R&D部門のデータ共有・利活用を学ぶオンラインセミナー開催

属人化を脱却し、研究開発データを組織の競争力につなげる実務ノウハウを解説



アイアール技術者教育研究所は、研究開発現場で起こりがちなデータ管理の属人化を見直し、データ共有システムの構築・運用、分析を見据えたデータ蓄積方法、推進体制づくりまでを実務視点で学べる公開セミナーを開催します。
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IoTやAIの普及により、製造工程以降におけるデータ利活用は急速に進展しています。一方で、公的研究機関や民間企業のR&D部門では、研究データの管理や共有が個人に依存し、組織的な利活用が十分に進んでいないケースも少なくありません。R&D部門は技術創出の源泉であり、蓄積されたデータを精緻に管理し、分析やAI活用につなげることは、今後の競争力を高めるうえで重要な取り組みです。

セミナー概要
- セミナー名：R＆D部門のデータ共有・利活用のためのデータ共有システム構築と進め方
- 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】2026/8/28（金）10:30～16:30
【アーカイブ配信】2026/9/1～9/15
- 受講料：49,500円（税込）/1名（複数名受講割引あり）
- 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・利活用の現状を踏まえ、なぜデータ共有が進まないのか、属人的な管理がどのような問題を引き起こすのかを解説します。そのうえで、データ共有システムを導入する際に必要な要件、データ探査・分析を意識したデータ蓄積方法、分析方法、各担当者に求められる意識改革、会社としての体制づくりについて紹介します。さらに、方策を実施した具体例をもとに、改善効果やシステム導入・運用時に陥りがちな落とし穴、その回避方法についても取り上げます。

セミナープログラム
1．はじめに
　 講演者のR&D実績とデータ管理の取り組みについて
2．R&D部門のデータ共有の実情
・R&D部門のデータ共有状況
　 ・属人的データ共有状況が引き起こす問題
　・属人的データ共有状況が生み出される原因
3．データ共有状況を改善するために必要な方策
　・属人的データ共有状況を脱するために必要な方策 データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法
　・データ分析は、どのようにして行うのか データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
　 ・プロジェクトメンバーに求められる資質
　　 研究者、プロジェクトリーダ、ファシリテータ、データサイエンティスト、システム開発・運用スタッフ
4．方策を実施した具体例とケーススタディ
　 ・データ共有システム導入による改善例
　・データ共有システム導入時に陥りがちな落とし穴と防止策
　 ・データ共有システム運用後に陥りがちな落とし穴と防止策
5．まとめ

想定対象
- R&D部門におけるデータ共有・利活用でお困りの方
- 蓄積データの分析に課題を感じている方
- 自社および一般的なR&D部門のデータ共有・活用状況を知りたい方
- R&D部門のデータに対してAIを活用したい方
- R&D部門のデータ利活用を推進するメリットを具体的に知りたい方


※このセミナーの詳細はこちら
https://nihon-ir.jp/seminar/data-sharing-system_for-mi_ai/

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。
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