資料の紹介
企業の研究開発部門において、実験データをデジタル化し、データベースに蓄積する意義は大きい。データをナレッジとしてより有効活用でき、研究開発力を強化できるからだ。例えば、人工知能（AI）や機械学習によって次世代型のデータ分析・解析をしたり、定型作業を自動化できたり、研究所内の活動を見える化して合理的な実験計画を立てたりできるようになる。
しかし、デジタル化を阻む要因も数多く存在する。研究内容が多様なため部署間でフォーマットを統一できなかったり、現場や部門の発言力が強くて部門間の意見調整が難しかったりする。データが紙のノートやファイルに埋もれていたり、デジタル化・共有化されていてもどこに何があるかわからなかったり、標準化されていないため本人以外は解読不能だったりすることも多い。
本動画では、日本の実情に合った研究開発のデジタル化の進め方について解説する。例えば、電子実験ノートなどのツール導入は段階的に進めるのが有効だという。まず自由入力から始め、次の段階で皆が使いやすいように便利なテンプレートを提供するなどして現場参加型の標準化を進めることが成功のカギになるとする。
