原付 トゥデイ ガソリン,
フクロウ 餌 マウス,
Runway De Waratte,
DUMBO PIZZA FACTORY,
デリカ 2WD 4WD 違い,
PMP 受から ない,
Abema 解約 アプリから,
テナヤ オアシ LV,
韓国 感染症 2019,
サッカー チケット 埼玉 スタジアム,
アンダーバー STAY GOLD,
ホトトギス 花 イラスト,
効率化 最適化 違い,
あそび あそば せ 8巻 ネタバレ,
盾の勇者の成り上がり 2期 無料動画,
兵庫県知事 辞任 要求,
社会人野球 球 歴,
三菱ケミカル デジタル マーケティング,
ヨガ 音楽 朝,
高岡市 ドリアリーボ テイクアウト,
テロメア 伸ばす 手術,
Key 形容詞 意味,
IKnow アプリ PC,
リモート ワーク 悩み,
ジャニーズwest 出演ドラマ 一覧,
アント ロポ ファジー,
リモートワークス ブラウザ版 ログイン,
モバレ - YouTube,
デジタル変革は通信・メディア・流通・小売、そしてエレクトロニクス業界から始まった。そして今、デジタル変革の波はサプライチェーンを逆流し、全ての産業の上流に位置づけられる化学業界にまで及ぼうとしている。2016年にIBMが実施した調査によると、石油・化学業界の経営者の約半数が「新たな技術の登場により化学業界でも、伝統的なバリューチェーンの破壊が進んでいる」「他業界との間の境界線が曖昧になってきている」「予期せぬところから新たな競争相手が出現している」と答えてい … 近年、人工知能（ai）技術は、化学分野における実験・理論・計算の様々な領域で活用され始めています。本セミナーでは、化学の諸分野と ai技術の融合研究を実施するための基礎を説明します。 AI（人工知能）によって石油化学プラントの運転状態を自動的に解析し、故障の前兆である状態変化や異常発生をリアルタイムに検知する。 計算化学-受託サービス-クラウドサービス-ソフトウェア-技術情報; AI / Deep Learning 特設サイト; 技術情報; サポート; 導入事例; お問い合わせ-コーポレート / CSR-HPC・DL・AI / 計算化学; AI / Deep Learning 特設サイト-書籍購入-計算化学お試しプラン登録申請 ネットにつなぐIoT（Internet of Things）やビッグデータ、人工知能（AI）な どの技術の発達である。IoTにより集めた情報をビッグデータとしてAIで解析 し、その結果を活用する動きが世界で進んでいる。この動きは化学企業も例外で ない。 ディープラーニングを含めた機械学習、自然言語処理、数理最適化などは、人工知能（ai）を実現するための要素技術です。 これらのAI関連テクノロジーの活用により、経営改善やサービス革新に貢献するスペシャリストがお客様の支援にあたります。 実際に、2018年に入ってからは、日本でも化学業界におけるAI活用の報道が相次いでいる。しかしながら、「デジタルなど流行りものに過ぎない」と決め込んだり、あるいは「よくわからない」で済ましたりという経営者の方も多いのではないだろうか。本稿では化学業界ならびに周辺業界の動向を参考にしながら、化学業界で今後、予想される2つの破壊的変化について論じる。これらの変化の本質は、商品の「販売者」から「購買代理人」へ…といったValue Propositionの変化であり、購入者の利用データの取得・活用である。単独でこの動きを行う例としてBASFが挙げられる。BASFでは、自動車用の塗料の製造・販売から、効率化された塗装工程の導入までを提案することで、バリューチェーンの川下へと進出した。当ビジネスモデルの実現に当たり、自動車メーカーとの間に、塗料生産や塗装工程の品質管理など、業務最適化に必要なデータを共有する情報共有プラットフォームを整備し、OEMの品質基準を満たす完成車台数に応じて報酬を受け取る「長期サービス契約」を導入した。化学業界におけるグローバル大手企業やスタートアップ各社の動向を観察すると、新たな創造的破壊の2つの潮流を見て取ることができる。日本企業はこれら本質的な変化に対して、ビジネスモデルやオペレーション、マネジメントシステムといった自社事業の構成要素を根本的に見直す必要がある。Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.化学業界には研究開発を自社のコア・コンピタンスと位置づける企業が多い。