■開催日時：　2026年8月28日(金)10:00～17:00

■会場：　【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます　

■定員：　30名

■講師：　
(株)日立製作所
　フロントサービス事業統括本部　サービス事業創生本部
　　Service Production & Delivery Studio　データサイエンスエキスパート
　　　／日立認定データサイエンティスト（プラチナ）　博士（工学）　高原 渉　氏

【ご専門】
マテリアルズ・インフォマティクス

Kaggle Competitions Master
2021年度日本コンピュータ化学会論文賞（吉田賞）受賞
日本コンピュータ化学会 理事
有機合成化学協会「AIと有機合成化学」研究部会 幹事

 ■受講料：　55,000円（税込、資料付き／1人）
※最新のセミナー情報を「配信可」にすると割引適用（登録無料）
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
　・1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
　・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。

■備考：　
資料付き　
【LIVE配信セミナーとは？】

■主催：　(株)R&D支援センター

■受講対象・レベル：　
・材料開発に従事しており、MIの導入を検討中の方
・組織内でMIを推進する立場にあり、実務で使える知識を得たい方

※材料開発にフォーカスを当てていますが、広く製造業への応用も可能な内容であるため、
　製造業へのAI・データサイエンスの導入・活用をお考えの方も歓迎です

■必要な予備知識：　
特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。

■習得できる知識：　
・材料開発の実務に資するデータ分析の考え方
・AIフレンドリーなデータのあり方（エクセルでのデータ整形含む）について
・機械学習の基礎
・データ分析のための要件整理／タスク設計の考え方
・材料開発現場における各種データ
　（表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など）
　の扱い方や生成AI（LLM）+RAGの活用
・現場でよくある課題への対処法

■趣旨：　
　本講座は、MI黎明期からファーストペンギンとして試行錯誤してきた経験や、数々のMIプロジェクトをこなしてきたノウハウをもとに、日々の材料開発で活用できるMIの基本と実践ポイントを整理して紹介します。
　材料開発の実務に資するデータ分析の考え方、AIフレンドリーなデータのあり方、機械学習の基礎、データ分析のための要件整理／タスク設計の考え方、材料開発現場における各種データ（表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など）の扱い方や生成AI（LLM）+RAGの活用、現場でよくある課題への対処法などを幅広く解説します。

参考図書：「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）
https://www.morikita.co.jp/books/mid/085841

■プログラム：　
１．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とは？
　1-1　MIの現在位置
　1-2　日々の材料開発にMIを取り入れた実例
　1-3　日々の材料開発にまず取り入れることができるMIとは？

２．MIの中核をなす機械学習とは？
　2-1　MIでよく使用する機械学習の概要
　2-2　材料開発の場面に存在するデータの特性

３．MIプロジェクトの流れ
　3-1　要件整理
　3-2　タスク設計

４．MI領域におけるデータ分析
　4-1　テーブルデータ分析
　4-2　画像データ分析
　4-3　テキストデータ分析（LLM + RAGを含む）
　4-4　有機材料のデータ分析
　4-5　無機材料のデータ分析
　4-6　スペクトルデータ分析
　4-7　時系列データ分析
　4-8　生成AIと従来AIの使い分け 

５．MI領域のデータ分析でしばしば直面する状況とそれに応じた対処法
　5-1　サンプルの定義（原材料、混合物、コンポジット、デバイス）
　5-2　実験データの管理
　5-3　偏りのあるデータへの対処法
　5-4　データ分析における実験管理
　5-5　データ分析の実行環境
　5-6　ハイパーパラメータチューニング
　5-7　有望な実験候補の探索（パレート解、ベイズ最適化など）
　5-8　その他

６．MIスキルを磨いていくには？
　6-1　材料ドメイン知識
　6-2　データサイエンス力
　6-3　プロジェクト推進力
　6-4　データエンジニアリング力

【質疑応答】