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(4/9) 強い特許を獲得するための実施例の書き方

43,200円(税込)
 事業に貢献する、真に有効な特許。誰もが望んでいると思います。
 そのような特許を手に入れるためには、実施例を豊富に用意するのが理想です。
 しかし、現場の実務は、理想論のとおりにはいきません。時間が限られているなか、顧客が望む製品の開発のために実験の工数を集中しなければならないのが実情です。広い請求項をサポートするためのバリエーション豊富な実施例を準備することが困難なこともあります。
 このように、時間の制約の中、先願主義の下、強い特許を取得し、かつ、有利に権利行使を可能とする、パワフルな実施例をどのように準備するか。これが本セミナーのテーマです。
 パワフルな実施例を準備するには、まず、実施例の機能と、特許の審査がどのように行われるかを理解することが必要となります。そして、明細書記載要件の ボーダーライン、進歩性のボーダーラインが、それぞれ、どのあたりにあるかを理解することが求められます。その上で、実験データを的確に洞察し、これを請求項や効果のサポートに結び付けることがポイントとなります。
 本セミナーでは、こうしたことについて、判決例等を参照しながら具体的に解説します。理想論でなく、現場で必要な考え方、実務を、わかりやすく説明します。
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(4/12) イソシアナート活用のための総合知識

43,200円(税込)
 イソシアナートの化学反応、硬化メカニズムや種類・特性といった基礎知識から選定や使い方の留意点、さらに、基本的な配合技術の要点までを、実体験も踏まえて、幅広く解説します。
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(4/13) 研究者・技術者のための“伝わる”資料作成講座

43,200円(税込)
 成果を発信していくことは、研究活動の重要なプロセスのひとつです。レポートとしてまとめたり、プレゼン資料のように形にまとめることが一般的ですが、効果的な資料作成の方法を学ぶ機会はほとんどないのが現状です。おそらく多くの人は自己流になっているはずです。しかし、自己流の資料は、情報の伝わりやすさ(伝達速度や正確さ)の点からは、あまりおすすめできません。情報を伝わりやすくするためには、ある程度のルールがあるからです。
 本セミナーでは、効率的に情報を伝えるために必要な資料作成のルールやそれを実現するためのテクニックの習得を目指します。
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(4/17)【中級編】試験法設定と分析法バリデーション

48,600円(税込)
グローバル申請を念頭においた試験方法は、原薬又は製剤の品質を保証・確認するために不可欠となる試験項目について設定することになる。
また、それらの試験方法を使用する際に個々の分析システムが適切に運用できるかどうかを確認する目的で行うシステム適合性試験を試験方法に盛り込む必要がある。
更に、分析法バリデーションは製品の品質試験を行う試験検査室の精度管理を保証する目的として、製造承認申請する規制当局にデータを提示し、合わせて設定された規格の妥当性を説明することになる。この「規格及び試験方法」と「分析法バリデーション」について、規制当局の視点を踏まえたCTDへの記載方法を解説する。

◆講習会のねらい◆
・CTDに提示する試験方法とSOPとの違いは?
・システム適合性試験の重要性とは?
・規格設定に必要とされる精度管理とは?
・試験法が相応しいとは?
・必要とする精度管理と分析法バリデーションの判定基準の差は?
・判定基準の設定はどの様にするか?
・判定基準を満たせなかった場合、試験法の見直しは行えるのか?
・局方試験法の妥当性確保の必要性?
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(4/17) 粒子径測定の実践知識と活用のポイント

43,200円(税込)
 粒子径測定は、工業分野での開発や品質管理、および基礎研究においても幅広く行われています。
 測定する対象サンプルも、医薬品、食品、研磨剤、化学製品、セメント、土壌など多岐に渡ります。これらの測定対象のほか、測定したい粒子径の大きさの範囲や測定目的によっても、最適な測定手法を選んで使い分けることが重要です。
 たとえば、主にミクロン領域の粒子径の大きさの分布を、簡便に再現性良く評価するには、レーザー回折・散乱法が最も良く使われていますが、粒子の形状や流動性を評価するには、画像法など別の手法が必要になります。また、1ミクロン以下のいわゆる「サブミクロン粒子」や「ナノ粒子」では、光学顕微鏡による測定は困難で、電子顕微鏡を用いることで観察は可能ですが、一度に多くの粒子を測定することが困難で、統計的な再現性に問題が生じます。このような微小粒子の敏速な測定には動的光散乱法(DLS)が最も良く使われますが、広い分布を持ったサンプル中の小粒子側の測定精度など課題もあります。近年では、サブミクロンやナノ粒子をより正確に測定するための新たな手法がいくつか開発され、医薬や材料開発などの最先端分野で応用されています。
 本講座では、粒子径分布測定に用いられる多くの手法の原理と特徴、使い分け、および注意点につきまして、できる限り幅広く、かつ詳細にお伝えしたいと思います。最も初歩的なところから、専門用語も解説致しますので、受講に当たっての予備知識は不要です。
 本講座では、主にレーザー回折を専門とする講師(池田)と、主に画像解析と粉体流動性測定装置を専門とする講師(平村)が分担し、粒子や粉体を扱われる全ての皆様にとって、基礎となる計測の知識をお持ち帰り頂けるような講演を目指します。
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(4/17) ゴム・プラスチック材料の破損、破壊原因とその解析法

