R&D部門のAI実運用を支えるデータ基盤構築・運用セミナーを開催

属人的なデータ管理から脱却し、実験研究とAI・機械学習を連携する実践手法を解説

日本アイアール株式会社

2026年7月29日 11時00分

アイアール技術者教育研究所は、研究開発部門のデータ共有・利活用を進め、AI・機械学習を実験研究へ組み込むための実践的な考え方や運用上の注意点を学べる公開セミナーを開催します。

IoTやAIの普及により、製造工程以降ではデータ活用が進む一方、公的研究機関や民間企業のR&D部門では、実験データや研究情報の管理が属人化し、共有や活用が進みにくい状況があります。こうした属人化は、必要な情報の探索に時間を要するほか、過去の知見の再利用や研究結果の検証・再現を難しくします。また、AIや機械学習の環境を整えても、分析しやすい形でデータが蓄積されていなければ、研究業務への実装は困難です。

研究開発力と競争力を高めるためには、研究データを適切に管理し、継続的に活用できる基盤の整備が求められています。

セミナー概要

セミナー名：「AI・機械学習」×「従来型研究開発」を最適化するデータ基盤構築と運用の極意
開催形式：オンライン（Zoom LIVE配信/アーカイブ配信）
開催日時：

【LIVE配信】2026/10/7（水）10:30～16:30

【アーカイブ配信】2026/10/9～10/23
受講料：49,500円（税込）/1名（複数名受講割引あり）
担当講師：上島豊講師（株式会社キャトルアイ・サイエンス　代表取締役）

講座詳細

本セミナーでは、R&D部門におけるデータ共有・利活用の課題を整理し、属人的なデータ管理から脱却するための蓄積方法や運用体制を解説します。あわせて、AI・機械学習を実験研究に組み込む方法、データベースとの連携時に注意すべき点、システム導入・運用で陥りやすい課題と対策を具体例とともに紹介します。

セミナープログラム

１．はじめに

　　講演者のR&D実績、データ共有・利活用への取り組み

２．R&D部門のデータ共有の実情

　　データ蓄積の現状、属人的な管理が生まれる原因、属人化によって生じる問題

３．データ共有はどう実現し、何が期待できるか？

　　属人的なデータ蓄積から脱却するための方策、報告書共有の効果と限界、

　　データ共有による研究活動の改善点

４．データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法とその運用

　　データ探査を意識した蓄積方法、データ分析の進め方、プロジェクトチームの構成、

　　メンバーに求められる資質

５．AI、機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか？

　　機械学習などのMIの特性、活用時の注意点、実験研究へ組み込む方法

６．データベースと機械学習の連携、運用を維持、拡張させていくときの課題と対策

　　R&D部門におけるデータベースの必要性、機械学習との連携時の注意点、

　　導入時・運用後に生じやすい課題と対策

７．まとめ

　　講演内容の振り返り、データ共有・利活用を進める際の要点

想定対象

・AIや機械学習の利用環境は整備したものの、実運用へ移行できていない方
・研究開発部門のデータ共有や利活用に課題を感じている方
・蓄積した研究データの分析方法に悩んでいる方
・自社や一般的なR&D部門のデータ共有・活用状況を知りたい方
・R&D部門のデータへAIを活用したいと考えている方
・研究データの利用・活用を推進する具体的なメリットを知りたい方
・データベースやデータ共有システムの導入を検討している方
・導入済みのデータ基盤を継続的に運用・拡張したい方

※このセミナーの詳細はこちら

https://nihon-ir.jp/seminar/ai_traditional-research-and-development_data-infrastructure/

アイアール技術者教育研究所は、製造業向け技術者教育サービス（セミナー、eラーニング、研修、出版）を通じ、現場で役立つ知識・ノウハウの提供を継続してまいります。