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【講座主旨】
IoTやAIの普及により、製造工程以降のデータ利活用は急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理して効果的に利活用する、つまりデータ分析・AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
本講演では、まず、R&D部門のデータ共有、利活用の実情をお話しさせていただき、データ共有、利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうのか？そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか？等を説明させていただきます。次に、データ共有、利活用状況を改善するために必要な方策に関して、特に、実際にデータを蓄積し、検索、分析するときの項目名の決定法や分析方法、さらに各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明させていただきます。最後に、これら方策を実施した具体例をもとに、改善効果および改善運用後に陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。
【講座内容】
・R&D部門のデータ蓄積の実情
・属人的データ蓄積状況が生み出される原因
・属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
・属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
・研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法
・データ探査、分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点
・蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
・データ探査、分析を意識したデータ蓄積を行うための意識改革
・データ蓄積、DB化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
・データ蓄積、DB化後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
【質疑応答】
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≪講師略歴≫
・専門
プラズマ物理、材料物性、バイオテクノロジー、計算技術、可視化技術、情報技術、教育
・プロフィール
1992年3月 大阪大学工学部 原子力工学科 卒業
1997年3月 大阪大学大学院工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 博士課程修了
1997年4月 日本原子力研究所 博士研究員
2000年4月 日本原子力研究所 研究職員
2006年3月 日本原子力研究開発機構（旧日本原子力研究所） 退職
2006年4月 キャトルアイ・サイエンス設立 代表取締役 就任
・主な参加国家プロジェクト
文部科学省e-Japanプロジェクト「ITBLプロジェクト」、
「バイオグリッドプロジェクト」
総務省JGNプロジェクト「JGNを使った遠隔分散環境構築」
文部科学省リーディングプロジェクト「生体細胞機能シミュレーション」
・主な受賞歴
1999年6月 日本原子力研究所 有功賞
「高並列計算機を用いたギガ粒子シミュレーションコードの開発」
2003年4月 第7回サイエンス展示・実験ショーアイデアコンテスト文部科学大臣賞「光速の世界へご招待」
2004年12月 第１回理研ベンチマークコンテスト 無差別部門 優勝
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