| 開催日 | 2026年7月28日(火) |
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| 開催地 | Web |
★生成AIおよびAIエージェント・フィジカルAIの最新動向・適用展開もふまえ、これからの研究開発活動の在り方・方向性や、実際に実務に組み込む考え方を学ぶ！
AI活用で進化する材料開発と研究開発DX戦略
―生成AI・AIエージェント・フィジカルAIによる研究開発プロセス再設計と運用のポイント―
＜講師＞
MISTEM 合同会社 代表 兼
信州大学 工学部 特任教授 向田 志保 氏
＜日時＞
2026年7月28日(火) 10:30-16:30
＜形態＞
Zoomオンラインセミナー：見逃し視聴あり
＜受講料＞
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】
：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】
：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円
※受講料やセミナー申し込み～開催までの流れなど、詳細については、弊社HPのセミナーページを必ずご確認ください。
○セミナーポイント
・生成AI以降のAI技術（AIエージェント／Physical AI）の最新動向を体系的に整理。
・材料開発における探索・実験・意思決定プロセスの変化を構造的に理解。
・AI活用をPoCで終わらせないための設計・運用の考え方を解説。
○講座の位置付け・形式
本講座は、データサイエンスやプログラミングの詳細を学ぶ講座ではなく、
研究開発におけるAI活用の全体像と実務への適用の考え方を整理することを目的とする。
講演形式は、事例・具体例を交えた解説による講義形式となる。
○キーワード
生成AI、AIエージェント、Physical AI、マテリアルズ・インフォマティクス、研究開発DX、ラボオートメーション
○受講対象
・製造業・材料系企業における研究開発部門／技術企画部門
・研究開発部門のマネジメント層
・AI・データ活用を推進するDX担当者
・大学・公的機関の研究者
○受講後、習得できること
・生成AI以降のAI技術動向（AIエージェント／Physical AI）の全体像
・研究開発におけるAI活用がPoC止まりとなる要因
・材料開発における探索・実験・意思決定の新しい考え方
・AIを実務に組み込むための設計・運用のポイント
・自社でのAI活用に向けた実行の方向性
〇講演プログラム
1. AI技術の進展と研究開発へのインパクト
1-1. 生成AIの現在地と限界
1-2. AIエージェントの進展と業務への影響
1-3. Physical AIの登場と現場への拡張
1-4. AI活用における「設計」の重要性
2. マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の基礎
2-1. MIの背景と目的
2-2. 従来の材料開発の課題
2-3. 実験計画法（ベイズ最適化）の考え方
3. 生成AI・AIエージェントによる研究開発プロセスの変化
3-1. 生成AIの役割（思考支援・知識統合）
3-2. AIエージェントによる業務プロセス統合
3-3. 顧客データと研究開発の接続可能性
3-4. 意思決定プロセスの変化
※従来は人が担っていた探索・判断を、AIと協働して設計する形へ移行しつつある
4. Physical AIと材料開発の現場革新
4-1. Physical AIの基本概念
4-2. 国内外の政策・産業動向（中国を中心に）
4-3. ラボオートメーションの進展
4-4. 実験プロセスの自動化と将来像
5. AI活用を実務に落とし込むための設計と運用
5-1. AIを機能させるための設計とは何か
5-2. 評価・改善ループの重要性
5-3. ツール導入から運用への転換
（ハーネスエンジニアリングの観点を含む）
6. 組織・人材・開発プロセスの変革
6-1. 縦割り組織の課題
6-2. AI時代に求められる人材像
6-3. アジャイル型研究開発への移行
7. 実務適用に向けたポイント
7-1. セキュリティ・ガバナンス
7-2. ベンダー活用の考え方
7-3. 見直すべき従来の取り組み
※属人的な探索や手作業中心のデータ管理の移行
【質疑応答】
