日常業務、組織運営、プロジェクト遂行など様々なことを進める中では、「管理」が必要不可欠となります。そして、関わる人間が多くなればなるほど、多くの要素を管理しなければならなくなり、複雑化していきます。そんな管理要素の中で、最も基本となるのは、「リソース」です。例えば、一番有名なリソースは、「ヒト、モノ、カネ」と言われる経営リソースです。
そこで、今回は様々な管理要素の中から、最も基本となる５要素について書いてみたいと思います。
続きを読む20200304セミナー（分析におけるスペクトル解析の基本と応用テクニック)
下記セミナーを開催します。
お申込みは、HPのお問い合わせボタンよりお願いします。
【タイトル】
分析におけるスペクトル解析の基本と応用テクニック
【概要】
FTIRやXPSを中心としたいわゆる分光分析は、材料やプロセスの解析・評価、トラブル解決において必要不可欠なものとなっている。開発当初は、スペクトルを得るだけでも長い時間と高度な技術を要した。しかし、近年の技術進歩で誰でも簡便にスペクトルを取得できる、場合によっては装置導入日に教科書に出ているようなきれいなスペクトルを得られることも少なくない。
言うまでもなく、スペクトルは得られれば目的が達成できるわけではなく、解析して初めて必要な情報を得て問題解決、目的達成をすることができる。また、その解析に用いることができるスペクトルであるかということを判断することも重要である。しかし、装置の進歩だけでなく、コンピューターやソフトの進歩もあり、現在では解析も多くの部分が自動化、ブラックボックス化されている。そのため、間違った結論が導かれてしまっているケースが少なくない。
本講では、スペクトル解析の基本的な考え方から、前処理、同定や定量から数学的アプローチなどの解析、実際の様々な事例や手法による分析例などを詳細に解説する。
【対象】
主に研究、開発、技術部門の方で
・企業等の分析部門、大学等の分析センター、公設試験センターの担当者、リーダー
・研究開発部門、研究機関の担当者、リーダー ほか
・その他、技術部門全般
など
【修得スキル】
・スペクトル解析の基礎から応用、実践
・スペクトルの正しい解釈（定性・定量）とそのためのデータ処理
・良いスペクトルを得るコツ、ノウハウ
・潜在情報を引き出す応用解析法
・データベースの利用法
など
【開催日】
２０２０年3月4日 10:30～16:30
【会場】
【受講料】
定価：本体45,000円＋税4,500円
本ページお問い合わせよりお申込みの場合、割引有り
【主な内容】
１．スペクトル解析の基本
1.1 データの信頼性
1.2 分析の基本フロー
1.3 正確なデータを得るために
1.4 AccuracyとPrecision
1.5 信頼度要因を整理する
1.6 横軸、縦軸の意味
1.7 基本ピーク形状
1.8 半値幅の持つ意味
1.9 ピーク変化（位置、半値幅）の意味
1.10 スペクトル解析の分類
1.11 スペクトルから構造・状態へ
1.12 ピーク？ ノイズ？
1.13 動的に全体を見る
２．スペクトルの前処理
2.1 データ前処理
2.1.1 スペクトル前処理の分類
2.1.2 ベースライン補正
2.1.3 スムージング
2.1.4 補間
2.1.5 微分
2.1.6 対数化
2.1.7 平均化
2.1.8 ノーマライズ、規格化（レンジスケール）
2.1.9 自動処理の注意点
2.1.10 最も重要なこと
2.2 解析的前処理
2.2.1 大気成分（CO2、H2O）補正
2.2.2 スペクトル補正
2.2.3 スペクトル変換
2.2.4 注意点
３．スペクトルの解析（同定・定性）
3.1 同定と定性
3.2 ピーク帰属
3.3 複数ピークの併用
3.4 スペクトルパターン
3.5 ピーク帰属の裏ポイント
3.6 スペクトルデータベース
3.7 代表的検索アルゴリズム
3.8 ヒットスコアの罠
3.9 スペクトルサーチのコツ
3.10 差スペクトル
3.11 混合解析
3.12 オープンライブラリ
４．スペクトルの解析（定量）
