AIと機械学習を融合させるデータ基盤の構築セミナー

AIと機械学習を活用するためのデータ基盤構築セミナー

アイアール技術者教育研究所では、研究開発部門のデータ共有や利活用を促進し、AIや機械学習を実験研究に取り入れるための実践的なセミナーを開催します。このセミナーは、AI時代における研究開発の新たなアプローチを学ぶ絶好の機会です。

セミナーの背景

近年、IoTやAI技術の進展により、多くの企業や研究機関がデータを収集し、その利活用に乗り出しています。しかし、R&D部門では未だに実験データや研究情報の管理が属人的であり、情報の共有や利活用に課題を抱えているのが実情です。データの探索に多くの時間が取られ、過去の知見を再利用することが難しくなっているのです。これにより、AIや機械学習の導入が進んでも、それを実際の研究業務に結びつけることができない状況が続いています。

研究開発力を高めるために

今後の研究開発を行う上で、データの効果的な管理と活用は不可欠です。研究データを適切に蓄積し、それを継続的に利用できる基盤の整備が求められます。このセミナーでは、R&D部門におけるデータの効率的な管理法や、AI・機械学習を実験研究に組み込む方法について、具体的な事例を交えながら解説します。

セミナーの概要

開催情報

- 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配信およびアーカイブ配信）
- 開催日時：

- LIVE配信：2026年10月7日（水）10:30～16:30
- アーカイブ配信：2026年10月9日～23日

- 受講料：49,500円（税込）/1名（複数名受講割引あり）
- 講師：上島豊（株式会社キャトルアイ・サイエンス代表取締役）

講座内容

セミナーは以下に分かれて展開されます。

1. はじめに：講演者のR&Dにおける実績、データ共有・利活用への取り組みについて紹介します。
2. R&D部門のデータ共有の実情：現在のデータ蓄積状況やその課題を説明します。
3. データ共有の実現と期待できる効果：属人的なデータ管理からの脱却方法やその利点を探ります。
4. データの探査と分析を意識した蓄積方法：効果的なデータ蓄積方法とチーム構成について話します。
5. AI・機械学習の実践的な取り入れ方：実験研究における機械学習の活用法を詳しく説明します。
6. データベースと機械学習の連携：データベースとAIの連携における重要な点と課題を解決する方法を考察します。
7. まとめ：全体の振り返りと要点を整理します。