| 開催日 | 2026年5月19日(火) |
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| 開催地 | Web |
（Live配信）605213
ロボットを活用した実験の自動化
-自動合成装置／協働ロボット･AMR／AIと連携した自動自律実験-
【Live配信】
★ ロボットに置き換える工程の見極め！ システム化、運用のポイント！
■講師
１．北海道大学 理学部 特任講師 博士(工学) 芦刈 洋祐 氏
２．(株)MIRA 代表取締役 山本 圭介 氏
３．(国研)物質・材料研究機構 マテリアル基盤研究センター グループリーダー 博士(理学) 田村 亮 氏
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■Live配信：2026年5月19日(火) 10:30～16:15
■聴講料：1名につき ６０,５００円（消費税込、資料付）
〔１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき５５,０００円〕
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
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■プログラム
【10:30-12:00】
１．化学産業の無人化に向けた自動合成装置の開発
北海道大学 理学部 特任講師 博士(工学) 芦刈 洋祐 氏
【講座の趣旨】
有機合成は分子レベルの生成プロセスであり、機械を用いた自動化による効率向上が広く用いられる。一方で、合成化学の研究開発は、反応を実施し、結果の分析や解析を行った後にその結果をもとに次の検討項目を決定する、といったサイクルで進められることから、反応実施はそのサイクルを構成する要素の一つでしかない。すなわち反応の自動化だけでは片手落ちであり、この一連の研究サイクルを自動化することで、真の意味で研究開発を加速し効率化できると言える。本講座では、次世代型化学産業の礎となるであろう、無人化を可能とする自動合成装置と、演者らが最近達成したフロー型自動合成装置の開発について紹介する。
【習得できる知識】
・フロー有機合成の基礎知識
・フロー有機合成の自動化
１．バッチ合成の自動化
1.1 自動合成装置
1.2 ロボットアームを用いた自動化の例
２．フロー合成
2.1 フロー合成の特徴
2.2 フローマイクロ合成の特徴
2.3 フロー合成の最近の例
３．フロー合成の自動化
４．フロー分析
4.1 特徴ピークを基にする分析（IR）
4.2 特徴ピークを基にする分析（NMR）
4.3 特徴ピークのない分析（IR）
4.4 特徴ピークのない分析（NMR）
５．フロー合成の実験条件探索
5.1 ２条件の最適化
5.2 複数条件の最適化
5.3 複数の目的関数の同時最適化
６．フロー自動最適化
6.1 自動最適化装置の概要
6.2 自動最適化装置を用いた最適化の例
【質疑応答】
【13:00-14:30】
２．ラボラトリー分野におけるロボットシステム、導入事例とポイント
(株)MIRA 代表取締役 山本 圭介 氏
【講座の趣旨】
工場に比して作業フローや出てくる装置・機器が複雑・多岐に渡るラボラトリーオートメーション。それぞれの作業理解の煩雑さや置き換えそのものの難しさから導入ハードルが高く感じられています。このような中で、実際どんな工程、作業において自動化をしたか実勢の導入事例と、また気にしなければならなかったパイントについて解説します。
【習得できる知識】
・ラボラトリーオートメーション
・協働ロボット、AMRの活用
・システムインテグレーターとのコミュニケーション
この講座を受講いただくことによって、研究・実験作業において、どのようなことを知っておけば、考えれば自動化が進められるのか、技術的な観点と導入効果の観点から理解を深められることを趣旨とします。
１．構想をまとめるまで
1.1 ラボにおける業務分析
1.2 作業手順起こし
1.3 ロボットへの置き換え構想
1.4 テスト必用箇所の検討
２．ロボット・ＡＭＲの特性
2.1 動作の特性
2.2 制度の見極め
2.3 得意物、不得意物
2.4 不得意物への対応策
３．考えるべきノイズ
3.1 不定形・不安定
3.2 温度・湿度
3.3 製品公差
3.4 対象物の特性
４．システムにする際のポイント
4.1 メカニカルな観点
4.2 ソフトウェア・通信
4.3 運用的な観点
4.4 得意分野をつなげる観点
５．ラボラトリーオートメーションにおけるＲＯＩの考え方
【質疑応答】
【14:45-16:15】
３．AIとロボット実験のシームレス連携とその応用
(国研)物質・材料研究機構 マテリアル基盤研究センター グループリーダー 博士(理学) 田村 亮 氏
１．AIとロボット実験の連携による自動自律実験とは？
２．自動自律実験をコントロールするためのオーケストレーションソフトウェア（OS）とは？
３．国産OS NIMOの紹介(https://www.nims.go.jp/nimo/)
４．NIMOが有する多彩な材料探索アルゴリズム
５．NIMOを利用した自動自律実験装置
６．自動自律実験の展望
【質疑応答】