4.1 ピーク高さと面積
4.2 ベースラインの引き方
4.3 ピーク分離
4.4 ピーク分離における条件設定
4.5 検量線法による定量
4.6 定量値に対する影響要因
4.7 限界の定義を理解する
4.8 変動要因の軽減
５．スペクトルの解析（数学的アプローチによる物理意味の導出）
5.1 相関解析
5.2 相関解析の注意点
5.3 多変量解析
5.4 予測と要約
5.5 多変量解析の応用
5.6 本来のスペクトル解析
６．各種測定法の例
6.1 角度変化法
6.2 角度変化法の注意点
6.3 マッピングと多変量解析（PCA等）
6.4 マススペクトル
７．実例
7.1 X線光電子分光法（ＸＰＳ，ＥＳＣＡ）
7.1.1 ワイドスキャン（サーベイスキャン）
7.1.2 ナロースキャン（代表的な元素）
7.1.3 元素同定
7.1.4 化学状態の同定
7.1.5 定量評価
7.1.6 XPSにおけるベースラインの選択
7.1.7 オージェピークの利用
7.1.8 サテライトピークの利用
7.1.9 価電子帯の利用
7.1.10 角度変化測定による深さ方向分析
7.2 フーリエ変換赤外分光法（ＦＴ－ＩＲ）
7.2.1 赤外分光法（IR）の原理
7.2.2 FT-IRの長所・短所
7.2.3 測定法
7.2.4 吸光度スペクトルと透過スペクトル
7.2.5 主な吸収帯
7.2.6 周辺環境の影響
7.2.7 赤外分光の構造敏感性
7.2.8 指紋領域の利用
7.2.9 系統分析
7.2.10 帰属の考え方
7.2.11 異常分散によるスペクトルへの影響
7.2.12 ATR適用の注意点と対策
7.2.13 ピーク強度比法
7.2.14 誤差要因
7.2.15 配向図
7.2.16 差スペクトルが上手くいかない？
7.2.17 高度な構造解析
7.3 ポリイミドの表面処理層の深さ方向分析
7.4 ラマン分光法
7.4.1 ラマン散乱
7.4.2 ラマン散乱と赤外吸収
7.4.3 レーザー波長と散乱強度
7.4.4 ラマンスペクトル
7.4.5 ラマンスペクトルの解析
7.4.6 ラマンイメージング
7.5 飛行時間型二次イオン質量分析法（TOF-SIMS）
7.5.1 TOF-SIMSの概要
7.5.2 TOFにおけるマススペクトル解析
８．仮説思考による研究開発と問題解決
９．まとめ・質疑
1.2 分析の基本フロー
1.3 正確なデータを得るために
1.4 AccuracyとPrecision
1.5 信頼度要因を整理する
1.6 横軸、縦軸の意味
1.7 基本ピーク形状
1.8 半値幅の持つ意味
1.9 ピーク変化（位置、半値幅）の意味
1.10 スペクトル解析の分類
1.11 スペクトルから構造・状態へ
1.12 ピーク？ ノイズ？
1.13 動的に全体を見る
２．スペクトルの前処理
2.1 データ前処理
2.1.1 スペクトル前処理の分類
2.1.2 ベースライン補正
2.1.3 スムージング
2.1.4 補間
2.1.5 微分
2.1.6 対数化
2.1.7 平均化
2.1.8 ノーマライズ、規格化（レンジスケール）
2.1.9 自動処理の注意点
2.1.10 最も重要なこと
2.2 解析的前処理
2.2.1 大気成分（CO2、H2O）補正
2.2.2 スペクトル補正
2.2.3 スペクトル変換
2.2.4 注意点
３．スペクトルの解析（同定・定性）
3.1 同定と定性
3.2 ピーク帰属
3.3 複数ピークの併用
3.4 スペクトルパターン
3.5 ピーク帰属の裏ポイント
3.6 スペクトルデータベース
3.7 代表的検索アルゴリズム
3.8 ヒットスコアの罠
3.9 スペクトルサーチのコツ
3.10 差スペクトル
3.11 混合解析
3.12 オープンライブラリ
４．スペクトルの解析（定量）
4.1 ピーク高さと面積
4.2 ベースラインの引き方
4.3 ピーク分離
4.4 ピーク分離における条件設定
4.5 検量線法による定量
4.6 定量値に対する影響要因
4.7 限界の定義を理解する
4.8 変動要因の軽減
