株式会社イーコンプライアンス

この講義では、第一原理計算（密度汎関数理論(DFT)）について、理論の基礎から応用、計算結果を実験結果や実物質の性質と比較する際の考え方や注意点などについて概説する。具体的には、。・「計算はできるが、結果の解釈に自信が持てない」研究者向けの実践的理解。・第一原理計算と実験結果をどのように整合させて議論するか。を中心に、理論とその応用の両面から解説する。

近年、生成AIの急速な発展により、研究開発や製造業におけるAI活用は大きな転換点を迎えている。さらに、AIエージェントやPhysical AIといった新たな潮流の登場により、AIは単なる「解析ツール」から、「意思決定や実行を担う存在」へと進化しつつある。一方で、多くの企業においてはAI導入がPoC（概念実証）に留まり、実務への展開が進んでいないのが実情である。

生成 AI の急速な進化により、知財業務における活用は実用段階に入りました。(1) 特許調査業務として、検索式作成支援，SDI 支援，分類作成支援，特許読み込み支援，。(2) 出願業務として、発明発掘支援，発明提案書作成支援，特許明細書作成支援、。(3) 権利化業務として、拒絶理由通知の分析支援・対応作成支援，発明評価支援，。

センシング技術は、センサを用いて実世界の状態や物理現象を信号・画像として取得する技術であり、近年はAIと組み合わせることで、状態理解・異常診断・将来予測を行う知能化センシングへと発展しています。これらは、実世界を対象とするAI、すなわちフィジカルAIを構成する中核的技術です。

近年、生成AIの急速な進展により、プロダクトデザインの役割は大きく変化しつつある。従来の「形をつくる」デザインから、「価値を構造化し、意味を設計する」デザインへのシフトが求められている。セミナーでは、「生成AI時代におけるプロダクトデザイン戦略」と題し、主に3つのテーマからデザインの本質を再考する。あわせて具体的な事例をもとに、新たな視点の獲得を目指す。

信頼性の高い生データ・実験記録/試験Quality基準【2日間コース】＜信頼性基準試験での適用＞

本講演は、非臨床研究領域における創薬研究の初心者を対象に、信頼性の高い研究成果を得るための生データ・実験記録（実験ノート）の取り方について学ぶセミナーです。日本の医薬品承認申請資料に求められる「申請資料の信頼性の基準」（信頼性基準）に焦点を当て、正確かつ完全な記録の重要性と、適切な資料保存方法について解説します。

通常、機械構造物は安全係数をかけた壊れにくい設計がされている。しかしながら，長期間使用による材料の変質や疲労破壊などにより不具合が生じる。従って、それらを維持するための保守・保全を行うためには、主要部材である金属材料の破壊現象を知ることが重要である。金属部品の破壊原因を推定する最も有効な手法は、フラクトグラフィ（破面解析）である。

本セミナーでは、事故事例から得られる教訓を基に、安全管理の基礎を学びます。化学物質に関連する典型的な事故を取り上げ、実験室での反応暴走や工場での有害物質のばく露といった事例を分析し、具体的な原因や改善策を解説します。また、事故防止のための実践的なアプローチとして、4M分析やHAZOPなどの手法を活用し、生成AIを用いて潜在的な危険や操作性の問題を評価する最新の技術的アプローチも紹介します。

技術者の文章は、技術内容を早く間違いなく伝えるためにある。そして、文章を作ることは、考えをまとめるだけでなく、思索によってさらに考えを深めることである。すなわち技術者にとって極めて重要な知的生産作業である。基本的な文章作成の考え方から技術者として必要な文書の作成方法まで、実例を挙げながら説明する。