開催概要
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、データ活用によって材料開発の高速化と高度化を実現する手法として、研究開発におけるデジタルトランスフォーメーションの重要な要素となりつつあります。
しかし実際の研究現場では、「実験データのばらつきが大きく、解析にどのように活用したらよいかわからない」「外れ値の扱いが分からない」といった理由から、MIの導入が停滞、あるいは断念されてしまうケースも少なくありません。
本ウェビナーでは、ばらつきや外れ値を含む「データの不確かさ」にどのように向き合い、研究開発の意思決定に活かしていくべきか、その考え方と実践的なアプローチを解説します。
また、予測精度の向上そのものを目的化するのではなく、不完全なデータの中からどのように「次の実験への有効な示唆」を抽出するかという視点についても、具体的な事例を交えながら紹介します。
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
- MIの基本的な説明
- バラツキや外れ値を含むデータの整理・取り扱いに関する考え方
- ばらつきのあるデータの活用例
※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
岡部 玄
Gen Okabe
MI-6株式会社カスタマーサクセスデータサイエンティスト
東京工業大学（現：東京科学大学）大学院物質理工学院修了。前職は化学メーカーで接着剤やナノ繊維コンパウンド樹脂の開発に従事。MI-6に入社後はカスタマーサクセスとしてmiHub®の活用をご支援している。
対象者
- 手元のデータをどのように整理し、解析へ繋げるべきか悩んでいる方
- 実験データのバラツキに対するアプローチの仕方を模索している方
申し込み締め切り
2026年4月15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
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