５．スペクトルの解析（数学的アプローチによる物理意味の導出）
5.1 相関解析
5.2 相関解析の注意点
5.3 多変量解析
5.4 予測と要約
5.5 多変量解析の応用
5.6 本来のスペクトル解析
６．各種測定法の例
6.1 角度変化法
6.2 角度変化法の注意点
6.3 マッピングと多変量解析（PCA等）
6.4 マススペクトル
７．実例
7.1 X線光電子分光法（ＸＰＳ，ＥＳＣＡ）
7.1.1 ワイドスキャン（サーベイスキャン）
7.1.2 ナロースキャン（代表的な元素）
7.1.3 元素同定
7.1.4 化学状態の同定
7.1.5 定量評価
7.1.6 XPSにおけるベースラインの選択
7.1.7 オージェピークの利用
7.1.8 サテライトピークの利用
7.1.9 価電子帯の利用
7.1.10 角度変化測定による深さ方向分析
7.2 フーリエ変換赤外分光法（ＦＴ－ＩＲ）
7.2.1 赤外分光法（IR）の原理
7.2.2 FT-IRの長所・短所
7.2.3 測定法
7.2.4 吸光度スペクトルと透過スペクトル
7.2.5 主な吸収帯
7.2.6 周辺環境の影響
7.2.7 赤外分光の構造敏感性
7.2.8 指紋領域の利用
7.2.9 系統分析
7.2.10 帰属の考え方
7.2.11 異常分散によるスペクトルへの影響
7.2.12 ATR適用の注意点と対策
7.2.13 ピーク強度比法
7.2.14 誤差要因
7.2.15 配向図
7.2.16 差スペクトルが上手くいかない？
7.2.17 高度な構造解析
7.3 ポリイミドの表面処理層の深さ方向分析
7.4 ラマン分光法
7.4.1 ラマン散乱
7.4.2 ラマン散乱と赤外吸収
7.4.3 レーザー波長と散乱強度
7.4.4 ラマンスペクトル
7.4.5 ラマンスペクトルの解析
7.4.6 ラマンイメージング
7.5 飛行時間型二次イオン質量分析法（TOF-SIMS）
7.5.1 TOF-SIMSの概要
7.5.2 TOFにおけるマススペクトル解析
８．仮説思考による研究開発と問題解決
９．まとめ・質疑
20200303セミナー（ 研究効率を高める【実験実務】の基本とノウハウ）
下記セミナーを開催します。
お申込みは、HPのお問い合わせボタンよりお願いします。
【タイトル】
研究効率を高める【実験実務】の基本とノウハウ
【概要】
研究開発や商品開発など、R&Dにおいてはスピードと効率性、確実性が要求されており、その実現を左右する最も重要なものの一つが実験であると言えますが、実験計画法などの研修や教育の多くは個別的なテクニックでしかないため、実務で使えないという声を耳にすることも少なくありません。最も必要な実験ノウハウや実験そのものの考え方、計画の立て方といった実験実務の習得は、現場任せ、本人任せとなっているのが実状であり、このような状況は、人員間・部署間で実験技術のレベルのバラつきのみならず、実験技術が属人的ノウハウとなり技術継承が困難となることで会社としての蓄積がなされず、時間軸でのバラツキを生みだしています。
本講座では、従来のいわゆる統計的な手法としての「実験計画法」の進め方ではなく、実験そのものの考え方や計画の立て方、実験実務の進め方といった根幹部分に重点を置いて解説します。さらには、それらを如何にして教育、継承していくかという点についても詳細に解説します。
【開催日】
２０２０年3月3日 10:30～16:30
【会場】
リファレンス西新宿
【受講料】
31,000円(税込/テキスト付)
お問い合わせ経由でお申し込みの場合割引有り
【主な内容】
1．【イントロダクション】
1）実験と開発
2）結果を成果へ
3）実験、思考、分析
2．【実験の基本と心得】
1）実験の種類
2）実験の基本プロセス
3）実験を始める前のポイント
4）実験中の心構え
5）実験終了後
6）実験、研究の心得
7）基本的な注意点
8）時間管理
9）実験が上手くいかない時
10）実験の絶対的タブー
3．【実験シナリオの考え方】
1）Howは行動の最後
2）何が必要か
3）何に使うのか
