【オンデマンドＷebinar】有機EL材料中の不純物同定とプロファイリング

より深く探索するための優れた柔軟性！分析法選択により大きな自由度を提供します

『SYNAPT XS』は、優れた柔軟性を提供し、様々な用途での科学的創造性と 技術的成功をサポートするための分析法選択により大きな自由度を提供する ドリフトタイムイオンモビリティー質量分析計です。 よりよいデータを通してよりよい科学を生み出すという私たちの コミットメントは、当製品の日間および装置間の再現性と継続性を通して実現。 信頼できる分析の妥当性を提供することで、発見プロセスを促進し、 確信を持ってイノベーションに向かって前進できます。 【特長】 ■多層の情報豊富なデータを提供 ■高次構造決定の自動化が可能 ■MS/MSの可能性が広がる ■様々なアプリケーションに対応 ※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。

• 分析機器・装置

[講　師] 株式会社三菱総合研究所 GX本部 シニアコンサルタント 福田 桂 氏 [重点講義内容] 「成長志向型カーボンプライシング」の一環として、国内排出量取引制度（以下、GX-ETS）が2026年度から開始された。本講演では、排出枠の割当方法（調整・勘案措置等含む）や価格安定化措置、排出量算定方法等、GX-ETS制度の重要ポイントについて整理するとともに、事業への影響等を踏まえて各事業者が採るべき行動についての示唆を与える。また、再エネ発電事業やカーボンクレジットへの影響、炭素価格に関する将来の動向について考察する。 [講演項目] １．GX-ETSの制度概要 ２．GX-ETS対象事業者が採るべき行動 ３．再エネ発電事業等への影響 ４．カーボンクレジットに対する期待 ５．国内炭素価格に関連する将来動向 ６．まとめ ７．質疑応答／名刺交換

[講　師] 株式会社野村総合研究所 コンサルティング事業本部 ICT・コンテンツ産業コンサルティング部 シニアコンサルタント 蓮本 魁 氏 コンサルタント 片寄 良菜 氏 [重点講義内容] 本講演では、通信業がAIによってどう変貌するかを論じます。かつてiモードで隆盛を極めた通信キャリアは、スマホ時代に主導権を失い、現在は国内市場の縮小と通信のコモディティ化といった課題に直面しています。また、差別化要素もかつてのような通信品質や規格、取り扱う端末等での差が出づらくなり、直近は目先の価格を競う「ポートイン合戦」が横行している状況となっています。 こうした課題に置かれている通信キャリアのビジネスがAIによってどのように変化していくのか、またどのように生き残りに向けて変化していくべきなのか、経営コンサルタントの視点から紐解いていきます。

[講　師] エナジープールジャパン株式会社 代表取締役社長兼CEO 委員等受嘱の審議会（2026年4月現在） ・資源エネルギー庁 分散型エネルギー推進戦略ワーキンググループ ・資源エネルギー庁 次世代の分散型電力システムに関する検討会 ・資源エネルギー庁 ERAB検討会 ・資源エネルギー庁 同時市場の在り方等に関する検討会 ・電力広域的運営推進機関 調整力及び需給バランス評価等に関する委員会 ・電力広域的運営推進機関 需給調整市場検討小委員会 ・電力広域的運営推進機関 将来の電力需給シナリオに関する検討会 市村 健 氏 [講演項目] 5月22日(金) 第１回　ゼロから学ぶ電気事業と容量市場 １．そもそも論：電力システム改革とは ２．ゼロから学ぶ容量市場 ３．まとめ　～KW価値について共有させていただきたいこと～ ４．質疑応答 6月5日(金) 第２回　ゼロから学ぶ電気事業と需給調整市場＆同時市場 １．そもそも論：電力システム改革とは（第1回復習） ２．ゼロから学ぶ需給調整市場 ３．まとめ　〜2050年に向けた電力需給調整の行方〜 ４．質疑応答

[講　師] 株式会社インフラコモンズ 代表取締役 今泉 大輔 氏 [講演項目] 第1部：【分析・構造化】情報の「点」を「線」に繋ぐ 　地政学リスクが自社のサプライチェーンのどこを直撃するか、AIを使って可視化します。 第2部：【予測・リサーチ】代替案と先読みで優位に立つ 　混乱する市場の中で、代替手段を高速で見つけ出し、競合より一歩先の情報を得ます。 第3部：【実戦・営業】顧客を動かす「攻め」の営業戦術 　得られた情報を武器に、顧客への提案や経営層への報告を「役立つレポート」に変換します。

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、データ活用によって材料開発の高速化と高度化を実現する手法として、研究開発におけるデジタルトランスフォーメーションの重要な要素となりつつあります。 しかし実際の研究現場では、「実験データのばらつきが大きく、解析にどのように活用したらよいかわからない」「外れ値の扱いが分からない」といった理由から、MIの導入が停滞、あるいは断念されてしまうケースも少なくありません。 本ウェビナーでは、ばらつきや外れ値を含む「データの不確かさ」にどのように向き合い、研究開発の意思決定に活かしていくべきか、その考え方と実践的なアプローチを解説します。 また、予測精度の向上そのものを目的化するのではなく、不完全なデータの中からどのように「次の実験への有効な示唆」を抽出するかという視点についても、具体的な事例を交えながら紹介します。