AIST Solutionsは、材料研究開発における実験データの活用とデータレイク「AlcheMia」をテーマにしたウェビナーを2026年10月20日と22日にオンラインで開催します。生成AIや解析ツールでの活用を見据え、実験データに文脈を付与して「AI-Ready」な状態にする重要性について解説します。参加費は無料で、ブラウザからの録画配信形式で実施されます。

材料研究開発におけるデータ活用の課題と背景

生成AIや解析ツールの導入において、データ作成時の条件や担当者、目的といった文脈情報が欠落している場合、AIが意味を取り違えるなどの課題が生じます。材料研究開発の現場でも、誰が、いつ、どの装置で、どのような手順で取得したかという情報が失われると、データの解釈や再現が困難になり、蓄積しても活用可能な資産にならない現状があります。

こうした課題に対し、メタデータを構造化して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基盤として「AlcheMia」が開発されました。

今回のウェビナーでは、実験データをAI-Readyにする意義を軸に、メタデータを標準形式で蓄積・運用する価値について、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紹介されます。材料研究開発部門でデータ管理を検討している担当者や、計測分析装置データの標準化、自動・自律実験の導入を見据える技術者を主な対象としています。

プログラムの内容は以下の通りです。

• 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」

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（ブラウザから視聴可能）
• 定員：無制限（オンライン）
• 参加費：無料
• 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）
• 関連URL：https://www.aist-solutions.co.jp/events_webinars/

本記事はAIST Solutionsの発表をもとに作成しました。

Dellows News編集部

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