4）開発シナリオと実験ストーリー
5）実験ストーリーの考え方
6）良くあるパターン
4．【目的と目標】
1）目的（ゴール）の確認
2）目的と目標
3）目的の構成要素
4）目標
5）目標の条件
6）判断基準
7）目標設定のためのSMARTルール
5．【仮説思考による研究開発と問題解決】
1）仮説とは何か
2）仮説が必要な理由
3）仮説の考え方
4）仮説構築のプロセス
5）仮説の変換
6）仮説の精度と確度
7）仮説→課題設定→計画
8）２種類の事実
6．【実験を考えるとは】
1）思考、作業の区別
2）実験の検討要素
3）実験プロセス
4）構想フェーズの要素分解
5）構想フェーズの可視化
6）計画フェーズの可視化
7）実験条件選定フェーズの可視化
7．【実験計画の考え方】
1）計画の考え方
2）シナリオメイク
3）適切なマルチタスク化
4）タイムマージン
5）可視化
6）細分化、詳細化
7）優先順位
8）リソースマネジメント
8．【実験の考え方】
1）実験条件の考え方
2）実験計画法の意味
3）実験の本当の意味
4）実験を考えるとは
5）プロセスの可視化
6）構想の可視化
7）実験方法の考え方
8）実験パラメータの選び方
9）実験マトリクスの考え方
10）条件範囲の設定
11）対照データの選び方
12）結果の使い方
13）結果 ⇒ 結論
14）良くあるパターン
9．【情報・結果の収集方法】
1）情報の条件
2）情報の考え方、扱い方
3）多面視点
4）情報・結果・結論
5）基本フロー
6）文献の読み方と資料整理
10．【データの捉え方・解析のポイント】
1）データ解釈における認知バイアス
2）観点の重要性
3）アウトライヤー
4）情報次元の拡張
5）数字（データ）の取り扱い
6）５大解析視点＋１
7）データの伝え方
8）実験情報とは何か
11．【実験誤差、精度の考え方】
1）正確なデータを得るために
2）AccuracyとPrecision
3）真値と測定値
4）信頼度要因を整理する
5）信頼性管理
12．【実験ノートのまとめ方】
1）実験ノートの役割
2）実験ノートに書くべきこと（項目）
3）修正・加筆・削除
4）データの保存
13．【開発実験のための思考法】
1）目的志向
2）アウトプット志向
3）仰望視点と俯瞰視点
4）逆説的思考
5）失敗からのリカバリー
6）認知バイアスの罠
7）目利き力
8）ヒラメキの種
9）アイデアの源泉
10）イノベーションを生む発想と行動
14．【実験計画のための思考の道具】
1）実験計画で用いる代表的フレームワーク
2）フレームワークの使い方
3）If then思考
4）思考の拡張
5）構成要素で考える
6）アイデア生産の5ステップ
7）情報整理
8）要素分解
9）概算力
10）アイデアの評価
15．【コミュニケーションと情報発信】
1）技術者の報連相
2）Evidence & Story
3）情報の共有
4）二つのミーティング
16．【まとめ：研究者の心得】
1）探究心と追求心
2）企業の技術力のポテンシャル要素
3）４つの基本力
4）２種類の「カン」
5）研究者の成功要素
6）知識、経験と知恵
7）実験の神髄
8）研究開発フロー
責任もプライドも無いサポートの闇
昨年秋にHP（ヒューレットパッカード）のデスクトップを購入しました。ただ、その後、トラブル続きでうんざりしています。
それらの原因の土台はHPが独自にプリインストールしているセキュリティーソフト等が関連しています。
最初に起きたトラブルは、原因不明の警告をBIOS保護のためのHPのセキュリティーシステムであるHP Sure Startが出すというものでした。もちろん、セキュリティー上の問題は一切ありませんでした。で、サポートに問い合わせると、最初の答えは、「HP Sure Start」を無効にしてくださいというものでした。その回答に至る中で、一切状況の確認や原因追及のためのプロセスはありませんでした。大々的にホームページでもHPの売りとしてPRしており、こちらもそのセキュリティーの高さに期待して選択しています。にもかかわらず、問題がありそうなら無かったことにするというやり方は、企業の方針としては甚だ疑問です。
