2月20日(木) Enthought合同会社主催「〈データとAIが未来を拓く〉マテリアルズ・インフォマティクスにおけるデータ駆動型材料開発の最新動向と実践手法、材料計測、将来展望」セミナー講座を開講
①Enthought合同会社：溝上氏・佐藤氏 ②三井化学／信州大学/大阪大学／MISTEM合同会社：向田氏 ③積水化学工業：新明氏 ④産業技術総合研究所：室賀氏 ⑥トヨタ自動車：庄司氏による講演です
株式会社AndTech（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：陶山 正夫、以下 AndTech）は、
R&D開発支援向けZoom講座の一環として、「材料開発・機械学習・データサイエンス」を実現する「マテリアルズ・インフォマティクスの最新活用事例」の講座を開講いたします。
本講演では、MIを加速させるための実践的な解決策として「有用なデータ基盤を構築するための実践的な方法」「AIスーパーモデルの活用」というアプローチを紹介し、データ戦略の重要性、AIスーパーモデルの仕組みと利点、活用事例を解説することで、MIによる材料開発の未来を拓く道筋を説明します！
本講座は、2025年02月20日開講を予定いたします。
詳細：https://andtech.co.jp/seminars/1efc109b-c1d6-6f1e-bc6a-064fb9a95405
Live配信・WEBセミナー講習会 概要
──────────────────
テーマ：Enthought合同会社主催・特別講座
〈データとAIが未来を拓く〉マテリアルズ・インフォマティクスにおけるデータ駆動型材料開発の最新動向と実践手法、材料計測、将来展望
～先端MIの国内外動向、質を高める基盤データ構築、人材育成、先端自動車材開発のAI活用例～
開催日時：2025年02月20日(木) 12:50-17:10
参 加 費：5,500円（税込） ※ 電子にて資料配布予定
U R L ：https://andtech.co.jp/seminars/1efc109b-c1d6-6f1e-bc6a-064fb9a95405
WEB配信形式：Zoom（お申し込み後、URLを送付）
セミナー講習会内容構成
────────────
∽∽───────────────────────∽∽
第1部 主催者側からの開会の挨拶
∽∽───────────────────────∽∽
●Enthought(エンソート)合同会社・代表取締役社長：溝上 勝功 氏
∽∽───────────────────────∽∽
第2部 マテリアルズ・インフォマティクス活用による素材・材料開発：効率化、人材育成、次世代AI技術の統合
∽∽───────────────────────∽∽
●三井化学株式会社・DX推進本部・DX企画管理部／信州大学・工学部・特任教授／
東北大学・材料科学高等研究所・特任教授(招聘)／大阪大学・基礎工学研究科招聘教授／
MISTEM合同会社・代表 博士（工学）：向田 志保 氏
∽∽───────────────────────∽∽
第3部 マテリアルズインフォマティクス活用による素材・材料開発の効率化と人材育成、環境構築の仕組み化
∽∽───────────────────────∽∽
●積水化学工業株式会社・先進技術研究所・情報科学推進センター・センター長 (兼)
MI推進グループ・グループ長：新明 健一 氏
∽∽───────────────────────∽∽
第4部 高機能材料の研究開発加速に向けたAI活用
∽∽───────────────────────∽∽
●産業技術総合研究所・ナノカーボンデバイス研究センター(兼)主任研究員：室賀 駿 氏
∽∽───────────────────────∽∽
第5部 マテリアルズ・インフォマティクスの可能性を引き出す：世界の最新技術動向と課題解決への実践的なアプローチ
∽∽───────────────────────∽∽
●Enthought(エンソート)合同会社・プロフェッショナルサービス＆カスタマーサクセス・ダイレクター：佐藤 祐樹 氏
∽∽───────────────────────∽∽
第6部 MIとDX -自動車用材料開発におけるAI×データの活用-
∽∽───────────────────────∽∽
●トヨタ自動車株式会社・先進データサイエンス統括部・AD8(兼)プロジェクト長：庄司 哲也 氏
本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題
───────────────────────
①素材・材料開発へのMI活用の事例
②AIスーパーモデルの仕組みと利点
③MI人材育成の具体的な戦略
④マテリアルズ・インフォマティクスにおけるデータの課題と重要性
⑤サプライチェーンを考慮した材料開発の未来像
本セミナーの受講形式
─────────────
WEB会議ツール「Zoom」を使ったライブLive配信セミナーとなります。
詳細は、お申し込み後お伝えいたします。
株式会社AndTechについて
────────────
化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、
幅広い分野のR&Dを担うクライアントのために情報を提供する研究開発支援サービスを提供しております。
弊社は一流の講師陣をそろえ、「技術講習会・セミナー」に始まり「講師派遣」「出版」「コンサルタント派遣」
「市場動向調査」「ビジネスマッチング」「事業開発コンサル」といった様々なサービスを提供しております。
クライアントの声に耳を傾け、希望する新規事業領域・市場に進出するために効果的な支援を提供しております。
株式会社AndTech 技術講習会一覧
─────────────────
一流の講師のＷＥＢ講座セミナーを毎月多数開催しております。
https://andtech.co.jp/seminars/search
株式会社AndTech 書籍一覧
──────────────
選りすぐりのテーマから、ニーズの高いものを選び、書籍を発行しております。
株式会社AndTech コンサルティングサービス
─────────────────────
経験実績豊富な専門性の高い技術コンサルタントを派遣します。
https://andtech.co.jp/business-consulting
