大規模言語モデルを活用した材料開発の効率化とその事例

株式会社　技術情報協会田中修吉氏、吉田登氏&nb... 60,500円

★ マテリアルズインフォマティクスのデータ不足を解決する！

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2026/09/18 (金) 10:30～ 16:15 （受付 10:00 ～ )

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申込み期間

～ 2026/09/16

主催会社

株式会社　技術情報協会

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定員

30名

受講料

60,500円 (税込／各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください）

開講場所

Zoomを利用したLive配信
※会場での講義は行いません　　

講師

田中修吉氏、吉田登氏

露木雅文氏

向田志保氏: 信州大学工学部特任教授/東北大学材料科学高等研究所特任教授（客員）/大阪大学基礎工学研究科招聘教授/広島大学工学部客員教授

カリキュラム、
プログラム

【10:30-12:00】
１．大規模言語モデルを活用した材料探索の高度化とそれを支えるAIプラットフォームサービス
日本電気(株)　田中修吉氏、吉田登氏

１．はじめに
２．化学品プロセス製造業の材料開発革新に対するNECのアプローチ
３．大規模言語モデルを活用した材料探索
　3.1 材料探索に関する課題とソリューションの概要
　3.2 事例に基づくUXの紹介
４．大規模言語モデルを安心・安全に活用する仕組み
　4.1 AIプラットフォームサービスの概要、価値
　4.2 材料開発に関わる具体的な機能

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【13:00-14:30】
２．大規模言語モデルによる特許からの実験データ抽出と活用
(株)日立製作所　露木雅文氏
　
１．はじめに
２．マテリアルズ・インフォマティクスにおけるデータ不足の課題
　2.1 材料開発における機械学習の活用
　2.2 社内の実験データ不足の問題
　2.3 公開データの活用
　2.4 特許公報が持つデータ源としての可能性
　2.5 特許公報の活用における課題
３．特許公報の活用事例
　3.1 分子構造・材料組成データの抽出と活用事例
　3.2 合成条件・製造条件の抽出と活用事例
　3.3 物性値・評価結果の抽出と活用事例
４．特許公報の基礎
　4.1 特許公報の種類と位置づけ
　4.2 特許公報に含まれる主な情報
　4.3 データが記載されやすい箇所
　4.4 特許特有の表現
　4.5 国・地域ごとの特徴
５．大規模言語モデルの基礎
　5.1 基本的な仕組み
　5.2 得意な処理と不得意な処理
　5.3 データ抽出の概要
　5.4 大量データの処理に適したモデルの選択
６．特許公報からのデータ抽出のテクニック
　6.1 処理の全体像
　6.2 特許公報データの取得方法
　6.3 特許公報の前処理
　6.4 抽出対象のスキーマ定義
　6.5 出力フォーマットの選定
　6.6 テキストからのデータ抽出
　6.7 表・画像からのデータ抽出
　6.8 抽出データの統合
　　・正規化
　　・抽出漏れ・誤抽出を減らすプロンプト設計
　6.9 ハルシネーション対策
　・ルールベース処理との組み合わせ
　・AIエージェントの活用
　・プロンプト最適化
　6.10 抽出結果の検証と人手確認のポイント
７．抽出したデータの活用テクニック
　7.1 クレンジング
　7.2データベース化
　7.3 機械学習モデルへの入力データ作成
　7.4 データ分布の可視化
　7.5 応用
　・性能予測モデル
　・技術トレンド分析
　・候補材料探索
８．注意事項
　8.1 特許公報データベースの利用規約
　8.2 LLM利用時の機密情報管理
　8.3 抽出データの利用に関する権利関係
　8.4 抽出データの信頼性
９．まとめと将来展望
　9.1 LLMによるデータ抽出の今後の発展
　9.2 特許公報を活用した材料開発の可能性

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【14:45-16:15】
３．化学分野における大規模言語モデルの活用事例
MISTEM(同)　向田志保氏
　
１．大規模言語モデルの概要
２．ChatGPTの登場
　2.1 GPT-4モデルの登場
３．大規模言語モデルの活用
　3.1 環境の導入
　3.2 活用のポイント
　3.3 注意すべきポイント
４．化学における大規模言語モデルの活用
　4.1 GPT-4が苦手とする化学分野のタスク
　　・化学分野の基本的な知識
　　・名称の予測
　　・反応の予測
　4.2 GPT-4が得意とする化学分野のタスク
　　・物性予測
　　・テキストベースの分子設計
５．化学分野に特化した大規模言語モデルの活用事例
　5.1 ChatExtract
　5.2 ChemCrow
６．創薬分野とChatGPT
　6.1 ChatDrugの構成
７．生成AIの進化と材料探索の展望
　7.1 大規模言語モデルの活用
　7.2 特化型の大規模言語モデル
　7.3 マルチモーダルモデル

特典

セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法

1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。

お知らせ

●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円（税込）割引いたします。
2. 大学（教員、学生）、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名（税込）でご参加いただけます。（2名同時申込割引は適用されません）

割引適用の場合は、お申し込み後、技術情報協会より確認のご連絡を差し上げます。

※定員になり次第、お申込みは締切となります。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など，状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。