結局この件は、マザーボードの交換ということなったのですが、別の問題（交換品のMBが立ち上がらない、しかも、さらに別のものに変えても）が起きて解決せず、何か分からないうちに警告が出なくなり、元のMBに戻すという釈然としない結果になりました。
で、最近になって、HP Sure crickが原因でトラブルが起きました。で、サポートの答えは、MBの時と同じでアンインストールしてくださいでした。釈然としないまでも、近いうちにアンインストールしようと思っていたので、アンインストールして解決しました。
ところが、今度は、HP Sure Senceというこれもセキュリティー関連のアプリが、正常なファイルを隔離しました。しかもそのファイルは、HP製アプリのファイルです。要するに、自分たちで自分たちのファイルをご認識しているのです。意味が分かりません。その後数日して、また何を考えたか、隔離したファイルを復元しようとして失敗しました。もう意味が分からなくなり、サポートに問い合わせました。すると、またしても何が起きているか、原因は何かということは抜きにして、HP Sure Senceをアンインストールしてくださいという答えでした。さすがに、このマッチポンプな状態は納得できないので、原因は何かというと、隔離されたファイルがこちらが勝手にインストールしたファイルではないかと疑い始めました。しかし、HPのホームページにそのファイルがHP製アプリに関係するものであると判断できる情報が出ています。ところが、サポート担当はそれを知らず、自分たちには関係ないというスタンスで進めようとします。で、ちゃんと調べてほしいというと、結局HP製アプリのものであるということが確認できました。お粗末な話です。
これについては、現在も原因等は不明です。
他のHP製アプリも挙動不審なものがあります。ただ、ここまでで分かったことは、売る時には大きな声でアピールしているにもかかわらず、何かあればアンインストールしてくださいというやり方であるということです。要するに、自分たちの製品、行動に責任もプライドも無いと言えます。修正する、改善する、バグを取るという考えはなく、都合の悪いものは無かったことにする、臭いものには蓋という考え方の企業だということです。
もう二度とHPの製品は購入しないと思います。
20200220セミナー（ FT-IR測定・同定の実際とアプリケーションテクニック・コツ）
下記セミナーを開催します。
お申込みは、HPのお問い合わせボタンよりお願いします。
【タイトル】
<現場実務で役立つ・使える>
FT-IR測定・同定の実際とアプリケーションテクニック・コツ
【概要】
赤外分光法は、その特徴からも主に有機化合物の化学構造や高次構造の解析手段として研究、開発され、今日では研究・開発だけでなく工場でのインライン評価などにも幅広く一般に使用されている。近年になって、ATR法をはじめとした様々な測定法の開発や装置の改良等によって、従来困難であったような試料も容易に測定が可能となり、今日においてはなくてはならない基本的な測定手法としてその地位を確立している。
しかし、実際のサンプルや問題に直面した場合、どのように測定・解析を行っていけば良いかは依然重要である。しかし残念ながら、文献・教科書等では装置や測定法の原理は詳細に解説してあるものが多いが、そのアプリケーションとしての解説を十分に行っているものは少ない。
本講座は、赤外分光法の詳細で専門的な原理ではなく、よりアプリケーション寄りの内容、実務での赤外分光法活用を中心とした。実際の分析操作やスペクトルの解釈、実際の分析において対象とすることの多い異物や混合物、様々な試料や目的への対応の方法、事例などについて、実務使用における測定技術や応用技術、ノウハウを解説する。
【対象】
主に研究、開発、技術部門の方で
・企業等の分析部門、大学等の分析センター、公設試験センターの担当者、リーダー
・研究開発部門、研究機関の担当者、リーダー ほか
・その他、技術部門全般
