受講概要
このセミナーで解決できる課題
- 研究・実験データの保管場所が分からず、担当者以外が過去のデータを探し出して再利用できない
- データの形式や管理方法が個人任せになっており、属人化によって研究の信頼性が損なわれている
- データ共有の仕組みを導入しても現場に定着せず、抵抗勢力への対応や推進体制づくりが進まない
こんな方におすすめ
- R&D部門で研究・実験データの管理や共有を担当している技術者
- 研究開発部門のデータ活用推進やDXを任されたリーダー・管理職
- データ共有の運用ルールや組織設計を検討している研究企画部門の担当者
よくある質問
- 受講にあたって前提となる知識は必要ですか？
- 特別な予備知識は求められていません。ただし、自社のR&D部門におけるデータ管理の実情を把握している、あるいは把握したいという意識を持って参加することが前提とされています。現場の状況と照らし合わせながら聞くことで、内容を自部門の改善に結び付けやすくなります。
- どのような形式で受講でき、後から見直すことはできますか？
- Zoomを使ったオンライン配信によるWEB受講のみの講座です。タイトルにはライブ配信に加えてアーカイブ配信があり、7日間は繰り返し視聴できると記載されています。当日の講義内容を後から確認し直したい場合にも利用できます。
- データ共有の仕組みを作った後の運用面も扱われますか？
- 扱われます。データ設計やルール化に加え、推進プロジェクトチームの作り方やメンバーに求められる能力、具体的な進め方を解説します。さらに、共有開始前と開始後それぞれで陥りやすい落とし穴と、それを防ぐ方策も取り上げます。
プログラム
１．はじめに
講演者のR&D実績とデータ共有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部門のデータ共有状況
2.2 属人的データ共有状況が引き起こす問題
2.3 属人的データ共有状況が生み出される原因
３．データ共有状況を改善するために必要な方策
3.1 属人的データ共有状況を脱するために必要な方策の概要
3.2 属人化を排除するデータ設計とルール化手法
3.3 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
3.4 プロジェクトメンバーに求められる能力
3.5 データ共有、利活用の具体的な進め方
４．共有データを本当に役立てるために注意すべき点
4.1 データ共有を始める前に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
4.2 データ共有を始めてからに陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
５．まとめ
Q＆A
受講形式
WEB受講のみ
※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。
オンラインでご参加の方は、事前にこちらでZoomの接続環境をご確認ください。
スムーズな受講のため、カメラ・マイク・スピーカーの動作をご確認ください。
受講対象
・データ管理でお困りの方
・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ管理、利用、活用状況を知りたい方
・R&D部門のデータの利用、活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方
・R&D部門のデータ共有、利活用を現場に定着させる運用・組織設計を知りたい方
・R&D部門のデータ共有、利活用への抵抗勢力への対応方法を知りたい方
予備知識
特にありませんが、R&D部門の自社での実情を知っていたり、知りたいという気持ちが必要です。
習得知識
1)研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法
2)データ共有状況を改善するために必要な方策
3)属人化を排除するデータ設計とルール化手法
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
5)データ共有、利活用の具体的な進め方
6)データ共有を始める前に陥りがちな落とし穴 及びデータ共有を始めてからに陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法
講師の言葉
IoTやAIの普及により、製造工程以降のデータ利活用は急激に進展していま す。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは 属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど 進んでいないのが実態です。
本講演では、まず、R&D部門のデータ共有、利活用の実情 をお話しさせていただき、データ共有、利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうのか？そのような状況にはどのような問題が孕んでいるのか？等を説明させていただきま す。
次に、データ共有、利活用状況を改善するために必要な方策及び、各個人やグループで必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明させていただきます。
最後に、データ共有を始める前に陥りがちな落とし穴 及びデータ共有を始めてからに陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。