48,600円(税込)
 ゴム・プラスチック材料の破損、破壊に係わる因子と破壊モードなど破壊の基礎を解説する。また、材料の破損、破壊の解析法と破損、破壊に導く大きな因子である劣化の分析法について解説する。同時に破面観察から得られた情報を基にその原因を解析する手法を事例を交えて紹介する。
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(4/18) [京都] UV硬化技術の実践的総合知識

48,600円(税込)
 UV硬化技術はコーティング、インキ、接着剤、フォトレジスト、エレクトロニクス部材、自動車関連部材など広い領域で表面加工技術として広く利用されている。この技術は高速で硬化できるので、熱硬化に比べて経済的であり、溶剤を利用しない、あるいは極度に低減できるので環境保全の立場からますます重要になってきている。さらにこの技術を利用とする分野は広がっている。このような現状でこの分野に興味を持ちこの技術を習得しようとしたとき、この技術は複雑で、習得するのが大変と思われている方も多いと思う。しかし、基本を理解するとそのような心配はなくなる。 この技術は光源、フォーミュレーション(配合物:オリゴマー、モノマーおよび開始剤など硬化する材料)および応用(高速プロセス、用途など)の要素技術から成り立っており、原理的には簡単である。ただし、実用化に当たっては必ず理解しておかないとトラブルを起こすことがある。

 本講ではUV硬化を利用するにあたっての必須事項(光源、フォーミュレーション、硬化過程の評価、硬化物の評価など)の紹介とトラブル対策(酸素硬化阻害、硬化収縮、黄変など)を中心に講義するだけでなく、あらかじめ質問を受ける、あるいは講義中、質問に回答するなどの討論形式で疑問点の解決を図る。
 なお、最近の話題であるハイパーブランチポリマーの利用、チオール・エンUV硬化、無機-有機ハイブリッド系UV硬化およびUV-LED硬化技術の動向(RadTech Asia2016, Tokyo)についても紹介する。
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(4/18) [京都] 自動車用CFRP/CFRTPの最新動向

43,200円(税込)
 最近、非常に注目を集めている自動車用の炭素繊維強化プラスチック(CFRP)、とりわけ熱可塑性樹脂使用のCFRTPの全体の技術動向をまず解説する。
 最新のJECショーでの展示での動向なども紹介する。次に、名古屋大学ナショナルコンポジットセンター(NCC)で実施している非連続炭素繊維強化CFRTP(LFT-D)を用いた自動車車体構造のCFRTP化プロジェクトの最新の成果の概要を紹介し、今後の方向性について考察する。
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(4/19) 樹脂流動解析の実践知識・ノウハウ

48,600円(税込)
 近年、高品質な樹脂製品を作るために樹脂流動解析は樹脂製品設計や開発、金型の設計・製作に欠かせないツールとなりつつあります。しかし、流動解析は「難しそうだ」、「よく分からない」との先入観で活用を敬遠されている方や、「実際に使ってみたもののどのように製造工程に組み込めばよいのか分からない」といったことを耳にすることもあり、現場に浸透しにくいのも事実です。
 そこで、本講座では実務で流動解析を活用してきた経験を基に樹脂流動解析を現場で有効に活用するためのキーポイントや留意点について、失敗・成功事例を交えて分かりやすく解説します。
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(4/20) Pythonを使った機械学習入門講座

48,600円(税込)
 近年、ビジネスから医療、農業まで多様な分野を対象に、人工知能(AI: Artificial Intelligence)技術の応用に関するニュースが日々飛び交うようになってきました。実際には、このようなAIブームを牽引しているのは、深層学習(Deep Learning)に代表される機械学習という技術であり、AI≒機械学習(もしくは Deep Learning)という印象が強くなっています。その一方で、データはあるものの、それを自分たちが抱える問題、事業にどう活用していいかわからないという話も多く聞かれるようになりました。
 そこで本セミナーでは、主に機械学習未経験の方に実際に利用する手がかりを得てもらうために、機械学習とはどういうものを対象に、何をして、その結果として何が得られるのか、という基本的なことについて実習を交えて学びます。基本的な機械学習手法の説明では、極力数式を使うことを避け、根底にある基本的な考え方を理解することを重視します。また、実際にPython上で動く複数のライブラリを使ってもらうことでより理解を深めてもらいます。

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