キャリア経験×プログラミングスキルでAI化時代を勝ち抜こう
長年のキャリア経験を積んできた中堅層や管理職の皆さん、AI化の加速に伴い、終身雇用の崩壊や仕事そのものがなくなるのではないかという恐れ、AIに知的労働を奪われてしまうのでは、と漠然とした懸念を抱いていませんか。
私も30代後半になり、これまで培ってきたキャリアに自負はあるものの、先行きが見通せない中で、ただもがき苦しむだけでは前に進めず、一体何をすべきか、方向性が定まらずに焦っていた時期がありました。
そんな中で、私はこれまでのキャリア経験と、プログラミングスキルを掛け合わせることで、AI化の波に負けない、高い生産性とビジネス価値を生み出せる人材になることができるのではないかと考え直し、私と同じように悩んでいる人のためにブログを書き始めました。
本記事では主に、中堅層・管理職向けの超高効率で実戦的な研究開発業務の取り組み方について紹介します。
また私の場合、研究開発職で培った、”スケジューリング力(実験計画法)”とプログラミングスキルを組み合わせることでAI時代においても必要なアウトプット(最大化)を実現できる力を手に入れることができましたので、より詳しく紹介していきたいと思います。
ベイズ最適化で材料合成プロセスを効率化
材料開発では、新素材の組み合わせや製造条件の最適化が重要ですが、従来の試行錯誤法では時間とコストがかかります。
そこで注目されるのがベイズ最適化です。この機械学習技術は複雑なパラメータ空間を体系的に探索し、実験結果を基に効率的な最適化を実現します。
特に、材料合成プロセスにおいて、ベイズ最適化は有望な領域を特定し、短期間で最適な条件を見つけることが可能です。これにより、新素材開発の効率が飛躍的に向上します。
本記事では熱水銀硝の合成プロセスの最適条件探索にベイズ最適化を適応する事例を紹介します。
【ベイズ最適化実践】熱水銀硝合成プロセスのデータセット公開
本記事では、熱水銀硝の合成プロセスにベイズ最適化を適用し、試行錯誤から脱却する具体的な方法を紹介します。
さらに、ガウス過程回帰モデルを使用したデータセットも公開し、シミュレーションを通じて最適なプロセス条件の見つけ方を解説します。
ベイズ最適化の実装に必要なデータとコーディング例を用い、合理的で効果的な最適化手法を学びましょう。
ラテン超格子法とSOBOL法で効率的なデータサンプリングを実現
Pythonでラテン超格子法とSOBOL法を使い、探索範囲から満遍なく、均等に分布したサンプルを生成する方法を解説します。
これにより、実験計画が効率化し、信頼性の高い結果が得られるので、ぜひ活用しましょう‼
【研究開発者向け】パラメータ最適化のための D 最適計画
D最適計画は、すでに実験してしまった条件を元に、未知の領域をサンプリングしてくれる優れたツールです。
D最適計画を使用することにより、実験の情報量を最大化することが可能なので、効率的な情報収集が可能になります。
本記事では熱水銀硝の合成プロセスの例として、Pythonコーディングを確認しながら、D最適計画法について学んでいきましょう。
【実験×Python】ベイズ最適化で超効率的に実験条件を最適化しよう
ベイズ最適化を用いて、限られた実験回数で最適な条件を見つける方法を紹介します。
AxとOptunaなどのライブラリを使い、過去の実験結果から次に試すべき条件を提案し、限られた実験回数で最適な条件を見つける手法を紹介します。
この手法により実験の効率を大幅に向上させることができるようになります。
【Python実践】Optunaを使った実験計画法でプロセス最適化を効率化
Optunaは機械学習のハイパーパラメータチューニングを自動化するベイズ最適化ライブラリで、材料合成プロセスの効率的なパラメータ最適化に役立ちます。
この記事では、従来の直感や経験に頼る方法に代わり、Optunaを用いた効率的な実験条件の最適化手法を解説します。
具体的には、ガウス過程回帰モデルを使用して実験条件を最適化し、最小限の試行回数で最適なパラメータセットを見つける方法を紹介しています。
Optunaは初心者でも直感的に使うことが出来るので、ぜひ使いこなしてほしいライブラリです。
【Python実践】Axで材料合成プロセスの実験計画をコーディネイト‼
FacebookのライブラリAxを用いた材料合成プロセスの効率的な最適化手法を紹介します。
Axは過去のデータを基に次に試すべき最適な条件を提案し、最小限の実験回数で最適条件を見つけることができる点ではOptunaと差ほど変わらないです。
初期段階や広範囲の探索に適しているので、実験初期にはOptunaよりもAxを使う方が効果的です。
経験とデータに基づく合理的な意思決定を～単一目的と多目的最適化～
現代のビジネス環境の複雑化していることもあり、企業が直面する課題は多岐にわたる、解決が難しくなってきているのが実情です。
例えばある製造業であれば、製品の品質、コスト、環境負荷など、相反する目標を同時に達成する必要があります。
そこで注目されているのがベイズ最適化で、単一目的最適化では特定の目標を効率的に達成、多目的最適化では相反する複数の目標を同時に最適化できる条件を計算することが出来ます。
ベテランビジネスマンは、この最適化手法を駆使して、経験に基づいた合理的で戦略的な意思決定を行い、企業の成功に貢献できるようになります。
バッチ式適応的実験計画法とは？
バッチ式適応的実験計画法とは、実験の進行に応じてデータを収集・最適化し、一度に複数の実験を提案し、それらをまとめて実験して最適な実験条件を探索する手法です。
さらにバッチ式最適化の中でも特に効果的な手法のひとつが、トリオ提案法です。
トリオ法は3つのセットを繰り返し行うことで、効率的に最適化を進めることができるので、迅速かつ効果的に最適解に近づくことが可能です。
未知の領域を探索する場合、このバッチ式適応的実験計画法無くして最速の実験条件の最適化を実現するのは不可能と思います。
Python言語でのサンプルも紹介していますので、この機会でぜひ手法をマスターしてください。
【個で生きる時代】スケジューリング力で”個”を生かす
スケジューリング管理力は、時間を効果的に調整し、最大限活用する能力であり、仕事や生活のバランスを保ちながら成果を出すために重要です。
本記事では「スケジューリング力」を高める7つのステップをご紹介しています。
昨今のテクノロジーの進化により、スケジューリングを助ける様々なツールが出てきていますので、面倒な日程調整作業を自動化してくれて、時間の無駄をなくしてくれるツールについても紹介しています。
【グローバル会議で活躍】研究開発職に求められる議事メモ作成術‼
重要な商談やプロジェクト会議では、専門用語が飛び交い、メモが追いつかなくなることがよくあります。
議事録作成は、重要な情報を見逃さず、関係者間で正確に共有するために欠かせない作業です。
本記事では、研究開発における議事録のメモ取り方法の紹介とChatGPI搭載ボイスレコーダーで自動議事録を作成する手法について紹介します。
