「担当者しかわからない」を解消し、研究・実験データを“組織の共有資産”へ変える設計手法を解説

アイアール技術者教育研究所は、R&D部門のデータ蓄積の実情と課題を整理したうえで、データ探査・分析を前提にしたExcelでの蓄積設計、蓄積データの分析時の注意点、さらにデータ共有システム／DB導入時に陥りやすい落とし穴と防止策まで、体系的に解説する公開セミナーを開催します。

製造工程以降のデータ利活用は急速に進展する一方で、R&D部門では「担当者しかわからない」形でデータが蓄積され、必要なときに探せない、比較できない、引き継げないといった課題が起こりやすい状況が見られます。R&Dは技術競争力の源泉であり、研究・実験データを精緻に管理し、効果的に利用・活用できる状態へ整えることが、今後の競争力強化に不可欠です。

セミナー概要
- セミナー名：R&D部門の属人化を脱却する　Excelでの研究・実験データの効果的な蓄積・分析技術
- 開催形式：オンライン受講（ZoomによるLive配信 / アーカイブ配信）
- 開催日時：
【Live配信】2026/6/12（金）10:30～16:30
【アーカイブ配信】2026/6/16～6/30
- 受講料：49,500円（税込）/１名（複数名受講割あり）
- 講師：上島 豊 講師（株式会社キャトルアイ・サイエンス　代表取締役）

講座詳細
本セミナーは、R&D部門における研究・実験データ（主にExcel）の共有・利活用状況を改善するための考え方と実務上の勘所を、段階的に解説します。

セミナープログラム
1．はじめに
　講演者のR&D実績とデータ共有・利活用の取り組みについて
2．R&D部門のデータ共有の実情
　2.1 R&D部門のデータ蓄積の実情
　2.2 属人的データ蓄積状況が生み出される原因
　2.3 属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
3．データ蓄積状況を改善するために必要な方策
　3.1 属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
　3.2 データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法
　3.3 蓄積されたデータを使ったデータ分析方法
　3.4 データ共有、利活用状況を改善するために必要なプロジェクトチームの作り方
4．陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
　4.1 データ蓄積、DB化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
　4.2 データ蓄積、DB化後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
5．まとめ

想定対象
- ケミカル、材料系R&D部門（※その他のR&D部門にも有効）
- R&D部門の実験系研究者
- R&D部門グループリーダー
- R&D部門のDX推進者
- R&D部門改善を検討する経営層

※このセミナーの詳細はこちら
https://nihon-ir.jp/seminar/excel-research-experimental-data/

アイアール技術者教育研究所は、製造業向け技術者教育サービス（セミナー、eラーニング、研修、出版）を通じ、現場で役立つ知識・ノウハウの提供を継続してまいります。
日本アイアール株式会社
50年超の実績を有する特許・知財ソリューションの他、技術情報の調査・分析、製造業向け技術者教育、技術系コンテンツ制作など、技術を軸にした専門性の高い実務サービスを幅広く展開しています。

◆会社HP：https://nihon-ir.jp/
◆アイアール技術者教育研究所：https://engineer-education.com/

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