など
【修得スキル】
・赤外分光法の各種測定法
・アタッチメント特徴と測定技術
・様々な試料・目的に合わせた測定法
・スペクトル処理・解釈の考え方
・混合物解析の実際の手順
・赤外分光法を用いた問題解決の手順
など
【開催日】
２０２０年２月20日 10:30～16:30
【会場】
【受講料】
定価：本体45,000円＋税4,500円
【主な内容】
１．赤外分光法の基本原理と特徴
1.1 赤外分光が見ているもの
1.2 分光分析における吸収の定義
1.3 吸収スペクトルと吸光度スペクトル
1.4 赤外分光の波長領域
1.5 振動モード
1.6 気体と液体・固体
1.7 赤外分光法発展の歴史
1.8 赤外分光法の長所・短所
1.9 主な検出器と特徴
２．代表的な測定法
2.1 透過法
2.2 全反射法（ATR）
2.2.1 ＡＴＲ法のバリエーション
2.2.2 ＡＴＲ結晶（ＩＲＥ）の特性
2.2.3 ＦＴＩＲ－ＡＴＲにおける測定深さ
2.2.4 ATR法における注意点
2.2.5 ATR補正
2.2.6 異常分散によるスペクトルへの影響
2.2.7 様々なATRアタッチメント
2.2.8 毒劇物としてのATR結晶（IRE）
2.3 反射法
2.4 拡散反射法
2.5 光音響分光法（ＰＡＳ）
2.6 ガスセル
2.7 主な測定法のまとめ
2.8 顕微赤外
2.9 ラマン分光法との対比
３．赤外スペクトル
3.1 赤外スペクトルの概要
3.2 主な吸収帯
3.3 指紋領域の利用
3.4 カルボニル基の判別
3.5 スペクトルサーチ
3.6 スペクトルデータベース
3.7 代表的検索アルゴリズム
3.8 検索アルゴリズムの限界
3.9 ヒットスコアの罠
3.10 検索結果の間違い例
3.11 スペクトルサーチのコツ
3.12 差スペクトル
3.13 混合解析
3.14 オープンライブラリ
3.15 系統分析
3.16 帰属の考え方
４．定量分析
4.1 検量線法
4.2 ピーク強度比法
4.3 内標準法
4.4 誤差要因
５．大気成分補正
６．測定条件と誤差要因
７．スペクトル処理
7.1 ベースライン補正
7.2 スムージング・補間
7.3 ベースライン（ピーク強度）
7.4 ピーク高さと面積
7.5 自動処理の注意点
８．混合物の解析
９．様々な試料
9.1 バルク
9.2 フィルム
9.3 紛体
9.4 液体
9.5 異物・微小部
9.6 繊維
9.7 汚染・付着物
9.8 黒色試料
１０．高次構造
１１．結晶解析
１２．融解
１３．配向
１４．水素結合
１５．バルク（全体平均）分析
１６．表面分析
１７．深さ方向分析
17.1 断面の利用
17.2 精密斜め切削法
17.3 傾斜面の例
17.4 研磨法
17.5 角度変化法
１８．温度変化測定
１９．FTIRにおける注意点
19.1 ATRにおける異常分散
19.2 ATRにおける試料変形の影響
19.3 ATRにおける試料の置き方の影響
19.4 ATRにおける押し圧の影響
19.5 KBｒと試料との反応
19.6 KBｒ錠剤法の粉砕粒度の影響
19.7 表面研磨、偏光と試料傾斜による干渉縞抑制
19.8 プレスホルダーによる干渉縞抑制
２０．事例
20.1 フィルム上汚染
20.2 ＵＶ表面処理による構造変化の深さ方向解析
20.3 UV照射によるオレフィンの構造変化
20.4 UV照射による添加剤入りＰＶＣの構造変化
20.5 ポリイミドの表面処理層の深さ方向分析
20.6 Ｐｉ／Ｃｕ／Ｓｉ界面の解析
20.7 時間分解測定
２１．仮説思考による研究開発と問題解決
２２．質疑
1.1 赤外分光が見ているもの
1.2 分光分析における吸収の定義
1.3 吸収スペクトルと吸光度スペクトル
1.4 赤外分光の波長領域
1.5 振動モード
1.6 気体と液体・固体
1.7 赤外分光法発展の歴史
1.8 赤外分光法の長所・短所
1.9 主な検出器と特徴
２．代表的な測定法
2.1 透過法
2.2 全反射法（ATR）
2.2.1 ＡＴＲ法のバリエーション
2.2.2 ＡＴＲ結晶（ＩＲＥ）の特性
