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~ データサイエンスによる実験手法 ~

CMCリサーチウェビナー【ライブ配信】 のご案内

       開催日時:2022年2月3日(木)10:30~16:30 
       受 講 料:55,000円(税込)  * 資料付
          *メルマガ登録者 49,500円(税込)
          *アカデミック価格 26,400円(税込)
         パンフレット

※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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講 師

 倉地 育夫 氏  ㈱ケンシュー 代表取締役 工学博士

【講師経歴】
 1977年3月 名古屋大学 工学部 合成化学科 卒業
 1979年3月  同 大学院 工学研究科 応用化学専攻 博士課程 前期修了
 1983年4月 科学技術庁 無機材質研究所 留学(1984年10月まで)
 1992年9月 学位取得(工学博士; 私立 中部大学)
 1979年4月 ブリヂストンタイヤ入社(現; ブリヂストン)
 1984年11月 ブリヂストン 研究開発本部 復職
 1991年9月 ブリヂストン 退社
 1991年10月 コニカ 第四開発センター 入社(主任研究員)
 1993年4月 福井大学 工学部 客員教授
 1993年11月 コニカ 感材技術研究所 主幹研究員
 1998年6月  同社 MG開発センター 主幹研究員
 2001年8月  同社 中央研究所 所長付主幹研究員
 2005年8月 コニカミノルタ ビジネステクノロジーズ 生産本部 生産技術センター デバイス技術部 第3デバイスグループリーダー
 2008年10月  同社 生産技術センター デバイス技術部 担当部長
 2009年4月  同社 開発本部 化製品開発センター 機能部材開発部 担当部長
 2011年3月 コニカミノルタ ビジネステクノロジーズ 定年退社(57歳)
 2011年3月 ケンシュー 設立 代表取締役社長 就任(現在に至る)
  
【受賞歴】
 2000年5月 第32回日本化学工業協会 技術特別賞 受賞
 2004年5月 写真学会 ゼラチン賞 受賞
 その他 ブリヂストンの超高純度βSiC半導体技術が日本化学会化学技術賞受賞
  
【活 動】
 高分子学会 代議員、高分子同友会 開発部会 世話人、日本化学会 代議員、日本化学会 産学交流委員会 シンポジウム分科会 主査、同委員長、日本化学会 春季年会 講演賞 審査委員長など
 共著多数

セミナーの趣旨

 科学の研究を進めるときに実験は重要である。この実験で得られたデータは仮説の真偽を検討するために使用される。これまで企業の研究開発で行う実験もこのような科学の研究に準じて行われてきた。
 しかし、2012年にiPS細胞の発明でノーベル賞を受賞された山中伸弥博士がインタビューで語られていた非科学的手法に世間は驚かされた。また、材料科学の分野ではマテリアルインフォマティクスと呼ばれる研究が注目されている。さらに、21世紀になりデータサイエンス学部を設置する大学が増加しており、「データ」という情報をもとに現象を考察する技法がアカデミアの潮流となりつつある。
 情報科学が進歩し、多量のデータを容易に処理できる時代に、これを活用して効率を上げるだけでなく、そこから思いもよらぬアイデアが浮かぶかもしれないという期待が高まってきた。すなわち、現象を表現しているデータ群を利用し AIを用いたデータマイニングで新しい「知」を取り出そうと人類が活動を始めたのである。
 ところで、科学誕生前の技術開発では現象から機能を取り出すような実験が行われていたことがあまり知られていない。そこでは、機能が動作して出力される結果(データ)が人類に役立つことが重要で、これをデータ駆動による技術開発手法と見なすことができる。
 すなわち、データ駆動の実験手法は、人類が新しい機能を手に入れるために科学誕生以前に自発的に行われてきたが、科学の誕生後、それが仮説に基づく実験にデザインされ、データ収集は仮説の真偽を判断する目的として行われるようになっただけである。しかし、トランスサイエンスが注目される現代において、科学で解けない問題を解く手法として科学誕生以前の手法を見直しても良いのではないか。
 本セミナーでは、過去の技術開発手法に情報科学で用いられるデータ解析手法を取り入れ温故知新により成果の出た講演者の成功事例を公開します。例えば科学で否定証明された問題を多変量解析で解いて実用化に結びつけた事例や、データ駆動で環境対応樹脂を開発した事例などデータサイエンスによる実験手法を具体的に説明します。
  

セミナー対象者

 (1)材料設計あるいは製品設計を担当する技術者
 (2)品質管理を担当する部門の担当者及び管理者
 (3)データ解析技法が中心となりますので材料の専門外の担当者あるいは管理者でも役立ちます。

プログラム

      ※ 適宜休憩が入ります。

1. 科学と技術
(1) トランスサイエンスと否定証明
(2) 事例:ヤマナカファクター開発
(3) 技術開発方法論の重要性
(4) 何故、今マテリアルインフォマティクスなのか
(5) 事例:データ駆動による環境対応樹脂開発
  
2. 統計手法について
(1) 統計手法の復習
(2) 例題:ワイブル統計による故障寿命予測
(3) 新QC7つ道具
(4) ラテン方格を用いた実験
(5) 事例:高純度SiC開発
  
3. 多変量解析
(1) 多変量解析概論
(2) 事例:重回帰分析による新規難燃化システムの開発
(3) 事例:残渣分析によるフェノール樹脂の機能改善
(4) 事例:主成分分析を用いた電気粘性流体の耐久性改善
(5) 事例:主成分分析による顧客ブラックボックス見える化
  
4. タグチメソッド(TM)
(1) 基本機能とは
(2) SN比と感度
(3) 事例:難燃性PC/ABS開発
  
5. まとめ
(1) 重回帰分析プログラムの使用方法
(2) 主成分分析プログラムの使用方法
(3) SN比計算プログラムの使用方法
(4) ワイブル統計解析プログラムの使用方法
  

  
  

関連図書

        材料・合成技術
        機械・装置

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