社会の大きな課題であるカーボンニュートラル実現や、パンデミックに代表される有事の際にも負けないレジリエンス強化のために、研究開発型企業の多くがDXを加速させているのは間違いありません。ただ、DXが浸透しているのは、設計や生産、調達などの業務がメインで、企業の競争力の源泉ともいえるR&D業務においては、なかなかDXが進んでいないという実態があります。

R&D業務に求められているのは、複雑化する課題に対してより短時間で解決策を考え、そして実際にアウトプットを出すことです。これを実現するためには、膨れ上がるデータから意味のあるものを体系的に取り出し、それを意思決定に的確に生かす「新しいデータ活用」の姿が必要です。

本セミナーでは、R&Dの効率化を目指す方に向けて、データを活用することで効率的に成果を出すためのポイントをお届けします。実際にデータを活用してR&D業務を変革に導いてきた企業の方々に実体験に基づいて紐解いていただきます。パネルディスカッションなどと併せて、R&D業務にデータ活用がもたらすビジネスインパクトを感じ取ってください。

開催概要

名　称	研究開発型企業に求められるR&Dの明日を徹底討論先駆者たちに学ぶデータ活用の最前線
日　時	2023年7月6日（木） 13：00～17：30（予定）
会　場	大手町プレイスカンファレンスセンター 2F ホールB 東京都千代田区大手町二丁目3番1号
主　催	日経BP 総合研究所
協　賛	エルゼビア・ジャパン
参加料	8,800円（税込）

プログラム（予定）

※講演者や講演時間など、プログラムは変更になる場合がございます。予めご了承ください。

13:00～13:05	開会の挨拶
13:05～13:35	【基調講演】 AGCの技術開発を加速する開発戦略の背景と新たな価値を生み出すDXの取組み事例 AGC 代表取締役兼専務執行役員CTO、技術本部長倉田英之氏 1987年旭硝子（現AGC）入社。化学品カンパニー新事業推進部長、米国グループ会社社長、AGC化学品カンパニーの戦略企画室長などを経て、2019年1月に常務執行役員技術本部長。2022年3月より現職。＜講演概要＞ AGCグループでは、2015年以降長期ビジョンの見直しを行い、両利きの経営の下に、コア事業の強化と新事業の創出に取り組み、事業ポートフォリオの転換を進めている。これらの取り組みを支える技術開発のスピードアップのためのアプローチが、「両利きの開発」「オープンイノベーション」「デジタルトランスフォーメーション（DX）」からなる3本柱の戦略である。本講演では、これらの戦略に至る背景を振り返るとともに、3本柱の戦略の考え方を説明する。特に、技術開発のスピードアップのキーとなるDXについては、その取り組みと活用事例について紹介する。
13:40～14:10	【講演】技術イノベーションの“深化”と“探索”を目指した「人とAIとの協奏」による挑戦横浜ゴム研究先行開発本部 AI研究室エグゼクティブフェロー・研究室長小石正隆氏 1985年横浜ゴム入社。以来タイヤとゴム材料に関する計算力学の研究開発に従事。業務の傍ら横浜国立大学大学院後期博士課程を修了（博士・工学）。その後、多目的最適化と機械学習に関する研究開発にも従事。CAE研究室研究室長、小石研究室理事・研究室長を経て、2020年より現職。「HAICoLab」を提唱し研究開発領域におけるAI活用を推進。2014年には日本機械学会計算力学部門部門長、2017年からは関東CAE懇話会会長、2022年よりCAE懇話会副理事長を務めている。＜講演概要＞横浜ゴムでは、2020年に「HAICoLab（ハイコラボ）」と呼ぶデジタル革新のためのAI利活用構想を発表し、「人とAIとの協奏」による深化（漸進的イノベーション）と探索（急進的イノベーション）に挑戦している。特に未踏領域での発見を目指す急進的イノベーションへの挑戦では、AIに加えて数値シミュレーションや進化計算の活用、さらに、固定化された認識や制約からの解放とひらめきが必要とされる。本講演ではタイヤとゴム材料の研究開発への適用例と共にHAICoLabの理念や実践時の工夫、さらに今後の展望について紹介する。
14:15～14:45	【講演】ニーズ反映から素材設計までを加速させる新たな素材開発AI 日本電気セキュアシステムプラットフォーム研究所主任小渕喜一氏前職では、外資系化学メーカーにて、高分子材料の開発を行う一方、機械学習による物性予測モデリングやラボデータパイプラインについての計画策定などに携わる。2021年9月より現職にて、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の研究に従事。高分子をはじめとする有機系のスモールデータ領域での機械学習の応用に関する技術構築のほか、PLMや企業間・部署間連携PFなど素材産業関連の課題を解決するAI活用に幅広く勤しんでいる。＜講演概要＞ NECでは、サプライチェーンにおける企業間連携、特に素材ユーザーと素材メーカーの連携に着目し、これまで多くの時間を要していた「ニーズ表現の変換」と「素材開発」をAIにより迅速に行うことができる企業間連携プラットフォームを開発している。当社が創薬事業で培ってきた自然言語処理技術と素材の独自性を踏まえたマテリアルズ・インフォマティクス（MI）技術とが連携することで、顧客ニーズをトリガーとした素材開発が大きく加速できると期待している。 ●共著者情報・舩矢幸一氏 (NEC Laboratories Europe GmbH, Chief Technology Architect) ・Dr. Daniel OnoroRubio (NEC Laboratories Europe GmbH, Intelligent Software Systems Research Group, Senior Research Engineer)
14:50～15:10	【講演】研究開発型企業の目指す学術データの活用～課題と実態～エルゼビア・ジャパンプロフェッショナルサービスデータ＆アナリティクス齋藤美里氏 2011年入社。ファーマバイオテックプロダクトマネージャー（大学・政府機関）、ライフサイエンスプロダクトマネージャー（企業）、Japan LS Team Leadを経て2020年3月より現職。研究開発型企業向けのAI・MI・機械学習や予測モデルの構築など、論文や化学情報、創薬関連情報などの利用促進に関わる。著書：2022年　「研究開発DX」R&D におけるデータドリブンな意思決定プロセスの導入　技術情報協会出版　等＜講演概要＞ 3年のパンデミックを経た今、多くの研究開発型企業がDX推進に力を入れている。学術データの活用に成功している企業が存在する一方、データ活用が進められず試行錯誤している企業が多い状況である。自社データ、パブリックデータの活用から始める企業が多くある中、論文のフルテキストや商用データベースの情報を有効活用し成功している企業も業界を問わず存在する。創薬、素材・材料開発、トレンドの予測・分析、KOL探索など目的は多岐に渡るなか、研究開発型企業がどのような目的で、どういったデータをどう活用しているのかを、サービス提供者の立場から検討する。
15:10～15:30	休憩
15:30～16:45	【パネル・ディスカッション】 R&D業務の理想像を討論 ※ご登壇者に対するご質問を当日受付ます。横浜ゴム小石正隆氏日本電気小渕喜一氏日本電気舩矢幸一氏（オンラインで参加）エルゼビア・ジャパン齋藤美里氏 <モデレータ> 日経BP 総合研究所上席研究員木村知史＜講演概要＞登壇者を招いて、研究開発型企業におけるR&D部門の理想像を探る。データを業務に活かすためにはどのような仕組みが必要となるのか？組織体制はどうあるべきか？社員教育はどのように行うべきか？――などのテーマを掘り下げていく。
16:45～16:50	閉会の挨拶
16:50～17:30	講師名刺交換・展示ブース観覧（名刺交換は17時に終了いたします） ※当日はお名刺を持参ください。