大阪大学大学院理学研究科博士課程修了、その後分子シミュレーションパッケージのソフトウェアベンダーを経て、現在ダイキン工業株式会社電子システム事業部営業部データサイエンスG所属

現在進行している劇的なAIの発展は、過去から現在までのあらゆる研究部署や研究者が残す膨大なデータを対話的に再発見・再活用することを可能にし、材料研究にも大きな変革をもたらそうとしています。たとえば、研究の困りごとについて質問すると、AIが過去のあらゆる自社実験を洗い出して、関係性の高い先行実験を提示したり、メカニズムを推測して実験プロセスを提案したり、さらには世間のニーズと自社独自の強みを紐づけて別用途や新ビジネスを発見する時代になると考えられます。そうすると今後の差別化のためには、AIによる「閲覧」を見据えて、自分たちのあらゆる実験記録を自社データとして定義し、収集・蓄積することが重要となります。
本セミナーでは、研究現場の事情を踏まえた今後の研究記録のありかたについて、背景変化に対する課題とソフトウェアベンダーとしての取り組みを発表いたします。