R&DのAI活用を加速！データ基盤構築・運用セミナーで属人化解消と成果を出す方法を解説

R&D部門におけるデータ管理の現状と課題
セミナー概要
アイアール技術者教育研究所について
- AI Workstyle Lab編集部コメント

R&D部門におけるデータ管理の現状と課題

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で、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ているケースが多く見られます。このような状況は、必要な情報の探索に時間がかかったり、過去の知見の再利用や研究結果の検証・再現を困難にしたりする原因となります。

また、AIや機械学習の環境が整備されても、分析に適した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難しいのが現状です。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不可欠とされています。

セミナー概要

本セミナーは、R&D部門のデータ共有・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について解説します。さらに、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の注意点、システム導入・運用で陥りやすい課題とその対策を具体例を交えて紹介します。

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/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～10月23日
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）

セミナープログラム

はじめに
R&D部門のデータ共有の実情
データ共有はどう実現し、何が期待できるか？
データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法とその運用
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？
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
まとめ

想定対象者

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

詳細はこちらで確認できます。
セミナー詳細

アイアール技術者教育研究所について

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）を通じて、現場で役立つ知識・ノウハウを提供しています。

日本アイアール株式会社は、50年以上の実績を持つ特許・知財ソリューションをはじめ、技術情報の調査・分析、製造業向け技術者教育、技術系コンテンツ制作など、技術を軸とした専門性の高い実務サービスを幅広く展開しています。

会社HP：https://nihon-ir.jp/
アイアール技術者教育研究所：https://engineer-education.com/

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のセミナーは、R&D部門におけるAIの実運用への具体的な道筋を示す点で非常に重要です。研究データの属人化は多くの企業が抱える課題であり、これをデータ基盤で解決することは、研究効率の向上だけでなく、新たな知見の創出や製品開発の加速に直結します。特に製造業のR&D現場では、AIによる予測分析や最適化が競争優位性を生み出すため、本セミナーで得られる実践的なノウハウは、長期的な企業価値向上に大きく貢献すると考えられます。AI Workstyle Lab編集部としては、このような実践的な学びの場が、より多くの企業のDX推進を後押しすることを期待しています。

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