本講座について
本講座は、産業技術総合研究所（産総研）のマルチマテリアル研究部門が開発した、プログラミングの知識が不要で、自社内のデータを用いてAI技術を活用できるアプリ群について紹介します。
これらのアプリは、材料の画像から特性を予測するモデルの構築や、取得データから次の実験条件を提案する機能を備えており、モノづくりの現場での材料開発DXを支援します。
開発したアプリ群のイメージ
（1）画像 × AI：材料特性を“見抜く”深層学習
AISTex-Modeling App と AISTech-Predictor App は、材料画像と特性を結びつけるアプリ群です。
前者で自社データを使って深層学習モデルを構築し、後者で新たな画像から特性（例：破壊靭性・熱伝導率など）を即座に予測できます。
光学・電子顕微鏡など、手法を問わず多様な材料に対応可能。予測結果には“どの部分に着目したか”を示すヒートマップも生成され、判断根拠の可視化にも配慮。
MATLAB Runtime さえあれば導入は即日可能。特性評価試験の負担を軽減し、研究サイクルを加速させます。
図１ AISTex-Modeling AppとAISTech-Predictor App の概要
（2）実験戦略 × AI：ベイズ最適化による条件提案
DCBO_Appは、ノイズや異常値を除去し、ガウス過程回帰モデルの性能を高める前処理ツールです。
MOBO_Appは、その結果を活用し、複数の目的変数をバランスよく満たす最適な実験条件を提示します。
推定値だけでなく標準偏差も可視化され、獲得関数を通じて探索・活用の戦略立案まで自動化。
「どの条件を試すべきか？」という現場の問いに、定量的かつ実践的な答えを返します。
図２ DCBO_App と MOBO_App の概要
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※申し込み後、当日の案内メールが届かない方は、お手数ですが以下までご連絡ください。
【申し込み先、本案内に関するお問い合わせ先】
マテリアルDXイベント担当（ MDX-eve-ml@aist-solutions.co.jp ）
主要ポイント
- プログラミング不要のAIアプリ群
- ユーザーが取得したデータを他者と共有することなく、自社内でAI技術を活用可能。
- プログラミングの知識が不要で、簡単に導入・利用が可能。
- 材料の画像から特性を予測
- AISTex-Modeling App：自社のデータから深層学習モデルを構築。
- AISTech-Predictor App：構築したモデルを用いて、新たな材料の画像から特性を予測。
- 光学顕微鏡や電子顕微鏡など、様々な測定手法の画像データに対応。
- 実験条件の最適化支援
- Data Cleansing for Bayesian Optimization App：学習データのクレンジングとハイパーパラメーターの最適化。
- Multi-Objective Bayesian Optimization App：多目的ベイズ最適化により、推奨実験条件を提示。
- 推奨実験条件における目的変数とその標準偏差も推定可能。
- 自社データの安全な活用
- 自社で取得したデータを他者と共有することなく、AI技術を実装可能。
- クラウドへのデータ格納の必要がなく、データの安全性を確保。
こんな方におすすめ
- プログラミングの知識がなくても、AI技術を活用して材料開発を効率化したい方。
- 自社内で取得したデータを活用し、他者と共有することなくAIモデルを構築したい方。
- 材料の画像データから特性を予測し、実験の手間を削減したい方。
- 多目的ベイズ最適化を活用して、効率的に実験条件を決定したい方。
- 自社の製造プロセスにAI技術を導入し、材料開発のDXを推進したい方。
- データの安全性を確保しながら、AI技術を活用したい方。
過去受講者の声
| 業態 | 部署・部門 | 受講者の声 |
|---|---|---|
| 精密機器メーカー | 研究開発部門 | AIのアルゴリズムと活用事例の双方の話を聞くことができ、とても勉強になった。 |
| 自動車部品メーカー | 材料技術部門 | 難しい理論は必要最低限で、ハンズオンと実例がメインだったのでとても参考になった。 |
| 自動車部品メーカー | 先行技術開発部門 | 実際の事例を交えたアプリの使用方法の説明が非常にわかりやすかった。 |
| 業界団体 | 企画・推進部門 | 材料開発へAI活用の理解がとても深まった。 |
| 電気機器メーカー | 研究開発部門 | 初学者にとっても比較的わかりやすい説明だった。実際にアプリを使用することで使用感や自社の課題に対してどのように活用できそうかが具体的にイメージできた。 |
| 化学メーカー | 研究開発部門 | 実習を通じて、アプリの使い方が理解できた。 |
