開催概要
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。
参加費用
無料
コンテンツ
- はじめに
- 登壇者より講演:40分
- 質疑応答:20分
講演内容
- 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
※内容は変更となる場合が御座います。予めご了承願います。
登壇者
上田 俊雄
Toshi 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
申し込み締め切り
2026年1月14日(水)14:00
※申込が多数あった場合は事前に締め切らせていただく可能性がございます
問い合わせ先
※ご登録いただくメールアドレスに、開催前日の参加者の確定を目処に事前案内のメールをお送りします。 迷惑メールの設定や、メールアドレス記載の誤りによって、ご案内ができないケースがございます。 設定確認と登録アドレスに間違いがないよう、ご確認お願いいたします。
※同業他社企業のお申し込みはお断りしております。

