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AI新時代の研究データ蓄積を革新する、逆転の発想による現場Excelのデータ化とその活用例 （約54分）
研究現場の実情に即した今後の研究記録の在り方とは？
生成AIの普及から数年が過ぎた今でも、ますますその進化は勢いを増しており、特に大規模データと文書検索を組み合わせるRAGや、より長い文章を正確に解釈できる長文脈AIなど、より大規模なデータや文章を処理するための様々な方法が提案されています。
これからの材料研究について、あらゆる研究部署や研究者が残す膨大なデータを生成AIによって対話的に再発見・再活用できるようにすることは、海外企業の躍進や少子高齢化が問題となりつつある現在、製造業の競争力維持のための重要な課題となっています。
研究現場においては、自由に書けて使いやすいExcelファイルは最も利用されている記録形式ですが、複雑なフォーマットはAIによる解釈の精度が低いことや、多数のファイルから機械学習に適した一つの表に統合整理することが困難であることにより、現在データ蓄積において大きな問題となっており、Excelファイルを古いものと切り捨てて別のシステムで置き換えるか、それとも研究に最も適合した媒体としてその運用を継続するかで、様々な議論や試行錯誤が行われています。
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、現状の課題と解決のためのご提案を含めた発表を行います。
電子システム事業部 営業部
SATグループ
技術リーダー
永田 徹哉
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