11/4 R&D部門における研究・実験データの Excelでの効果的な蓄積・分析方法

(株)キャトルアイ・サイエンス　代表取締役　博士(工学)　上島 豊　氏

　IoT等で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、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆ど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理し、効果的な利用、活用を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
　本講演では、まず、R&D部門のデータ蓄積の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか？そのような状況にはどのような問題をはらんでいるのか？を説明させていただきます。次に、研究・実験データ、主にExcelの共有・利活用状況を改善するためには、データ探査・分析を意識したデータ蓄積が重要であることを説明させていただき、具体的にどのような点に注意をして、研究・実験データのExcelでの蓄積と分析を行っていくべきかを論じます。

　最後に、データ共有システム、データベースを導入する場合の陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、解説します。

１．はじめに

　1.1 会社概要
　1.2 データ共有とは？

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・形骸化したデータ共有状況が引き起こす問題
　2.3 属人的・形骸化した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・形骸化したデータ共有状況を脱するために必要な方策
　3.2 データ探査・分析を意識したデータ蓄積方法と注意点
　3.3 蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
　3.4 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

４．陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
　4.1 データ蓄積・ DB 化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
　4.2 データ蓄積・ DB 化後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

５．まとめ

　□質疑応答□

※本セミナーでは、講師が指名し、皆様にご発言いただく場面がございます。

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