セミナー概要
生成AI（大規模言語モデル等）の急速な進化に伴い、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）への期待が再燃しています。しかし、研究開発の現場には「形式知化されていない膨大な暗黙知」や「構造化されていない実験データ」が存在し、生成AIを導入するだけで直ちに成果が出るわけではありません。
本ウェビナーでは、技術的な可能性だけでなく、実務上の限界や課題（データの未整備、コンテキスト情報の欠如）を整理します。「生成AIがすべてを解決する」という過度な期待を修正し、アナログな物理世界を扱う材料研究において、人間がどこに注力すべきか、その「専門家としての立ち位置」を再確認します。
特に、研究者が担うべき「3つの介在価値」を定義し、デジタルだけで完結しないR&Dの現場で、生成AIをどのように使いこなし、共存していくべきかの具体的な指針を提示します。物理空間（研究室や工場など）とデジタル空間の間に横たわる「溝」を正しく認識し、生成AI時代における研究者の役割を考えるヒントをお伝えします。
本動画は、2026年1月14日に開催されたセミナー「生成AI時代×MI：現場の暗黙知を次世代の競争力に変える研究者の介在価値」の録画動画となります。
コンテンツ
- 生成AI時代における「データ化できない現場の暗黙知」の重要性
- 研究開発プロセスで生成AIが得意な領域と、人間が担うべき「3つの介在価値」
- R&Dの暗黙知を生成AIで活用するための研究者のスタンス
上田 俊雄
Toshio Ueda
MI-6株式会社アカウントセールス
大阪府立大学（現：大阪公立大学）工学研究科修了。大学院では有機EL向け材料開発およびデバイス試作を研究。経営学修士(MBA)。 住友化学株式会社にてディスプレイ材料の材料開発およびMIを用いた開発に従事し、2019年より現職。 現職では事業開発として多くの会社のMI活用をサポートしている。
対象者
- 化学・素材メーカーの研究開発職、マネージャー
- R&D部門のDX推進担当者
問い合わせ先
MI-6株式会社 マーケティングチーム：marketing@mi-6.co.jp
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