本件に関するお問い合わせ
─────────────
株式会社AndTech 広報PR担当 青木
メールアドレス：pr●andtech.co.jp（●を@に変更しご連絡ください）
下記プログラム全項目（詳細が気になる方は是非ご覧ください）
──────────────────────────────
∽∽───────────────────────∽∽
第1部 主催者側からの開会の挨拶
∽∽───────────────────────∽∽
本講演会の主催企業である「Enthought合同会社」からの開会挨拶
∽∽───────────────────────∽∽
第2部 マテリアルズ・インフォマティクス活用による素材・材料開発：効率化、人材育成、次世代AI技術の統合
∽∽───────────────────────∽∽
本講座では、MIの基礎から応用までを分かりやすく解説し、効率的な材料開発手法や実践事例を紹介します。
さらに、MI人材育成の具体的な戦略を提示し、データ駆動型材料開発のノウハウを共有します。
【プログラム】
1.導入: MIと生成AIがもたらす材料開発の変革
1.1 MIの基本概念と生成AI（LLM）の役割
2.効率化手法と事例紹介
2.1 実験データからのパターン認識と予測モデル
2.2 新素材の迅速な探索事例
3.MI人材育成の戦略的アプローチ
3.1 教育プログラムの設計
3.2 企業・研究機関での育成事例
4.実践的ノウハウの共有
4.1 データ駆動型開発のワークフロー構築
4.2 データ品質と標準化の重要性
5.次世代技術の統合と展望
5.1 サプライチェーンを考慮した材料開発の可能性
5.2 持続可能な開発におけるAIの貢献
∽∽───────────────────────∽∽
第3部 マテリアルズインフォマティクス活用による素材・材料開発の効率化と人材育成、環境構築の仕組み化
∽∽───────────────────────∽∽
本講座では、素材・材料開発において有効にMIを活用するために、
積水化学工業株式会社がおこなってきたMI推進の戦略、人材育成、そしてMIの活用事例について述べる。
【プログラム】
1．MIの導入
1.1 積水化学におけるMI活用の紹介
1.2 社会課題とMIへの期待
2. MIの材料・素材開発への活用事例
2.1 フィルム製品の自動配合設計と品質予測システムの構築
2.2 外部データを活用した触媒材料の探索
2.3 中間物性を活用した複合材料の設計
3. 材料・素材開発へのMI活用に向けた仕組み作り
3.1 MI人材の育成と仕組み化
3.2 データ駆動型材料開発を実現するための環境整備
3.3 MI×実験自動化への展開と将来展望
∽∽───────────────────────∽∽
第4部 高機能材料の研究開発加速に向けたAI活用
∽∽───────────────────────∽∽
本講座では、では材料分野で研究開発の加速に向けたAI活用の考え方を紹介する。
【プログラム】
1. 材料化学分野におけるデータ活用のこれまで
1.1 手法の歴史的背景
1.2 データ活用のトレンド
2. 多様なデータを取り込めるマルチモーダルAI
2.1 複雑な材料をAIで扱う難しさ
2.2 深層学習を用いた材料物性の予測
3. AIによる自律駆動実験
3.1 実験の自動化と自律化
3.2 実験プロセスを自律化するためのポイント
4. これからのAIの活用
∽∽───────────────────────∽∽
第5部 マテリアルズ・インフォマティクスの可能性を引き出す：世界の最新技術動向と課題解決への実践的なアプローチ
∽∽───────────────────────∽∽
本講演では、MIを加速させるための実践的な解決策・アプローチを示す。
有用なデータ基盤を構築するための実践的な方法と、AIスーパーモデルの仕組みと利点について述べる。
【プログラム】
1.マテリアルズ・インフォマティクスを加速するためのデータ課題の克服
1.1 企業が直面する複合的・具体的な課題：データ取得とデータ整備
1.2 データの重要性と将来への備え
2.アプローチ1: 有用なデータ基盤の構築
2.1 データ整備のための実用的なガイダンス
2.1.1 データ整備の主要な原則とベストプラクティス
2.1.2 適切なツールとテクノロジーの選択
2.1.3 弊社の支援例
2.2 有用なデータ基盤の長期的な利点
3.アプローチ2: AIスーパーモデルによるデータ不足の克服
3.1 AIスーパーモデル：データ不足に対する新たなソリューション
3.3.1 直感・理論・データ（統計）の融合がもたらす革新
3.2 データが限られた状況におけるAIスーパーモデルの利点
3.3 AIスーパーモデル：海外発の最新事例
4.AIスーパーモデル技術の詳細
4.1 AIスーパーモデルの基盤となるメカニズム
4.2 AIスーパーモデルと従来のアプローチとの違い
5.まとめ
5.1 データ不足に対処するための2つのアプローチ
5.2 AIスーパーモデルの可能性
5.3 マテリアルズ・インフォマティクス成功に向けた次の一歩
∽∽───────────────────────∽∽
第6部 MIとDX -自動車用材料開発におけるAI×データの活用-
∽∽───────────────────────∽∽
当講座では、材料開発の中でのAI活用を事例と、
AI技術の活用やデータの蓄積・シェア・データドリブンな意思決定に繋げていくために必要な意識・環境についての考え方を述べる。
【プログラム】
1.はじめに 材料開発へのAI活用（歴史の振り返り）
2.材料データの特徴と最近の動向
3.先端的な材料の研究開発でのAI活用の事例紹介
3.1 希土類磁石の研究における階層的AI活用事例の紹介
4.プラットフォームの紹介
4.1 WAVEBASE（データアナリティクスプラットフォームの紹介と簡単な活用事例）
4.2 WAVEMAP（データ相互利用活用プラットフォームの紹介）
5.将来に向けて
＊ 本ニュースリリースに記載された商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。
＊ 本ニュースリリースに記載された内容は発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。
すべての画像