従来、研究開発領域では企業が長年蓄積してきたノウハウや実験設備、熟練研究者の経験・勘、更には偶然性といった要因が競争優位の源泉であり、新参企業に対する高い参入障壁として機能してきた。これが今、変わろうとしている。他業界で注目を集めるデジタル・プラットフォームが、化学業界でも出現しつつある。例えば、中国のArrow Chemical Groupが2015年に開始した海外バイヤー・サプライヤー向けの化学材料購買プラットフォームECHEMIは、開始わずか2～3年で登録サプライヤー1万社、提供化学原料品種6千種を越え、当プラットフォームを介して行われる貿易取引額は388億元（約6,400億円）に達した。順調に拡大すれば、化学業界におけるアリババやアマゾンのようなポジションを得るのかもしれない。例えば、製薬業界では、研究開発データの蓄積と分析技術の進化に伴い、研究開発領域にAIを駆使した新規参入が相次いでいる。例えば、GPUのNVIDIAが創薬領域への参入を表明している。また、AIを用いた創薬ベンチャーは世界で80社以上に上り、2012年創業のAtomwiseは5,100万ドルの資金調達に成功している。この動きに対抗すべく、Roche、Pfizer、GSK等のグローバル大手は、AIへの投資を加速している。このように、今まさに創造的破壊の地殻変動が起きつつある化学業界において、日本企業はどれだけその準備ができているのだろうか？AI化を背景として技術獲得や人財育成を目的としたコンソーシアム設立は多く発表されている。またスタートアップの成長・アイデアを取り込むためにCVCを設立する企業も多い。しかしながら、既存事業の枠に囚われた「改善策としてのデジタル活用」に留まることなく、ビジネスモデルやオペレーション、マネジメントシステムといった自社の構成要素を根本から変革する覚悟をもって、この変化と向き合わなければ、文字通り創造的に破壊される企業が現れてもおかしくはない。果たして日本の既存企業は、技術の進化に追随し続け、新しいゲームのルールの中で、新規参入企業との競争に勝ち残り続けられるだろうか？ 研究開発特化型企業の増大に伴い、筆者は、研究開発から販売まで、フルセットで保有する大手化学企業において、エレクトロニクス業界で起こったようなバリューチェーンの分断（アンバンドリング）が進むものと想像している。アップルやクアルコムのような研究開発特化型・ファブレス企業が増加し、その結果として鴻海のような受託生産企業が増加するというシナリオである。すり合わせ型の要素が色濃く残る化学業界において、この予測の真偽のほどは未だ不明だが、化学企業の経営者には、こうしたことまでを視野に入れて、自社の戦略を絶えず見直すことが求められる時代と考える。 第107回の海外化学者インタビューは、ヤコブ・クライン教授です。ワイツマン研究所の材料・界面学科に所…不活性なアルケンの効率的なsp3C–Hボリル化反応が開発された。鍵はジピリジルアリールメタン配位子を…この程、TPC マーケティングリサーチ株式会社(本社=大阪市西区、代表取締役社長=川…インフォコム株式会社は、欧米の化学、製薬企業や研究機関にITサービスを提供するViridisChem,Inc.と販売代理店契約を締結し、化学物質毒性評価システム「Chemical Analyzer（ケミカルアナライザー）」の販売を開始しました。 (引用：SankeiBiz ６月10日)bergです。今回は趣向を変えて、これまでChem-Stationにて紹介されていなさそうな分析手法…といった情報がまとめられていて、化学名や分子構造から調べたい分子の情報の検索や比較が容易にできるようなインターフェイスになっています。企業の研究員です。最近、合成の仕事が無くてストレスが溜まっています。ケムステが主体となって立ち上げた化学専用オープンコミュニティ、ケムステSlackを開設してはや一年が…Chem-Station(略称：ケムステ)はウェブに混在する化学情報を集約し、それを整理、提供する、国内最大の化学ポータルサイトです。現在活動20周年を迎え、幅広い化学の専門知識を有する120 名超の有志スタッフを擁する体制で運営しています。近年のAI分野の発展により、化学に関連する様々な物性や性能を構造式から予測できるようになりました。次の展開として予測モデル同士の組み合わせが考えられ、一見知りたい結果と関連がなさそうなパラメーターでも、予測モデルの中では重要な相関を持つ可能性もあり、複数の結果を予測するモデルを組み合わせることで、お互いの予測精度を高めることができると考えられます。そのため予測システムの統合や連携が進むことを期待します。第106回の海外化学者インタビューは、Xueming Yang教授です。大連化学物理学研究所の分子反…第266回のスポットライトリサーチは、東北大学大学院薬学研究科 中林研究室 修士二年生の杉村 俊紀（…第265回のスポットライトリサーチは、千葉大学薬学研究科（根本研究室）・中島誠也 助教にお願いしまし…