2.2.3 ＦＴＩＲ－ＡＴＲにおける測定深さ
2.2.4 ATR法における注意点
2.2.5 ATR補正
2.2.6 異常分散によるスペクトルへの影響
2.2.7 様々なATRアタッチメント
2.2.8 毒劇物としてのATR結晶（IRE）
2.3 反射法
2.4 拡散反射法
2.5 光音響分光法（ＰＡＳ）
2.6 ガスセル
2.7 主な測定法のまとめ
2.8 顕微赤外
2.9 ラマン分光法との対比
３．赤外スペクトル
3.1 赤外スペクトルの概要
3.2 主な吸収帯
3.3 指紋領域の利用
3.4 カルボニル基の判別
3.5 スペクトルサーチ
3.6 スペクトルデータベース
3.7 代表的検索アルゴリズム
3.8 検索アルゴリズムの限界
3.9 ヒットスコアの罠
3.10 検索結果の間違い例
3.11 スペクトルサーチのコツ
3.12 差スペクトル
3.13 混合解析
3.14 オープンライブラリ
3.15 系統分析
3.16 帰属の考え方
４．定量分析
4.1 検量線法
4.2 ピーク強度比法
4.3 内標準法
4.4 誤差要因
５．大気成分補正
６．測定条件と誤差要因
７．スペクトル処理
7.1 ベースライン補正
7.2 スムージング・補間
7.3 ベースライン（ピーク強度）
7.4 ピーク高さと面積
7.5 自動処理の注意点
８．混合物の解析
９．様々な試料
9.1 バルク
9.2 フィルム
9.3 紛体
9.4 液体
9.5 異物・微小部
9.6 繊維
9.7 汚染・付着物
9.8 黒色試料
１０．高次構造
１１．結晶解析
１２．融解
１３．配向
１４．水素結合
１５．バルク（全体平均）分析
１６．表面分析
１７．深さ方向分析
17.1 断面の利用
17.2 精密斜め切削法
17.3 傾斜面の例
17.4 研磨法
17.5 角度変化法
１８．温度変化測定
１９．FTIRにおける注意点
19.1 ATRにおける異常分散
19.2 ATRにおける試料変形の影響
19.3 ATRにおける試料の置き方の影響
19.4 ATRにおける押し圧の影響
19.5 KBｒと試料との反応
19.6 KBｒ錠剤法の粉砕粒度の影響
19.7 表面研磨、偏光と試料傾斜による干渉縞抑制
19.8 プレスホルダーによる干渉縞抑制
２０．事例
20.1 フィルム上汚染
20.2 ＵＶ表面処理による構造変化の深さ方向解析
20.3 UV照射によるオレフィンの構造変化
20.4 UV照射による添加剤入りＰＶＣの構造変化
20.5 ポリイミドの表面処理層の深さ方向分析
20.6 Ｐｉ／Ｃｕ／Ｓｉ界面の解析
20.7 時間分解測定
２１．仮説思考による研究開発と問題解決
２２．質疑
20200219セミナー（ 確実に成果を生む実験結果の活用と実験ノート（記録）の取り方）
下記セミナーを開催します。
お申込みは、HPのお問い合わせボタンよりお願いします。
【タイトル】
確実に成果を生む実験結果の活用
と実験ノート（記録）の取り方
【概要】
研究開発においては、適切な実験方法を考えることはもちろん、適切なデータ解析や現代では知財化、権利化が必須であり、そのためには記録が重要となることは言うまでもない。加えて、チームや社内における情報共有、開発本人の思考のためにも記録は必要不可欠である。また近年は様々な機器類の発達で実験データを得ることが容易になってきている反面、無計画に実験を行ってデータを積み重ね、日々増えていくデータに溺れてしまっている状況が生まれている。目的に合わせて実験を計画してデータを取得して解析し、それらを記録、まとめるといった様々なことを正しく行なわなければならない。
しかし、残念ながら大部分の企業、開発現場ではこういった実験の考え方や、実験結果の解析、記録の残し方、実験のノートの書き方などの実験実務に関する教育はほとんど行われていない。そのため、各自が我流の方法に頼っており、人員間、部署間でのレベルのバラつき、共有性の欠如といった問題、そして、最悪の場合権利化におけるevidenceと成りえないような状況まで生まれている。
