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【データ駆動】研究開発DXゾーン
マテリアルを通じて、お客さまと社会の課題を解決し「ひと」と「地球」のウェルビーイングに貢献する
化学品商社であるNAGASEの視点でマテリアルズインフォマティクスの各種サービスをご紹介します。化成品・樹脂原料・先端材料・食品・農業・化粧品・医薬品などの業界において、研究開発データの活用、材料開発の効率化、AI・機械学習による実験最適化(MI)に関心をお持ちの研究者、技術者、DX推進責任者、などの方々におすすめです！膨大なデータを正しく【蓄積】【活用】【連携】させることで、お客さまと共にコンシェルジュとしてご支援します。
Uncountable（アンカウンタブル）は、材料開発分野に特化して研究開発全体のデータ駆動化を支援する“データマネジメントプラットフォーム”です。電子実験ノートを中心とした各種機能を用いて実験データの「蓄積⇒解析・分析⇒実験⇒再蓄積のサイクル」を作ることで、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用したデータ駆動型の研究開発を実現します。また、AIを用いた実験⽅法の予測など便利な機能も搭載しています。
"研究開発のスピードと精度を、機械学習(AI)で加速する" 製造業の競争力は、どれだけ早く、正確に、革新的な製品を生み出せるかにかかっています。 その鍵を握るのが、機械学習によるデータ活用です。材料特性の予測、試験結果の解析、設計パターンの最適化─研究開発の現場では、すでにAIが「第2のエンジニア」として広く活躍しています。このソフトを用いることにより、機械学習によるデータ活用が可能になります。
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12月18日（金） 12:15 ~ 12:45会場：シーズ&ニーズセミナーA（南3ホール）
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12:15 ~ 12:45MI（マテリアルズ・インフォマティクス）やAIで成果を出すために必要な研究開発データの構造化
R&Dデータがあるだけでは成果につながらない、成果にはデータの「構造化」が重要
～MI・AIで上手くいっていない人、R&D競争力強化・属人的リスク低減に興味がある人向け～事前登録聴講登録は
こちら【講演概要】生成AIはとっても便利で上手く使えば人間では到達が難しいことを実現できる可能性を秘めている技術であることは疑いようがないと思います。ところが、生成AIが広く認知されるようになって数年経っても研究開発での成果は一部にとどまっています。この原因は「データ」にあると考えています。R&D特有の事情からAIや機械と相性が良くないデータとは何かを明らかにしつつ、どうすればよいのか解決策を説明いたします。
渡部 彬人 氏
長瀬産業株式会社未来共創室
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未来共創室
東京都 東京都中央区日本橋小舟町5番1号
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