| 金属メーカー | 生産技術部門 | 資料、レンタルPCなど環境が十分に整備されており、非常に受講しやすかった。 |
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プログラム詳細
本講座はオンラインではなく、会場での対面実施（座学＋実習）となります。
■開催日時・場所
2025年12月15日（月曜日）10:00～16:30
WeWork日比谷フォートタワー9階
■受講料金：55,000円（税込み）
同一企業・団体より2名以上でご参加の場合、受講料を10％割引（税込み49,500円/名）させていただきます。
お申し込み時に同行者のお名前をご記入いただいた場合に限り、割引適用とさせていただきます。
■定員：20名
※最低開催人数に達しない場合は中止となる可能性がございます。
■参加にあたっての注意事項
- アプリの利用規約をお読みください。
- お申込み締め切りは2025年12月8日(月曜日)17:00までとなっております。
■ご使用PCについてのご案内
本講座では以下のアプリケーションを使用します。
(1) Data Cleansing for Bayesian Optimization （DCBO）App
(2) Multi-Objective Bayesian Optimization （MOBO）App
(3) AISTex-Modeling App
(4) AISTech-Predictor App
＜PCの持参をお考えの方へ＞
・ご使用のPCスペックによって、予測結果の精度や処理速度が大幅に異なる場合があります。
・Mac OS は動作確認を行っておらず、正常にご利用いただけない場合があります。可能な限り Windows PC のご利用をお願いいたします。
・講座内でExcelを使用します（ブラウザ版も可）。
参考：(3)のアプリについて弊社で行った検証時間
NVIDIA GeForce RTX 2060 mobile：約2時間
NVIDIA GeForce RTX 4070 mobile：約20分
※ (3)のアプリの実習時間は1時間半～2時間ほどを想定しております
※ NVIDIA製のGPUのみGPUでの処理が使用可能です
■PCレンタルオプション
※在庫状況により一部スペックが変更となる場合や、貸し出し自体ができない場合があります。
(1) GPU非搭載 ノートPC：11,000円（税込）
・スペック（目安）
- OS：Windows 11
- CPU：Intel Core i5
- メモリ：16GB
(2) NVIDIA GPU搭載 ノートPC：44,000円（税込）
・スペック（目安）
- OS：Windows 11
- CPU：Intel Core Ultra7
- メモリ：64GB（32GB×2）
- GPU：NVIDIA GeForce RTX 4060 LaptopGPU
※在庫状況により一部スペックが変更となる場合があります
■ MATLAB Runtimeインストールのお願い
・アプリの使用には無料の「MATLAB Runtime for R2025b (25.2)」が必要です。
※ アプリの動作に影響が出るため、必ずバージョン「R2025b (25.2)」をインストールしてください
事前に以下のリンク先からダウンロードをお願いいたします。
https://www.mathworks.com/products/compiler/mcr/index.html
ご不明点等はマテリアルDXイベント担当（ MDX-eve-ml@aist-solutions.co.jp ）までお問い合わせください。
■スケジュール
| 時間 | プログラム |
|---|---|
| 10:00 - 13:30 ※途中で昼食休憩(約60分)あり |
テーマ：取得データから次の実験条件を提案するAI（ベイズ最適化）・ベイズ最適化とは |
| 13:30 - 16:30 | テーマ：材料の画像から特性を予測するAI（画像を用いた深層学習） ・MIにおける深層学習の価値と課題 ・実施例紹介 ・CNNとは（畳み込みニューラルネットワーク） ・アプリを使った実習（(3) AISTex-Modeling App (4) AISTech-Predictor App ） |
受付時間9:15～ オリエンテーション9:50
交流会16:45～17:45
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受講までの流れ
本講座は、産総研グループの「技術コンサルティング」プログラムに基づいて実施されます。
受講の流れは、以下のSTEP1からSTEP3のステップに沿って進みます。
◆STEP1 仮申込み
- 受講を希望する場合、有料講座の仮申込はこちらボタンより必要事項をご記入の上、申込み期日までにお申込みください。
