■開催日時：　2026年9月24日(木)12:30～17:00

■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：　
＜第1部＞
（国研）日本原子力研究開発機構　物質科学研究センター
　研究主幹　博士（理学）　大澤 崇人　氏
【ご専門】
地球惑星科学、分析科学、オートメーション工学
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＜第2部＞
京都大学　大学院工学研究科　材料工学専攻
助教　博士（工学）　林 博之　氏
【ご専門】
酸化物合成、機械学習、自動合成
【ご経歴】
2005年　京都大学工学部物理工学科　卒業
2007年　京都大学大学院工学研究科材料工学専攻修士課程　修了
2010年　京都大学大学院工学研究科材料工学専攻博士後期課程　修了
2010年～2011年　京都大学　研究員
2012年～2014年　京都大学低温物質科学研究センター　日本学術振興会特別研究員(PD)
2015年　京都大学　特定研究員・特定助教
2016年～現在　京都大学大学院工学研究科　助教
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＜第3部＞
山形大学　有機エレクトロニクス研究センター
教授　兼　副センター長　博士（科学）　松井 弘之　氏
【ご専門】
有機エレクトロニクス、応用物理

 ■受講料：　49,500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49,500円（税込）から
　・1名で申込の場合、46,200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49,500円（1名につき半額）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：　
＜第1部＞
分析、品質管理、生産などの各種業務の自動化・効率化を考えている企業の方。
研究所などの分析業務に携わっている方のうち、自動化を検討されている方。
自動化、新製品開発、新規事業の開拓を検討されている企業の方。

＜第2部＞
製造・材料・化学系の実験業務に携わって2～3年程度の若手技術者や新人の方
実験室の小規模自動化に初めて挑戦しようとしている方
低コストで段階的に自動化を始めたい中小企業／大学研究室の担当者

＜第3部＞
ラボオートメーション未経験者～初級者の方
ラボオートメーション実現の具体的な方法を知りたい方。

■必要な予備知識：　
特に予備知識は必要ありません。ロボット操作・3D プリンタ・プログラミングの基礎から解説します。
事前学習不要、講演内でキーワードを丁寧に紹介します。

■習得できる知識：　
＜第1部＞
これまで自動化が困難だった実験操作や業務を自動化するための実践的ノウハウが理解できます

＜第2部＞
汎用ロボットアームと簡易治具を用いた小規模ラボ自動化の設計手順
3Dプリンタ活用やPythonによる装置・データ一元管理の基礎
固相反応法／湿式法の自動化実例と段階的改良プロセス
初期投資・安全対策・運用コストの最適化ノウハウ

＜第3部＞
ラボオートメーションを実現する上で必要となる実験機器のリモート制御の基礎および生成AI活用による効率的なシステム構築手法を習得できる。

■プログラム：　
＜第１部＞（12：30～14：00）
研究開発を革新するラボラトリーオートメーションシステム

【趣旨】
　手間のかかるルーティーン業務はありませんか？手間はそれほどでもないが、すごく時間のかかる業務はありませんか？それ、自動化できます。少子化の進む現代の日本において、人手不足は深刻です。人がいないのなら自動化するしかありません。
　しかし、どんなにAIが進化しても、ロボットが進化しても、相変わらず人間が行っている業務は山のようにあります。どうしてそれらの業務は自動化できないのでしょうか。自動化が技術的にもコスト的にも難しいからです。
　本講演では、講師が実際に開発した各種ラボラトリーオートメーションシステムを紹介しながら、自動化に立ちはだかる様々な困難や障壁をどのようにして打ち破ってきたのかを解説します。また、自動化を検討されている企業が、今何をすべきなのかを具体的に提示いたします。

【プログラム】
１．ラボラトリーオートメーションの現状
　1-1　なぜラボラトリーオートメーションが必要なのか
　1-2　なぜラボラトリーオートメーションは普及しないのか

２．ラボを自動化する戦略の立て方
　2-1　誰がシステムを開発するのか
　2-2　どんなシステムを目指すべきなのか

３．これが究極のラボラトリーオートメーションシステムだ
　3-1　自動即発ガンマ線分析システム
　3-2　半自動Sr-90分析前処理システム
　3-3　自動Se-79分析前処理システム

４．面倒な実験の自動化に役立つ発明品
　4-1　減圧ろ過を簡便にする「ろかすま」
　4-2　外部制御可能なマイクロピペット「ぴぺすま」
　4-3　有機元素分析用試料被覆装置など

