【Live配信 or アーカイブ配信　8/24】実験データベースから始める材料実験AIエージェントの作り方

セミナーNo.６０８５１５

【Live配信 or アーカイブ配信】

実験データベースから始める

材料実験AIエージェントの作り方

★LLMと実験データベースをどう接続し、自社の実験知見を与えるか！
★対話しながらアプリケーションを構築するバイブコーディングとは！
★生成AIとの会話による構築作業、精度・速度向上への工夫、つまずいたポイントとは！

----------------------------------------------------------------------------------

■講師

iASYS Technology Solutions(株) ／ (国研)物質・材料研究機構（NIMS） 桑田 武 氏

■聴講料

1名につき 49,500円（消費税込，資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ１名につき44,000円(税込)〕

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

■Live配信セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
　Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
・セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・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。
・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

プログラム                                                                                    

【講演趣旨】
生成AIの業務活用は多くの企業にとって喫緊の課題だが、自社の実験データを活かした活用となると「どこから始めればよいか分からない」という声が多い。また、少量のデータに対して生成AIを使っても、大きなうまみは得られにくい。生成AIが真に力を発揮するのは、人間が全体を把握しきれないほどの実験データがばらばらと大量に存在する場面である。そのデータをデータベースとしてつなげることで、生成AIがナビゲーターとなり、必要な知見を引き出してくれる。一方で、生成AIはコードを書くことにも長けており、バイブコーディングのように対話しながらアプリケーションを構築する手法も広がっている。生成AIの登場により、実験のバックグラウンドを持つ現場の方が、自分たちのデータを使って自ら試し、作れる範囲は大きく広がっている。
LLMは材料科学に関する幅広い一般知識を持つが、自社の装置で、自社の条件で取得した実験データは知らない。本セミナーで紹介するのは、LLMにツールとして実験データベースを接続することで、このギャップを埋め、LLMに「企業固有の知識源」を与えるAIエージェントである。このシステムは、生成AIのサブスクリプション費用のみで、データベース構築からAIエージェントの開発まで実現した。中でもグラフ型データベースNeo4jは、LLMとの連携に適しており、無料で安定性が高く、現場の方にも扱いやすい。
本セミナーでは、Neo4jをLLMに自社の実験知見を与えるためのナレッジグラフとして活用し、材料実験のAIエージェントを構築する方法を実践的に解説する。細かいコードの解説ではなく、生成AIを活用してどのように構築したかというプロセスに焦点を当てる。構築作業の大部分を生成AIとの会話で進めた際のやり取りや、精度・速度を向上させるために実施した工夫、つまずいたポイントなども紹介する。実験のバックグラウンドを持つ方にとって、「自分たちでもできそうだ」と感じていただける内容を目指している。
デモ動画：https://youtu.be/bb1Tqt62rcw

【講演項目】
1.なぜ今、現場が実験データ活用に取り組むべきか
　1-1.バイブコーディングに見る、生成AIで広がる「現場ができること」
　1-2.生成AIのサブスクリプション費用のみで、ここまでできる
　1-3.デモ：実験データ×AIエージェント

2.データベース技術の特徴と使い分け
　2-1.RDB、グラフ型DBの比較
　2-2.なぜグラフ型DBが生成AIとの連携に向いているか
　2-3.現場の方にとってのNeo4jの使いやすさ

3.MCPの解説
　3-1.MCPの仕組み（生成AIとツールをつなぐ標準規格）
　3-2.デモ：MCP

4.実験データAIエージェントの作り方
　4-1.Neo4j Desktop 2へのデータ登録とClaude Desktopとの接続
　4-2.生成AIとの会話でPythonツールを作り、エージェントにつなぐ
　4-3.ファイルサーバ（クラウドストレージ）との接続
　4-4.RAGによる報告書の参照 ― データ検索をよりリッチにする
　4-5.生成AIとの会話による構築プロセス ― 実際のやり取りの紹介
　4-6.精度・速度向上の工夫とつまずきポイント
【質疑応答】

セミナーの詳細についてはお気軽にお問い合わせください。

２名以上同時にお申込される場合、２人目以降の方の情報は【弊社への連絡事項がございましたら、こちらにお書きください】欄にご入力をお願いいたします。