デジタル変革は通信・メディア・流通・小売、そしてエレクトロニクス業界から始まった。そして今、デジタル変革の波はサプライチェーンを逆流し、全ての産業の上流に位置づけられる化学業界にまで及ぼうとしている。2016年にIBMが実施した調査によると、石油・化学業界の経営者の約半数が「新たな技術の登場により化学業界でも、伝統的なバリューチェーンの破壊が進んでいる」「他業界との間の境界線が曖昧になってきている」「予期せぬところから新たな競争相手が出現している」と答えてい … 近年、人工知能（ai）技術は、化学分野における実験・理論・計算の様々な領域で活用され始めています。本セミナーでは、化学の諸分野と ai技術の融合研究を実施するための基礎を説明します。 AI（人工知能）によって石油化学プラントの運転状態を自動的に解析し、故障の前兆である状態変化や異常発生をリアルタイムに検知する。 計算化学-受託サービス-クラウドサービス-ソフトウェア-技術情報; AI / Deep Learning 特設サイト; 技術情報; サポート; 導入事例; お問い合わせ-コーポレート / CSR-HPC・DL・AI / 計算化学; AI / Deep Learning 特設サイト-書籍購入-計算化学お試しプラン登録申請 ネットにつなぐIoT（Internet of Things）やビッグデータ、人工知能（AI）な どの技術の発達である。IoTにより集めた情報をビッグデータとしてAIで解析 し、その結果を活用する動きが世界で進んでいる。この動きは化学企業も例外で ない。 ディープラーニングを含めた機械学習、自然言語処理、数理最適化などは、人工知能（ai）を実現するための要素技術です。 これらのAI関連テクノロジーの活用により、経営改善やサービス革新に貢献するスペシャリストがお客様の支援にあたります。 実際に、2018年に入ってからは、日本でも化学業界におけるAI活用の報道が相次いでいる。しかしながら、「デジタルなど流行りものに過ぎない」と決め込んだり、あるいは「よくわからない」で済ましたりという経営者の方も多いのではないだろうか。本稿では化学業界ならびに周辺業界の動向を参考にしながら、化学業界で今後、予想される2つの破壊的変化について論じる。これらの変化の本質は、商品の「販売者」から「購買代理人」へ…といったValue Propositionの変化であり、購入者の利用データの取得・活用である。単独でこの動きを行う例としてBASFが挙げられる。BASFでは、自動車用の塗料の製造・販売から、効率化された塗装工程の導入までを提案することで、バリューチェーンの川下へと進出した。当ビジネスモデルの実現に当たり、自動車メーカーとの間に、塗料生産や塗装工程の品質管理など、業務最適化に必要なデータを共有する情報共有プラットフォームを整備し、OEMの品質基準を満たす完成車台数に応じて報酬を受け取る「長期サービス契約」を導入した。化学業界におけるグローバル大手企業やスタートアップ各社の動向を観察すると、新たな創造的破壊の2つの潮流を見て取ることができる。日本企業はこれら本質的な変化に対して、ビジネスモデルやオペレーション、マネジメントシステムといった自社事業の構成要素を根本的に見直す必要がある。Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.化学業界には研究開発を自社のコア・コンピタンスと位置づける企業が多い。従来、研究開発領域では企業が長年蓄積してきたノウハウや実験設備、熟練研究者の経験・勘、更には偶然性といった要因が競争優位の源泉であり、新参企業に対する高い参入障壁として機能してきた。これが今、変わろうとしている。他業界で注目を集めるデジタル・プラットフォームが、化学業界でも出現しつつある。