＜生成AIの次へ＞AI前提で進める材料開発の設計と実務
～AIの“導入”から、業務・組織・評価まで含めた“全体設計”へ～
～次世代AI（AIエージェント・Physical AI）時代の材料開発～
受講可能な形式：【ライブ配信（アーカイブ配信付）】or【アーカイブ配信】
| 日 時 | 【ライブ配信】 2026年6月30日（火） 10:30～16:30 【アーカイブ配信】 2026年7月17日（金） まで受付 ［視聴期間：7/17～7/31］ | |
|---|---|---|
| 受講料(税込) | 55,000円 定価：本体50,000円＋税5,000円 【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の55,000円）】 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。 2名様以降の受講者は、申込み前に会員登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。 (申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) ※他の割引は併用できません。 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料 定価：44,000円 定価：本体40,000円＋税4,000円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 | |
| ポイント還元 | 誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。 当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。 ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。 会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。 | |
| 配布資料 | Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) アーカイブ配信：PDFテキスト（印刷可・編集不可） ※セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードいただきます。 (開催前日を目安に、ダウンロード可となります) ※アーカイブ配信受講の場合は、配信日にマイページよりダウンロード可。 ※ダウンロードには、会員登録（無料）が必要となります。 | |
| オンライン配信 | 【Live配信の視聴方法】 【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】 ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。 ・ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） ・アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください） 【テキスト】 テキストは、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードできます。 (開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 【マイページ】 ID(E-Mailアドレス)とパスワードをいれログインしてください。 >> ログイン画面 | |
| 備 考 | 資料 付 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 本セミナーはサイエンス＆テクノロジー株式会社が主催いたします。 | |
セミナー講師
MISTEM合同会社 代表博士(工学)
向田 志保 氏
信州大学 工学部 特任教授／東北大学 材料科学高等研究所 特任教授（客員）／大阪大学 基礎工学研究科 招聘教授／広島大学 工学部 客員教授
セミナー趣旨
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。その背景には、AIをツールとして導入するにとどまり、業務・組織・評価まで含めた全体設計に踏み込めていないという構造的な課題がある。
本講座では、こうした課題に対し、AIを実務で機能させるための設計の重要性（いわゆるハーネスエンジニアリングの観点も含む）を踏まえながら、最新のAIトレンドを整理する。
その上で、「AIは導入するものではなく、設計するものである」という視点のもと、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）から発展した研究開発の変化を構造的に捉え、材料開発における実務への適用と進め方を提示する。
特に材料開発においては、探索空間の広さや実験コストの高さといった特性から、AI活用の設計次第で大きな競争優位を生み得る分野である。
本講座を通じて、自社におけるAI活用の次の一手を具体的に描ける状態を目指す。
０．最新AIトレンドの全体像
0.1 生成AIの現在地と限界
0.2 AIエージェントの爆発的な進展と実務への影響
0.3 Physical AIの台頭（なぜ今注目されているのか）
0.4 AI活用の次のステップとしての「設計」の重要性
１．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の基礎と位置づけ
1.1 MIとは何か（背景と目的）
1.2 従来の材料開発の限界
1.3 実験計画法（ベイズ最適化）の考え方（概要）
２．生成AIとAIエージェントによる研究開発の変化
2.1 生成AIの本質（思考支援としての役割）
2.2 AIエージェントの登場と業務プロセスへの統合
2.3 顧客起点の研究開発へのシフト（AIと基幹システム連携の可能性）
2.4 研究開発における意思決定の変化
※これまで人が全部決めていた探索を、AIと一緒に設計する形に変わりつつある
３．Physical AIと現場の変革
3.1 Physical AIとは何か
3.2 政策・産業動向（国内外、中国の動きなど）
3.3 ラボオートメーションと材料開発への応用
3.4 実験プロセスの自動化と今後の可能性
４．ハーネスエンジニアリングによるAI実用化
※本講座の中核となる考え方
4.1 AIを“使える状態”にするための設計とは何か
4.2 評価・改善ループの重要性
4.3 ツール導入から設計・運用への転換
５．組織・人材・アジャイル開発
5.1 縦割り組織の限界と変革の必要性
5.2 AI時代に求められる人材像（実装中心から設計・運用・ビジネスアーキテクチャへ）
5.3 アジャイル開発と研究開発プロセスの融合
６．実務への落とし込み（判断軸と実行ステップ）
6.1 セキュリティ・ガバナンスの考え方
6.2 ベンダーとの役割分担（内製／外注の判断軸と進め方）
6.3 今後押さえるべき技術／やめるべき取り組み
※材料開発においては、属人的な探索プロセスや過度な手作業データ整理からの脱却が重要となる。
□ 質疑応答 □
0.1 生成AIの現在地と限界
0.2 AIエージェントの爆発的な進展と実務への影響
0.3 Physical AIの台頭（なぜ今注目されているのか）
0.4 AI活用の次のステップとしての「設計」の重要性
１．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の基礎と位置づけ
1.1 MIとは何か（背景と目的）
1.2 従来の材料開発の限界
1.3 実験計画法（ベイズ最適化）の考え方（概要）
２．生成AIとAIエージェントによる研究開発の変化
2.1 生成AIの本質（思考支援としての役割）
2.2 AIエージェントの登場と業務プロセスへの統合
2.3 顧客起点の研究開発へのシフト（AIと基幹システム連携の可能性）
2.4 研究開発における意思決定の変化
※これまで人が全部決めていた探索を、AIと一緒に設計する形に変わりつつある
３．Physical AIと現場の変革
3.1 Physical AIとは何か
3.2 政策・産業動向（国内外、中国の動きなど）
3.3 ラボオートメーションと材料開発への応用
3.4 実験プロセスの自動化と今後の可能性
４．ハーネスエンジニアリングによるAI実用化
※本講座の中核となる考え方
4.1 AIを“使える状態”にするための設計とは何か
4.2 評価・改善ループの重要性
4.3 ツール導入から設計・運用への転換
５．組織・人材・アジャイル開発
5.1 縦割り組織の限界と変革の必要性
5.2 AI時代に求められる人材像（実装中心から設計・運用・ビジネスアーキテクチャへ）
5.3 アジャイル開発と研究開発プロセスの融合
６．実務への落とし込み（判断軸と実行ステップ）
6.1 セキュリティ・ガバナンスの考え方
6.2 ベンダーとの役割分担（内製／外注の判断軸と進め方）
6.3 今後押さえるべき技術／やめるべき取り組み
※材料開発においては、属人的な探索プロセスや過度な手作業データ整理からの脱却が重要となる。
□ 質疑応答 □
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