セミナー概要
低炭素社会の実現やデジタル化、顧客ニーズの多様化を背景に、ものづくりにおいて求められる基準や要件が変化し、これを機に新製品開発やその事業化を目指す企業が増えています。
このように各社が新規開発に取り組む中で、他社との開発競争に差をつけるための「スピード感」も重要となっています。この動きは研究開発部門においても例外ではなく、早期に事業化へと繋げるため開発効率の向上が求められ、中でも、「より有望な開発アイデアを創出すること」→それらを「高速に実験・検証していくこと」のどちらもが必要になってきています。
そこで近年、研究開発を効率化する手段として、各社で膨大なデータを活用した情報探索やシミュレーションが行える人工知能（AI）の利用が増加しており、研究開発プロセスが大きく変化しています。
本セミナーでは、最新のAIを活用してより効率的な研究開発を支援する2社より、より有望な研究開発テーマを多く生み出すポイントとともに、その検証スピードを早めるための最新技法について、全固体電池開発を例においてご紹介します。また、2社それぞれの展開するプロダクトを事例を交えながら紹介し、これからのR&Dの在り方についてもお話いたします。
このような方におすすめ
・研究開発業務の効率化を検討されている方
・新製品や新材料開発に取り組まれている方
・最新の技術を活用した研究開発プロセスに興味のある方
登壇者
中川 大輔
ストックマーク株式会社
伴走コンサルタント
外資系IT企業、グローバルコンサルティングファーム等を経て現職。自動車業界を中心に、ERP導入・業務改善・戦略策定と幅広いプロジェクトを経験。特に新規事業検討や新サービス検討〜実行支援の経験が多く、大手日系企業の新規事業企画部への出向経験もあり。現在はAI×情報収集の可能性を信じ、ストックマークにおいて事業開発の伴走コンサルタントとして、企業の情報収集の高度化・効率化を支援するミッションを主に担当。
瀬川 晶子氏
株式会社Preferred Computational Chemistry
社長室 経営企画統括
東京大学工学部化学システム工学科、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻。コンサルティングファームにて主に製造業向けの戦略および業務コンサルティング業務に従事した後、Preferred Networksにて、素材・材料領域での新規事業立ち上げおよびPFCC設立をビジネス実務責任者として推進。現在はPFCCにて、事業開発・組織開発を通して、*Matlantis™による新しい材料探索のグローバル展開に注力。
*Matlantis™は、新材料のシミュレーションを従来技術の最大2,000万倍高速化するクラウドベースの汎用原子レベルシミュレータです。機械学習ポテンシャルを活用し、高速シミュレーション環境を提供することで、革新的な新材料の早期発見を支援しています。
Matlatntis公式ウェブサイト
開催概要
日 時：2024年8月1日(木) 16:00-17:00
場 所：オンライン（Zoom）
参 加 費：無料 (事前登録制)
共 催：ストックマーク株式会社、株式会社Preferred Computational Chemistry
※競合企業などのご参加をお断りする場合がございます。予めご了承くださいませ。