京都大学国際高等教育院附属 データ科学イノベーション教育研究センター

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データサイエンススクール71
化学メーカーでのデータ駆動型研究開発の実践例

スケジュール

スクール 71

化学メーカーでのデータ駆動型研究開発の実践例

2022年9月5日(月)

場所:京都大学吉田南総合館 西棟 共西23 + zoomによるハイブリッド

時間: 14:00 – 17:00

参加する

担当 目次 時間配分
第1部

宮島
(小林・都地)

・三洋化成におけるデータ駆動型研究開発の取り組みの概要と課題
・企業が求めるデータサイエンス人材像など業界全体の共通課題など
(質疑も交えながらの対談形式)
60分
(質疑込み)
第2部 都地 ・マテリアルズインフォマティクスについて
・三洋化成での解析事例紹介
60分
(質疑込み)
第3部 小林 第2部で扱った解析手法を中心とした手法の詳細説明 60分
(質疑込み)

セミナー内容

化学メーカーでのデータ駆動型研究開発の実践例

概要

 グローバル化や社会情勢の急速な変化を背景にVUCA時代と呼ばれる現在において、化学産業では顧客ニーズの多様化・高度化と製品ライフサイクルの短命化が進み、ますます激化する競争環境を生き残るためには新製品開発のスピードを圧倒的に高めることが急務となっています。
従来、化学メーカーの開発現場では、配合条件や合成条件の最適化のための実験と性能評価を繰り返すという、属人的かつ手間・時間のかかる開発スタイルが主流でしたが、近年は社内外のデータを利活用して開発期間の大幅短縮や革新的な素材開発を狙うデータ駆動型の研究開発が注目を浴びています。この中で、機械学習や統計解析を駆使した手法は一般にマテリアルズインフォマティクスと呼ばれています。

 本セミナーでは、第1部として三洋化成におけるデータ駆動型研究開発の取り組みの概要と課題について紹介します。さらに、企業が求めるデータサイエンス人材像や業界全体の共通課題などに関して、対談・質疑を交えながら紹介していきます。
第2部では、マテリアルズインフォマティクスの概要や全体像を説明したのち、三洋化成での実際の解析事例をいくつかご紹介します。
第3部では、第2部で扱った解析手法を中心に手法の詳細部分を解説します。

受講要件

京都大学および他大学に所属する学生

社会人の方(ただし,三洋化成と同業分野の企業に所属の方はご遠慮願います)

講師情報

小林凌雅

(慶應義塾大学 総合政策学部 講師(非常勤))

宮島 徹

(三洋化成工業株式会社 インフォマティクス推進部長)

都地恭拡

(三洋化成工業株式会社 インフォマティクス推進部 副主任)

受講お申込み

こちらのDoorkeeperのページよりお申し込みください。

過去のスクールに関しては、こちらを御覧ください。

Contact

〒606-8315 京都市左京区吉田近衛町69 近衛館202, 301, 302号室
Tel. 075-753-9691
E-mail : contact@ds.k.kyoto-u.ac.jp