本セミナー、講習会では、このような状況を打開して、確実に結果を成果へと昇華させる、より効率的な開発を実現するために必要となる、実験の考え方、実験データの解析から、記録、そして、まとめ方を、基本から様々なケース、対象について、特に実験ノートに代表される記録に重点を置いて詳細に解説する。
【対象】
主に研究、開発、技術部門の方で
・研究開発の実務担当者（若手、中堅）
・指導するリーダー、管理者
・新入社員、若手
など
【修得スキル】
・実験の考え方
・実験計画の立て方
・実験ノートの書き方
・記録の使い方
・情報整理
など
【開催日】
２０２０年２月１９日 10:30～16:30
【会場】
東京 江東区産業会館
【受講料】
55,000円(税込（消費税10％）、資料・昼食付)
【主な内容】
１．【イントロダクション】
1.1 実験と開発
1.2 実験とは何か
1.3 開発とは何か
２．【実験の考え方】
2.1 計画の考え方
2.2 シナリオメイク
2.3 時間の重要性
2.4 リソースマネジメント
2.5 実験条件の考え方
2.6 実験計画法の意味
３．【実験の基本、心得と実験ノート】
3.1 実験の基本プロセス
3.2 実験を始める前のポイント
3.3 実験中の心構え
3.4 実験終了後
3.5 実験が上手くいかない時
3.6 良くある失敗パターン
3.7 実験の絶対的タブー
４．【実験ノート】
4.1 実験ノートとは
4.2 実験ノートの役割
4.3 実験ノートに求められること
4.4 実験ノートに書くこと（項目）
4.5 実験前に書くこと
4.6 実験中に書くこと
4.7 実験後に書くこと
4.8 書き方のルール
4.9 定性的情報、状態情報の記録
4.10 リアルタイム
4.11 データ・情報の整理、保存
4.12 名前の付け方
4.13 電子データの保管
4.14 実験ノート・記録の使い方
4.15 修正・加筆・削除
4.16 付箋の使用
4.17 機器出力シート
4.18 写真の活用
4.19 参考資料
4.20 アドバイス
4.21 ちょっとしたコツ
4.22 記録、証拠としての保全
4.23 絵コンテノート
4.24 実験シート例
4.25 表紙とインデックス
4.26 最初の２ページ
4.27 実験テーブルの作成
4.28 ノートの例
4.29 ページの使い方
4.30 ノートの選択
4.31 ノートのサイズ
4.32 実験ノート以外の記録
4.33 チェック
4.34 データの保存
５．【データ解析】
5.1 視ること
5.2 データ解釈における認知バイアス
5.3 観点の重要性
5.4 アウトライヤー
5.5 情報次元の拡張
5.6 解析・解釈
5.7 データの伝え方
5.8 数字（データ）の取り扱い
5.9 ５大解析視点＋１
5.10 データと解析の記録
６．【研究開発のための思考】
6.1 計画と考察のための考え方
6.2 目的志向
6.3 アウトプット志向
6.4 仰望視点と俯瞰視点
6.5 逆走型思考の併用
6.6 メタフィールド思考
6.7 逆説的思考
6.8 失敗からのリカバリー
6.9 認知バイアスの罠
6.10 目利き力
6.11 ヒラメキの種
6.12 イノベーションを生む発想と行動
6.13 思考プロセスの記録
７．【コミュニケーションと情報発信】
7.1 結果は伝わってこそ成果になる
7.2 コミュニケーションとは
7.3 技術者の報連相
7.4 伝聞と報告
7.5 ミーティング
８．【仮説思考による研究開発と問題解決】
8.1 仮説が必要な理由
8.2 実験の本当の意味
8.3 実験を考えるとは
8.4 仮説の考え方
8.5 仮説の精度と確度
8.6 結論の条件
8.7 仮説モデルの構築
8.8 仮説→課題設定→計画
8.9 ２種類の事実
９．【今後の流れ】
10．【まとめ：研究者の心得】
10.1 企業の技術力のポテンシャル要素
10.2 ４つの基本力
10.3 ２種類の感
10.4 研究者の成功要素
10.5 知識と知恵
10.6 実験の神髄
10.7 研究開発フロー
11．質疑
