関連情報：実験データを「組織の資産」に変える──材料研究開発データレイク AlcheMia
関連情報：マテリアルDX コラム
生成AIの導入がうまくいかない原因の多くは、モデルの性能ではなく、データに文脈が付いていないことにあります。どんな条件で、誰が、何のために作ったのか。人なら分かる情報が欠けているため、AIは意味を取り違えます。
同じことが、研究開発の実験データでも起きています。誰が・いつ・どの装置で・どんな手順で得たのか。この文脈を失ったデータでは、解釈も再現もできません。ファイルが増えても、AIが読めて活用できる資産にはなりません。
必要なのは、メタデータを構造化し、標準化されたファイル形式で蓄積・運用するデータレイクです。しかし材料研究開発の現場に、その条件を満たす基盤はありませんでした。「AlcheMia」は、そのために生まれた材料研究開発データレイクです。
本ウェビナーでは、実験データをAI-Readyにするとはどういうことかを軸に、メタデータを標準形式で蓄積・運用することの価値を、標準化の発案者や研究者、AlcheMiaの開発者へのインタビューを交えて、その現在地までをご紹介します。
こんな方におすすめ
■ 材料研究開発部門で、AI活用の前提となるデータの持ち方を検討されている方
■ 実験データをAIや解析ツールに使おうとして、データの準備段階で行き詰まった経験のある方
■ 計測分析装置から得られるデータの標準化・共通化に関心のある方
■ 自動・自律実験やハイスループット計測の導入を見据え、生成されるデータの受け皿を考えたい方
■ 研究DX・技術戦略部門で、研究データのAI-Ready化を検討されている方
開催概要
日時：
2026年10月20日(火)14時00分～14時45分（録画配信）
2026年10月22日(木)19時00分～19時45分（録画配信）
※両日とも放送される内容は同じです。
開催形式：オンライン配信となります。視聴はブラウザから可能です。
定員：無制限（オンライン）
参加費：無料
＜プログラム＞
TOPIC１：材料研究開発におけるデータの課題
TOPIC２：AI-Readyには文脈のあるメタデータが必要
TOPIC３：実験データを資産に変えるデータレイク「AlcheMia」
＜問い合わせ事務局＞
AIST Solutionsイベント運営担当
E-mail：webmktg-eve-ml@aist-solutions.co.jp
AIST Solutionsでは今後も多彩なテーマでウェビナーを開催予定です。
皆様のご参加を心よりお待ちしております。
EVENTS/WEBINARS
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