原則
    2. 目指すデータフロー
    3. 実験における人間とAIの関係性
  3. 電子ラボノート導入に向けた取組み
    1. 電子ラボノートの導入ハードル
    2. 電子ラボノートの選定基準
    3. 導入に向けたアクション (スモールスタートから全学展開まで)
    4. 垣根を超えた運用体制とアウトリーチ活動
  4. 電子ラボノートの実装・活用
    1. 機械学習に適したテンプレート作成
    2. APIを活用したデータ抽出とQRコードによるサンプル管理
    3. 共用実験装置との統合事例
    4. 自動実験プラットフォームとの統合事例
  5. データ収集のための文化形成
    1. フレームワーク思考と探求思考の組合せ
    2. オープンマインドツールによるコミュニケーションの見える化
  6. おわりに

第2部 電子実験ノートと生成AIの連携によるデータ収集と一元管理の進め方

(2026年6月26日 12:10〜13:40)

 本講演では、電子実験ノート (ELN) を活用した研究データの収集・一元管理の実践方法について解説する。紙ノート運用の課題を踏まえ、再現性・共有性・検索性を高めるための設計指針を提示する。特に、商用サービスに依存しない自前構築型ELNの利点に着目し、サーバー構築から運用設計までを含めた実践的な導入方法を紹介する。さらに、導入効果の定量評価や、生成AI・認証基盤との連携を通じた拡張的なデータ活用についても議論する。

  1. ELN導入の目的と設計思想
  2. 商用ELNと自前構築型ELNの比較
  3. 自前構築が有効な理由
    • 柔軟性
    • 拡張性
    • コスト
  4. ELNに必要なシステム構成の全体像
  5. サーバー構築の基本
    • オンプレミス
    • クラウド
  6. Docker等を用いた環境構築の実践例
  7. バックアップ・冗長化戦略
  8. セキュリティ設計とアクセス管理
  9. SAML認証によるシングルサインオン
  10. 実験データの構造化とテンプレート設計
  11. 検索性を高めるメタデータ設計
  12. 研究現場への導入と定着の課題
  13. 生成AIとの連携によるデータ活用
  14. 実験ノート活用による業務削減の具体例
  15. ELN構築に必要な技術知識と学習方法

第3部 多機能電子実験ノートによるラボのデータ収集と一元管理のポイント

(2026年6月26日 13:50〜15:20)

 研究開発現場では、実験データが個人やツールごとに分散し、十分な活用が進まないケースが多く見られます。  本講演では、一般的な電子実験ノート (ELN) によるデータ記録のデジタル化に加え、情報統合を志向した多機能型電子実験ノートの活用により、データ収集から一元管理、共有・再利用までを効率的に実現するアプローチを解説します。研究データの可視化と利活用を通じた生産性向上のポイントをご紹介します。

  1. 研究開発におけるデータ分散・属人化の課題
  2. 紙ノート・Excel管理の限界とリスク
  3. 電子実験ノート (ELN) の基本機能と役割
  4. 実験記録のデジタル化による業務変革
  5. 一般的なELNの適用範囲と限界
  6. データ収集プロセスの標準化の重要性
  7. メタデータ付与による検索性向上
  8. トレーサビリティ確保とコンプライアンス対応
  9. データの蓄積から活用への転換
  10. 情報統合を志向した多機能型電子実験ノートとは
  11. ELNを超えたデータ統合・管理の考え方
  12. 分析機器・外部システムとの連携による自動データ収集
  13. 異種データの統合管理
    • 構造化
    • 非構造化
  14. 部門横断でのデータ共有とナレッジ活用
  15. データガバナンスとアクセス制御
  16. データ品質向上と再現性確保
  17. 導入ステップと定着化のポイント
  18. 業界別活用の方向性
    • 医薬
    • 食品
    • 化学など
  19. データドリブン研究開発への進化

第4部 電子実験ノートを活用したデータ収集、一元管理の進め方

(2026年6月26日 15:30〜17:00)

 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部門では、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。  本講演では、R&D部門のこれら問題を改善するために電子実験ノートがどのように役に立つのか?また、その限界に関して話をさせていただきます。更に、電子実験ノートを導入する際に各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等に関して、説明させていただきます。

  1. はじめに
    • 講演者のR&D実績とデータ共有の取り組みについて
  2. R&D部門のデータ共有の実情
  3. 電子実験ノー トでデータ共有状況の何が改善し、何が改善しないか?
    1. 電子実験ノートのメリット、デメリット及び選択基準
    2. 電子実験ノートで改善できない部分はどうすべきなのか?
    3. R&D部門の蓄積データの特徴
    4. R&D部門の蓄積データの活用方法
  4. 電子実験ノート等データ共有基盤を導入、運用する場合の注意点
    1. データ共有基盤導入時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
    2. データ共有基盤運用後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
  5. まとめ

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