講座
オンデマンド
最新AIエージェント技術を用いた研究開発（R&D）の加速
受講内容
最新AIエージェントの理解を深め、研究開発に導入する是非を「自分の手と数字」で見極める。オンデマンド講義とハンズオン実習を組み合わせた実践型研修プログラム
本講座は研究開発（R&D）の生産性を抜本的に高めるための実践的な教育プログラムを提供すること目的としたオンデマンド講座と、AIエージェントを自社の研究開発に導入する是非を、経営層から現場研究員までが「自分の手と数字」で見極めるための実践型ハンズオン研修で構成されプログラムとなっています。
本プログラムのハンズオン実習では、専用サーバー使用したセキュア環境での実習を中心に講義を行います。なお、例題としてバイオ分野を題材としますが、それ以外の分野にも学習内容は転用可能となっております。
対象者
企業に所属しているすべての就業者（研究員、部門長、経営層を含む）
昨年度は受講が阪大関係者限りでしたが、本年度は全ての社会人の方が受講可能です。
取得可能な能力・スキル
①体系的理解：単なるツール紹介ではなく、Transformerからエージェントに至る技術の発展史と原理を押さえ、R&Dワークフローのどの工程に何が効くかを体系的に理解する。
②判断力の養成：技術の仕組みと「限界・リスク」を正しく理解し、導入可否を自ら判断できる目を養う（ハルシネーション・再現性・知財・ガバナンス）。
③多層的視点：研究員・研究部門長・ラボオーガナイザー・経営層それぞれの視点（技術導入・投資対効果・組織体制）を1つのプログラムで接続する。
④AI活用スキル：AIの活用における最低限のスキルに加え、導入に伴うリスクの棚卸しや能力活用と一体で管理する設計思想の共有などの導入に必要な合意形成に関する知見も獲得する。
カリキュラム内容
2026年10月より、オンデマンド動画を順次配信いたします。
オンデマンド講座とハンズオン研修の２部で構成しています。
①オンデマンド講座
担当講師：渡辺恵朗（パーソル協働研究所 招へい准教授）
LLMとエージェントの原理と発展史、外部知識連携と設計パターン、実装事例と自グループの実証研究を扱う
| タイトル | 主な内容 | |
|---|---|---|
| 第1回 | AIエージェントが研究開発を変える全体像 | Vibe coding/Agentic coding、人間がオーケストレーターに なる開発、生成AIの発展史の俯瞰、R&Dワークフローのどこに効くか |
| 第2回 | LLMの仕組みと発展史：Transformerから推論モデルまで | Tokenizer→Embedding→Transformer, Self-Attention （Q/K/V）、潜在空間、GPT/BERT〜RLHF〜推論モデルの系譜、スケーリング則 |
| 第3回 | AIエージェントとは何か：知覚→推論→行動 | 通常のLLMとエージェントの違い、ReActループ、ツール利用（Web検索／コード実行／DB照会）、記憶・自律性、エージェントの発展史 |
| 第4回 | RAGと外部知識：ハルシネーションを抑える | RAGの6ステップ、Naive/Advanced （HyDE・Re-ranking) / Graph/ Modular RAG, Vector DB. #TIDB（PubMed・Materials Project） 接続 |
| 第5回 | MCPとツール連携：エージェントの拡張 | MCP （USB-Cfor AI）の3層構造・3機能、発展の経緯と業界標準化、R&D向け主要MCPサーバー、社内API接続の考 え方 |
| 第6回 | 設計パターンとマルチエージェント | ReAct/CoT/RAG/Plan&Execute/ Tool-Use/ Memory/ Self-Reflection/ Multi-Agent, Orchestrator-Sub-agent fi 調、評価（LLM-as-judge） |
| 第7回 | 実装事例ディープダイブ：研究用エージェント | ChemGraph（計算化学）、AIAgents4Pharma（5エージェント創薬）、GraphRAG安全設計、再現性（JSON/Markdown ログ） |
| 第8回 | 実証研究に学ぶ：MCPマルチエージェントによる新規仮説生成 | 5サーバー66ツール＋6ノードLangGraph、クロスドメイン統合が生む新規性、推論モデル世代差、創薬・バイオ製造3事例、検証プログラム |
②ハンズオン研修（オンライン）
担当講師：渡辺恵朗（パーソル協働研究所 招へい准教授）
全コマに共通して「効果・ROI・リスク」の3つのレンズと、冒頭の「安全の約束」を置く。各コマは複数の演習で構成されており、難易度バッジ（基礎／応用／深掘り）で参加者が自分の到達度を把握できるようになっています。
受講決定者には、別途接続マニュアル等を配布予定です。
| タイトル | 主な内容 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 効果・ROI・リスクを見極める | 導入判断の3観点を自部門の数字で持ち帰る |
| 第2回 | ウェット研究員のためのAI実務スキル | AIにコマンド・スクリプトを作らせ、読み、安全に実行・再現できる |
| 第3回 | 創薬・生物学の実務でAIを使う | 文献・データ・規制・仮説の実タスクで効果と検証を体感 |
受講スケジュール
オンデマンド動画（各回90分×8回）を受講後、ハンズオン研修に進むことができる
オンデマンド講義：2026年10月頃～2027年1月頃まで
ハンズオン研修：2027年1月頃～2027年2月頃まで
オンデマンド講座において確認テストを、ハンズオン研修においては各コマでの成果物によって評価
一定の評価の基準を満たした受講生に、オープンバッジを付与予定
オンライン講義・オンデマンド講義の受講環境について
受講にあたっては、以下の環境を事前にご確認・ご準備ください。
1. 推奨受講環境
- インターネットに接続可能なパソコンまたはタブレット
- 安定したインターネット回線（Wi-Fi環境を推奨）
- 最新版のWebブラウザ（Google Chrome、Microsoft Edge、Safari等）
- 講義音声を視聴できる環境（スピーカーまたはイヤホン）
2. 受講時のお願い
- インターネット接続に伴う通信費は受講者のご負担となります。
- 静かな環境で受講し、講義内容に集中できる場所からアクセスしてください。
- 講義資料や動画の録画・録音・撮影・転載は禁止しています。
- 配付資料や講義動画の第三者への共有・転載は禁止しています。
3. 通信環境・機器について
- 通信環境や端末の不具合による視聴障害については、受講者ご自身でご対応をお願いいたします。
- 受講前に、使用する端末や通信環境で正常に視聴できることをご確認ください。
4. お問い合わせ
受講に関するご不明な点やシステム上の不具合がございましたら、運営担当までお問い合わせください。
受講料
300,000円（税込み）
募集期間
2026年9月3日開始
※応募多数による早期募集終了の可能性があります。