■開催日時：2025年02月14日(金) 10:30〜16:30
■会場：【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます
■定員：30名
■受講料：55,000円（税込、資料付き／1人）
※最新のセミナー情報を「配信可」にすると割引適用（登録無料）
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
・1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
■備考：
資料付き
【LIVE配信セミナーとは？】
■主催：（株）R&D支援センター
■講師：
（株）キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 上島 豊 氏
講師HP：https://www.i4s.co.jp/
■経歴
1997年3月 大阪大学大学院 工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 博士課程修了
1997年4月 日本原子力研究所 関西研究所 研究員（〜2006年3月）
2006年4月 有限会社 キャトルアイ・サイエンス 代表取締役
2008年8月 株式会社 キャトルアイ・サイエンス 代表取締役
■主な参加国家プロジェクト
2000年〜2005年 総務省JGNプロジェクト「JGNを使った遠隔分散環境構築」
2001年〜2006年 文部科学省 ITBLプロジェクト
2002年〜2007年 文部科学省 バイオグリッドプロジェクト
2003年〜2012年 文部科学省 超高速コンピュータ網形成プロジェクト（NAREGI）
2003年〜2008年 文部科学省リーディングプロジェクト
「生体細胞機能シミュレーション」
■その他の活動
2001年〜 奈良県西大和学園 SSH（Super Science Highschool）指導委員
2006年〜 NPO法人 CAE懇話会 大規模データマネージメント研究会 担当幹事
■受賞歴
1999年6月 日本原子力研究所 有功賞
「高並列計算機を用いたギガ粒子シミュレーションコードの開発」
2003年4月 第7回サイエンス展示・実験ショーアイデアコンテスト
文部科学大臣賞「光速の世界へご招待」
2004年12月 第1回理研ベンチマークコンテスト 無差別部門 優勝
■出版物
培風館「PSE book―シミュレーション科学における問題解決のための環境 (基礎編)」
ISBN：456301558X
培風館「PSE book―シミュレーション科学における問題解決のための環境 (応用編)」
ISBN：4563015598
培風館『ペタフロップス コンピューティング』 ISBN978-4-563-01571-8
臨川書店『視覚とマンガ表現』 ISBN978-4-653-04012-5
■受講対象・レベル：
・データ管理でお困りの方
・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ管理、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
■習得できる知識：
・研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法
・データ探査、分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点
・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
・データ探査、分析を意識した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、利活用を促進するためのシステムと体制の条件
■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孕んでいるのか？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。
■プログラム：
０．会社紹介、講師紹介
１．R&D部門のデータ蓄積の実情
1-1 R&D部門のデータ共有状況
1-2 属人的データ蓄積状況が生み出される原因
1-3 属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
２．属人的データ蓄積状況を改善するために必要な方策
2-1 属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
2-2 データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法
2-3 蓄積されたデータを使ったデータ分析方法
2-4 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
３．陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
3-1 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
3-2 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
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