- 所属会社・機関をご記入された場合、その会社・機関より弊社に対し、下記約款の様式1により、技術コンサルティングの申請をいただいたものとして取り扱います。（技術コンサルティング約款）
- 申込み時に居住性の確認で「居住者」なおかつ特定類型「該当なし」を選択された方には、STEP2にお進みください。
- 申込み時に「非居住者」又は「特定類型該当者」を選択された方には、居住性等の確認手続きのため、別途ご連絡を差し上げます。この場合、手続きには時間を要し、受講が叶わない場合がありうることをご了承ください。手続きの完了後、STEP2にお進みください。
◆STEP2 本申込み及びお支払い
- 弊社より送付します本申込み案内メールに記載された指定日までに受講料をお支払いください。
- 本申込みの完了により、講座受講のご案内が自動で送られます。本申込み案内メールに記載の受諾書をもって、技術コンサルティング契約が成立いたします。
◆STEP3 受講
- 講座開催をもって、弊社は技術コンサルティングを実施したものといたします。
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■お支払い方法
- お支払い方法は全てクレジットカード決済のみとさせていただきます。
対応クレジットカード：Visa、Mastercard、JCB、American Express、Diners Club、Discover
※ 3Dセキュア認証に対応したカードをご利用いただきますようお願いいたします。
講師の紹介
国立研究開発法人 産業技術総合研究所
材料・化学領域 マルチマテリアル研究部門 部材接合研究グループ 研究グループ長
古嶋 亮一 
東京工業大学大学院理工学研究科で博士（工学）取得後、長岡技術科学大学での産学連携研究員を経て、2012年に産業技術総合研究所(産総研)に入所。粉末冶金プロセスを専門として、金属とセラミックスの複合材料の開発・評価に従事してきたが、材料の新たなる展開を目指し材料評価AI技術の開発などを行い、特にエンジニアリングセラミックスでの新たなるAI技術の構築を導いてきた。2024年4月より現職。現在は、人の感性に着目した材料の評価を迅速に行えるAIに着目している。休日に自転車で3、4時間の小旅行をするのが趣味。
国立研究開発法人産業技術総合研究所
材料・化学領域 マルチマテリアル研究部門 構造セラミック研究グループ 研究グループ長
福島 学
東京工業大学総合理工学研究科で博士（工学）を取得後、国立研究開発法人産業技術総合研究所入所。2010年からのイタリア・パドバ大学客員研究員を経て、現在、産業技術総合研究所材料・化学領域 マルチマテリアル研究部門 セラミック組織制御グループ 研究グループ長。専門はエンジニアリングセラミックスで、材料・化学分野に軸足をおいたDX技術の適合化を取り組む。米国セラミックス学会エンジニアリングセラミックス部会部会長などを歴任し、同学会フルラス賞およびフェロー受賞。世界セラミックスアカデミー正会員。趣味は旅行・温泉めぐりなど。
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特定商取引法に基づく表記
| 開催日時 | 2025年12月15日（月曜日）10:00～16:30 |
| 申込期日 | お申込み締め切りは2025年12月8日(月曜日)17:00までとなっております。 ※ レンタルPCオプションをご希望の場合、2025年12月1日(月曜日)17:00まで |
| 募集定員 | 20名 |
| 参加費 |
■1名のみ参加：55,000円（税込み） |
| 参加確定通知 | 申込後、参加受付メールを送付 |
| 支払方法 | お支払い方法は全てクレジットカード決済のみとさせていただきます。 対応クレジットカード：Visa、Mastercard、JCB、American Express、Diners Club、Discover ※ 3Dセキュア認証に対応したカードをご利用いただきますようお願いいたします。 |
| 申込キャンセル・解除 | 一度本申込みまでお申込をいただいた講座のキャンセル又は解除は受けられませんのでご了承ください。 |
| 返金 | 開催者都合以外での返金対応はできません。 |
| その他留意事項 | 開催者都合で講座を中止した場合は、全額返金いたします。 ただしクレジットカード決済の場合、実際の返金処理はクレジットカード会社を通じて行われるため、 購入者が返金を受け取れるタイミングは、クレジットカード会社によって異なりますので予めご了承ください。 |
代表取締役社長 ： 逢󠄀坂 清治
（土日祝・年末年始を除く10時00分~17時00分）
※ レンタルPCオプションをご希望の場合、2025年12月1日(月曜日)17:00まで