５．ラボラトリーオートメーションの未来

（質疑応答）

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＜第２部＞（14：15～15：45）
ラボオートメーションによる実験の再現性向上とR&D効率化のポイント

【趣旨】
　本講演では、材料・化学分野の実験室においてロボットアーム・3Dプリンタ・画像解析など汎用技術を組み合わせ、再現性とスループットを同時に高めるラボオートメーションの実践的アプローチを紹介する。
　まず「単純で繰り返し回数が多く人間が苦手な作業」を起点に自動化の導入ステップを整理し、必要資源・費用・安全対策を具体例で示す。次に、湿式法の分注装置改良（初号機→3号機）、XRD自動測定ラインなどの実例を通じ、段階的改良と失敗から学ぶポイントを解説する。
　さらに、実験データベースと研究室内RAG（Retrieval-Augmented Generation）を組み合わせた知識共有の最新動向を提示し、将来的な全自動・自律化へ向けたロードマップを示す。

【プログラム】
１．導入：なぜ今ラボオートメーションか
　1-1　実験効率・ミス低減・標準化による効果
　1-2　研究開発競争のスピードと人手不足への対応

２．自動化に必要な基礎リソース
　2-1　ロボットアームの種類と選定指標（4軸vs6軸，廉価vs産業用）
　2-2　治具設計のための3Dプリンタ／CADソフト
　2-3　Python・マイコンを用いた簡易制御とセンサー連携

３．実例で学ぶ反応プロセス自動化
　3-1　湿式法：分注装置の改良ステップ（初号機～3号機）
　3-2　固相反応法：スラリー分注・遠心分離・焼成
　3-3　XRD自動測定と自動結晶相同定

４．導入プロセスと費用・安全設計
　4-1　どんな仕事を自動化すべきか：作業内容／目的別チェックリスト
　4-2　必要リソース・初期投資・運用コストの目安
　4-3　ロボット専用スペース・安全柵・ノイズ対策

５．データ管理とラボ内RAG
　5-1　実験データベースと自動解析パイプライン
　5-2　Retrieval-Augmented Generationによるナレッジ共有

６．今後の展望：自動化から自律化へ
　6-1　AIを用いた実験条件最適化とヒューマノイド連携
　6-2　大学・企業ラボへの水平展開と共同研究機会

（質疑応答）

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＜第３部＞（16：00～17：00）
生成AIを活用したラボオートメーション

【趣旨】
　本セミナーは、研究開発の時間とコストを大幅に削減する可能性を秘めたラボオートメーションに焦点を当て、その実施例、必要となる基礎知識、そして生成AIを活用した効率的なシステム構築について解説します。
　まず、有機エレクトロニクス研究における全自動実験システムを例に挙げ、コンビナトリアル実験とベイズ最適化を組み合わせることで、デバイス作製プロセスの最適化にかかる時間を約1/10に短縮した例を紹介します。
　次に、ラボオートメーションに不可欠な実験機器のリモート制御について、ハードウェアとソフトウェアの両面から基礎を解説します。特に、VISA通信とPythonを用いたリモート制御の方法を、具体例や実演を交えて深く掘り下げます。
　最後に、ChatGPTなどの生成AIを活用することで、ラボオートメーション実現における技術的および時間的な障壁をどのように軽減できるかを紹介します。具体的な活用例や実演に加え、生成AIを利用する際の注意点についても詳述し、効果的かつ安全な導入をサポートします。

【プログラム】
１．ラボオートメーションの実施例
　1-1　プリンテッド有機エレクトロニクスの紹介
　1-2　全自動実験システム
　1-3　コンビナトリアル実験
　1-4　ベイズ最適化

２．実験機器のリモート制御
　2-1　リモート制御に必要なハードウェア
　2-2　リモート制御に必要なソフトウェア
　2-3　PyVISAを用いたリモート制御プログラムの開発
　2-4　具体例および実演
　2-5　ラボオートメーションの課題

３．生成AIを活用したラボオートメーション
　3-1　実験の現場で求められること
　3-2　ChatGPTを活用したリモート制御プログラム開発
　3-3　具体例および実演
　3-4　生成AIによるラボオートメーションの可能性と注意点

（質疑応答）

スケジュール
12：30～14：00　第1部
14：00～14：15　休憩
14：15～15：45　第2部
15：45～16：00　休憩
16：00～17：00　第3部

※当日の進行状況により変動する場合がございます。