| 開催日 | 2026年5月25日(月) |
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| 開催地 | Web |
☆AI・機械学習を活用したデータ制御は、2026年現在、どこまで実現可能なのか？
☆現場の最前線で活躍する‘株式会社ちとせ研究所’の講師3名でお届け！
【テーマ名】
細胞および微生物培養プロセス開発におけるAI技術実装に向けた基盤構築の要諦
～バイオ生産の実状と、データ駆動型技術の最新導入事例～
【講師】
株式会社ちとせ研究所
バイオ生産本部 本部長 博士（工学）河合 哲志 氏
Tech & Biz development Div. Senior BioEngineer 博士（理学）鬼丸 洸 氏
Tech & Biz development Div. Senior BioEngineer 山下 仁義 氏
【河合 哲志 氏】
■経歴
2008年 岐阜大学大学院 農学研究科修了後、主にJBAつくば研究室にてNEDO加速的先導事業「酵素糖化・効率的発酵に資する研究基盤」に従事する。2014年 株式会社ちとせ研究所に入社。ちとせ研究所では、藻類培養の海外実証試験、新規の酵素変換プロセス開発などに従事後、2020年よりバイオ生産へのAI技術開発に従事。2022年よりバイオ生産部 部長として発酵事業およびAI事業の事業責任者に就任。2024年よりバイオ生産本部 本部長に就任。
■専門および得意な分野・研究
・酵素および微生物を活用したものづくりにおける、探索研究、酵素・微生物改変研究、プロセス開発
・各種のバイオ生産に対する機械学習の活用における、デジタル技術とバイオ技術の架け橋となる領域
■本テーマ関連学協会での活動
・第77回生物工学会大会 次世代バイオものづくりを支える技術革新と産官学連携の課題と展望「AIによる自律的な培養状態の最適化技術の開発」の講演
・食品ニューテクノロジー研究会 バイオものづくりによるタンパク質クライシスへの挑戦「生物機能を最大化するちとせのバイオものづくり戦略」の講演
【鬼丸 洸 氏】
■経歴
2008年 東京工業大学 生命理工学部 卒業
2010年 東京工業大学大学院 生命理工学研究科 生体システム専攻 修士課程 修了
2013年 東京工業大学大学院 生命理工学研究科 生体システム専攻 博士課程 修了
2013年10月～2016年4月 Centre for Genomic Regulation, James Sharpe lab (postdoctoral researcher) / 数理モデルを用いた脊椎動物の形態進化の研究を行った。
2016年5月～2018年3月 理化学研究所 ライフサイエンス技術基盤研究センター 分子配列比較解析ユニット（研究員） / 軟骨魚類のゲノムやトランスクリプトームなどのバイオインフォマティクス的研究を行っていた。
2018年4月～2021年11月 理化学研究所 生命機能科学研究センター（基礎科学特別研究員） / 深層学習（AI）を用いたDNA配列の非コード領域の機能解析を行っていた。
2021年12月～2023年4月 名古屋大学医学系研究科 分子腫瘍学 （助教） / ラットのガンゲノム解析、天然変性タンパクのガンにおける役割などを研究していた。
2023年5月～現在 ちとせ研究所 Tech & Biz development Div. （BioEngineer） / ちとせ研究所では、培養におけるデータ解析およびAI自動制御システムのシステム構築などを行っている。
■専門および得意な分野・研究
・数理モデルを用いた生物現象の理解
・深層学習を用いた生物学的データの解析手法の開発やAIモデルの作成
・AIモデルを安定的に運用し、有効に活用するためのシステム構築
■本テーマ関連学協会での活動
・日本バイオインフォマティクス学会
【山下 仁義 氏】
■経歴
2017年に東京工業大学生命理工学院を卒業後、日本学術振興会特別研究員として同大学にて動物細胞の新規遺伝子群探索に関する基礎研究に従事。同時期にニューヨーク大学の訪問研究員として、酵母のゲノム合成プロジェクトに日本人として初めて参画。帰国後、東京工業大学にてゲノム合成技術基盤の導入を進めながら、哺乳類細胞のゲノム合成基盤技術の開発に従事。2021年より株式会社ちとせ研究所に入社し、バイオ生産分野におけるAI技術の活用を目指した技術開発を担当。動物細胞を含むバイオ生産現場においてAIの利用に有効なデータ取得を目的としたデバイスの改良、設計、導入に従事している。
■専門および得意な分野・研究
・細胞及び、微生物を活用したものづくりにおける遺伝子の発現及び解析分野、ゲノム改変の研究
・微生物及び動物細胞の培養状態をデジタル化するためのセンシング技術の研究及び応用分野
・マイクロコンピュータを用いたリアルタイム計測デバイスの開発および関連したプログラミングの分野
【開催日時(オンライン配信)】
2026年5月25日(月) 13:00-17:00
【受講料】
●見逃し視聴なし：1名46,200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35,200円
●見逃し視聴あり：1名51,700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40,700円
※詳細な内容やお申込み要領等は、下段「セミナーホームページを見る」をご参照ください。
【セミナーの内容】
■講座のポイント
微生物や動物細胞によるものづくり分野において、これまで属人的なノウハウに依存していた培養プロセスの構築や生産時の運用を、機械学習を活用したデータに基づく新しい制御に切り替えていくことに関心のある方のための講座です。データ駆動型の培養プロセス改善の鍵となるデータの特徴や収集方法、およびAIモデルの種類と選定基準を解説し、それによって実際にどのようなことが実現可能なのかを実例を踏まえて紹介します。また、AIモデルによる予測や最適化技術を利用して、どのような課題が解決できるのか、どのような将来像に繋がるのかを紹介します。
■受講後、習得できること
・機械学習の活用のポイントが理解できる
・AIモデルの違いが理解できる
・機械学習に必要なデータの特徴が理解できる
・バイオ生産のAI制御の最新の応用事例が理解できる
・バイオ生産の課題に機械学習をどう活用していくかが想像できるようになる
■本テーマ関連法規・ガイドライン
・経済産業省が定めるAI・データの利用に関する契約ガイドライン
■講演中のキーワード
・機械学習
・AI制御/培養制御
・予測/最適化
・データ駆動
■プログラム項目
1. バイオ生産へのAI技術の活用法
1.1 バイオ生産の課題
1.2 データ駆動型の新技術
2. データ活用に関する世の中の動向
2.1 バイオ分野で活用されるデータ駆動型技術
2.2 データ活用プラットフォームの進展状況
3. AI技術を活用する基盤技術
3.1 AI学習に求められるデータ
3.2 デバイス技術
3.3 AIモデルの種類
3.4 データ活用基盤
4. 活用事例
4.1 培養の予測技術の事例紹介
4.2 培養の最適化技術の事例紹介
5. 今後の展望
5.1 AI技術の導入法
5.2 データ駆動型の培養プロセス開発の将来像
6. 質疑応答