例えば、中国のArrow Chemical Groupが2015年に開始した海外バイヤー・サプライヤー向けの化学材料購買プラットフォームECHEMIは、開始わずか2～3年で登録サプライヤー1万社、提供化学原料品種6千種を越え、当プラットフォームを介して行われる貿易取引額は388億元（約6,400億円）に達した。順調に拡大すれば、化学業界におけるアリババやアマゾンのようなポジションを得るのかもしれない。例えば、製薬業界では、研究開発データの蓄積と分析技術の進化に伴い、研究開発領域にAIを駆使した新規参入が相次いでいる。例えば、GPUのNVIDIAが創薬領域への参入を表明している。また、AIを用いた創薬ベンチャーは世界で80社以上に上り、2012年創業のAtomwiseは5,100万ドルの資金調達に成功している。この動きに対抗すべく、Roche、Pfizer、GSK等のグローバル大手は、AIへの投資を加速している。このように、今まさに創造的破壊の地殻変動が起きつつある化学業界において、日本企業はどれだけその準備ができているのだろうか？AI化を背景として技術獲得や人財育成を目的としたコンソーシアム設立は多く発表されている。またスタートアップの成長・アイデアを取り込むためにCVCを設立する企業も多い。しかしながら、既存事業の枠に囚われた「改善策としてのデジタル活用」に留まることなく、ビジネスモデルやオペレーション、マネジメントシステムといった自社の構成要素を根本から変革する覚悟をもって、この変化と向き合わなければ、文字通り創造的に破壊される企業が現れてもおかしくはない。果たして日本の既存企業は、技術の進化に追随し続け、新しいゲームのルールの中で、新規参入企業との競争に勝ち残り続けられるだろうか？ 研究開発特化型企業の増大に伴い、筆者は、研究開発から販売まで、フルセットで保有する大手化学企業において、エレクトロニクス業界で起こったようなバリューチェーンの分断（アンバンドリング）が進むものと想像している。アップルやクアルコムのような研究開発特化型・ファブレス企業が増加し、その結果として鴻海のような受託生産企業が増加するというシナリオである。すり合わせ型の要素が色濃く残る化学業界において、この予測の真偽のほどは未だ不明だが、化学企業の経営者には、こうしたことまでを視野に入れて、自社の戦略を絶えず見直すことが求められる時代と考える。 第107回の海外化学者インタビューは、ヤコブ・クライン教授です。ワイツマン研究所の材料・界面学科に所…不活性なアルケンの効率的なsp3C–Hボリル化反応が開発された。鍵はジピリジルアリールメタン配位子を…この程、TPC マーケティングリサーチ株式会社(本社=大阪市西区、代表取締役社長=川…インフォコム株式会社は、欧米の化学、製薬企業や研究機関にITサービスを提供するViridisChem,Inc.と販売代理店契約を締結し、化学物質毒性評価システム「Chemical Analyzer（ケミカルアナライザー）」の販売を開始しました。 (引用：SankeiBiz ６月10日)bergです。今回は趣向を変えて、これまでChem-Stationにて紹介されていなさそうな分析手法…といった情報がまとめられていて、化学名や分子構造から調べたい分子の情報の検索や比較が容易にできるようなインターフェイスになっています。企業の研究員です。最近、合成の仕事が無くてストレスが溜まっています。ケムステが主体となって立ち上げた化学専用オープンコミュニティ、ケムステSlackを開設してはや一年が…Chem-Station(略称：ケムステ)はウェブに混在する化学情報を集約し、それを整理、提供する、国内最大の化学ポータルサイトです。現在活動20周年を迎え、幅広い化学の専門知識を有する120 名超の有志スタッフを擁する体制で運営しています。近年のAI分野の発展により、化学に関連する様々な物性や性能を構造式から予測できるようになりました。次の展開として予測モデル同士の組み合わせが考えられ、一見知りたい結果と関連がなさそうなパラメーターでも、予測モデルの中では重要な相関を持つ可能性もあり、複数の結果を予測するモデルを組み合わせることで、お互いの予測精度を高めることができると考えられます。そのため予測システムの統合や連携が進むことを期待します。第106回の海外化学者インタビューは、Xueming Yang教授です。大連化学物理学研究所の分子反…第266回のスポットライトリサーチは、東北大学大学院薬学研究科 中林研究室 修士二年生の杉村 俊紀（…第265回のスポットライトリサーチは、千葉大学薬学研究科（根本研究室）・中島誠也 助教にお願いしまし…