株式会社イーコンプライアンス

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。

データセンタネットワークに用いられるネットワークスイッチの容量は約2年で倍に増大している。さらに、人工知能(AI: Artificial Intelligence)、機械学習(ML: Machine Learning)、HPC(High Performance Computing)にけん引され、データセンタのコンピューティングネットワークの伝送容量も急激に増大している。

XPS（X線光電子分光法、ESCA）は、表面分析の中で最も広く利用されている手法の一つですが、一方で「もっともらしいスペクトル」が得られるため、一見正しく見える誤解釈が起こりやすい分析法でもあります。近年は、複合材料、帯電防止処理材料、電池材料など、従来より複雑な実用材料が増え、「XPSで見えたものをそのまま信じる危険」が高まっています。

微生物は単独で存在するだけでなく、固体表面に付着して集団構造であるバイオフィルムを形成します。バイオフィルムは、水処理や食品製造などの分野で有効に利用される一方、細菌感染症、虫歯、金属腐食、膜の閉塞など、産業・医療分野におけるさまざまな問題の原因となっています。

【オンデマンド配信】インキャビンセンシング （ドライバ監視・車室内モニタリング） 技術開発のポイントと最新市場トレンド

製造業のデジタル化が急速に進む中、CAE（Computer Aided Engineering） は樹脂部品開発のスピードと品質を左右する“必須技術”へと進化しています。近年は、生成AIとの連携 や マルチフィジックス解析、デジタルツイン などの新潮流が加わり、CAE活用の幅はこれまで以上に広がっています。

本講習では、材料科学のシミュレーションを一変させている「機械学習ポテンシャル」について、基礎から実際の使い方までを概説します。従来の古典力学的ポテンシャルと第一原理計算の利点を併せ持つ機械学習ポテンシャルの基本概念を整理・分類し、既存の汎用ポテンシャルを用いた効率的な計算手法や、学習プロセスといった実用的な運用方法とノウハウを紹介します。

イノベーションは企業の成長に必須です！しかし、日本企業の新規事業領域の売上比率は低く、新規事業創出システムが十分に構築されず、イノベーション人材を育成するロールモデルが育たないという課題がありました。新規事業を創出するには、将来の市場を予測し、具体的な製品開発目標を立てそれを実現するための技術開発計画を時系列で表示した技術ロードマップを作成することが必要です。

近年、AI・機械学習技術の発展により、物性推算、材料開発、プロセス最適化への応用が急速に進展しています。特に化学工学分野では、従来の経験的・理論的アプローチに加え、データ駆動型手法を活用することで、これまで困難であった複雑系の解析や未知条件への予測が可能になりつつあります。