配信中【高密度細胞培養プロセスへの、新たな自動サンプリングシステムの導入】日本語ナレーション

基礎研究から商業製造までワンストップで培養環境を管理。オートサンプリングも可能。国内外に展開する大手製薬企業に採用実績

『BioProfile FLEX2』は、細胞培養液中の主要代謝物・ガス成分、 培養液浸透圧、細胞増殖など最大16項目を約4分半で測定できる自動分析装置。 複数項目を1度に測定でき、必要なサンプル量は最大245μLと少量です。 消耗品の交換が容易なセンサーカード、パック式の採用でメンテナンス時間を削減。 オンライン機能でバイオリアクターからのオートサンプリングも可能です。 （オプション） 細胞加工製品・抗体医薬品の製造プロセス管理、細胞培養に最適な培養条件の探索、 細胞を使った研究の再現性・信頼性担保のための基礎データ収集などに好適。 データインテグリティと、GMP対応のバリデーションにも対応しています。 【特長】 ■複数の機械での測定が不要。作業工数を削減可能 ■非侵襲的な測定が可能 ■最大数週間のオートサンプリングが可能（他社システムと連携） ■装置内の自動品質管理機能で性能の真値検証を担保可能 ■豊富なサポートサービス（設置、修理、電話・メールでの技術サポートなど） ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• その他環境分析機器

グローバルインフォメーションは、提携調査会社PTR社と無料共催ウェビナー「アジア太平洋地域のEV充電インフラ：急速充電と電力網高度化の課題」を開催します。 ■内容 アジア太平洋（APAC）地域で急速に進化する、電気自動車充電インフラ（EVCI）情勢について包括的に解説します。 ■言語 日本語・英語　※プレゼンテーションは英語で行われます。（日本語字幕付き） ■講演者 講演者： Mustafa Mirza氏、E-Mobility Research責任者 Najd Nasseredin氏、EMEA・APAC担当、コマーシャルディレクター ■　アジェンダ ※下記の予定／内容は変更される場合がございます。 1. イントロダクション 2. 日本におけるEV市場情勢 3. その他のAPACにおけるEV市場情勢：韓国、インド、ASEAN 4. 中国におけるEV市場情勢 5. 日本におけるEV充電インフラ情勢 6. その他のAPACにおけるEV充電インフラ情勢：韓国、インド、ASEAN　など

[講　師] 防衛省 整備計画局 サイバー整備課 課長 荒 心平 氏 [重点講義内容] 平素から有事に至るまで、国民生活にとっても、自衛隊の活動にとっても、情報通信インフラは全ての基盤です。防衛省・自衛隊は、先端技術に裏付けられた「新しい戦い方」に対応するため、「防衛省次世代情報通信戦略」に基づき、次世代情報通信技術を活用した、「新たな防衛情報通信基盤（仮称）」の構築を進めています。 また、これら情報通信インフラのサイバーセキュリティの確保も、自衛隊の活動に不可欠なものです。防衛省・自衛隊は、自らのサイバーセキュリティの向上に取り組むとともに、我が国全体のサイバーセキュリティ強化にも貢献しています。本講演では、これらの取り組みの概要と、今後の方向性についてご説明いたします。 [講演項目] １．安全保障環境（新しい戦い方） ２．情報通信 ３．サイバー ４．質疑応答／名刺交換 ※プログラムは最新状況に応じて変更する場合があります

[講演項目] 一．モバイル市場の2026年の振り返りと2027年の展望 株式会社野村総合研究所 シニアパートナー 北 俊一 氏 １．2026年にモバイル市場で何が起こったのか？ ２．販売代理店ビジネスの変化 ３．端末、デバイスの進化 ４．中古・再生端末市場の拡大 ５．通信インフラビジネス/通建ビジネスの行方 ６．消費者保護ルール見直しの行方 ７．競争ルール見直しの行方 ８．2027年の展望 ９．質疑応答/名刺交換 二．AI時代の5Gインフラ整備とネットワークシェアリングの展望 　　～今後の5Gインフラ整備におけるニュートラルホストの存在意義～ Sharing Design株式会社 常務執行役員 前田 大輔 氏 １．移動体通信のこれまで ２．AI時代のトラフィック伸張とデジタルインフラ整備計画2030と進むシェアリング進展 ３．パッシブからアクティブシェアリングへ ４．まとめ ５．質疑応答／名刺交換

弊社は、「第39回 沖縄県薬剤師会学術大会」に出展いたします。皆様のご来場を心よりお待ちしております。

製造業を中心としたエンジニアの方を対象に、データ活用をテーマとし、要因探索と予測モデル構築の実践的な進め方についてJMP製品を用いて解説します。 分析は一度で最適な結果が得られるものではなく、データ整備やモデル構築をトライ＆エラーで繰り返しながら精度を高めることが重要です。特に、前処理や特徴量作成といったデータ整備の質が結果を左右しますが、JMPでは工程を可視化しながら効率よく進められます。 公開されているモデル構築用データを用い、可視化や前処理、特徴量作成といった準備から、相関分析や回帰分析による要因探索、予測モデル構築（ニューラルネット、ランダムフォレストなど）、重要要因の抽出までを、試行錯誤を通じた一連のプロセスとして紹介します。 プログラム； 1) モデルの前にやるべきこと：データ整備の重要ポイントとJMPを使ったトライ＆エラー 2) ブラックボックスにしない要因探索・予測モデル構築の進め方 ▼詳細＆お申込み https://www.jmp.com/ja/events/live-webinars/non-series/2026/12-15-factor-exploration