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熱管理は、次世代エレクトロニクスやAIインフラ、電動モビリティ、そして先端通信において重要な差別化要因になっており、進化する熱伝導材料(TIM)情勢への理解が、市場で優位に立つには不可欠です。当ウェビナーは、意思決定者向けに、需要が加速している分野、次なる成長の波を牽引する用途のほか、材料のイノベーションがどのように製品開発や競合ポジショニングを再構築しているかについて、実用的なインサイトを提供します。 市場予測と新興用途の動向、地域別の製造力学を探るとともに、多様な動作環境に適した各種TIM技術の適合性を検証します。AIデータセンター、通信、車載エレクトロニクス、コンシューマーデバイス、産業システム、航空宇宙、ヘルスケア、その他の高成長分野において、熱管理要件がどのように進化しているか、戦略的な理解を深めます。また、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)や先端冷却アーキテクチャー、次世代の熱管理ソリューションが、将来の製品要件に与える影響について評価します。そして、今後10年間のTIM市場を形成すると予想される、競合情勢、技術のイノベーション、戦略的パートナーシップ、投資の優先順位について理解を深めます。急速に進化する市場において、新興の機会を見出し、情報に基づいた経営判断を下したいと考えている経営幹部だけでなく、プロダクトストラテジスト、研究開発責任者、技術専門家向けにも最適な内容となっています。

生成AIやエッジAIの活用が広がる中、製造現場ではAIによる分析や判断だけでなく、その結果を設備や機器の制御へリアルタイムに反映する取り組みが注目されています。 本セミナーでは、使い慣れたIntel CPUとWindows環境を活用し、エッジAIを実現するための最新技術をご紹介します。Intel CPUに搭載されたNPU・GPUの活用方法に加え、Windows環境でリアルタイム制御を実現する技術についても解説し、AIと制御を同一プラットフォーム上で実装するアプローチをご紹介します。 また近年注目されるPhysical AIは、ヒューマノイドロボットだけを指すものではありません。製造装置や検査装置、搬送装置など、さまざまな機器にAIの判断結果を反映し、現実世界の動作につなげる考え方として期待されています。本セミナーでは、エッジAIとリアルタイム制御を組み合わせることで広がる新たな可能性と、次世代の製造システムを実現する技術要素についてご紹介します。 セミナー終了後にはランチをご用意しております。EdgeTech+ 2026へお出かけの前に、ぜひご参加ください。

機械・設備メーカーや保守部品を取り扱う専門商社・卸売企業において、納入後の定期点検・修理サービスや保守パーツ供給は、顧客との強固な信頼関係を築き、安定した利益を生み出す極めて重要な事業です。 しかし、多くの現場では手書き報告書やFAX対応、過去履歴の捜索などに膨大な時間がかかっており、業務の属人化やエンジニアの負荷増大に加え、「故障連絡を受けてから動く」後手に回った運用が課題となっています。 本セミナーでは、酒井重工業株式会社様や大手電機機器メーカー様等の事例を交え、Salesforce上で稼働するクラウドERP「Fujitsu GLOVIA OM」を活用し、アフターサービス業務をどのように変革したのかを解説します。 さらに、整備したデータ基盤の上でAIを活用し、サービス収益向上へとつなげるこれからのヒントをお伝えします。 自社製品のアフターサービス部門はもちろん、受託修理やパーツ卸売・保守メンテナンスを展開されている専門商社様にとっても実践的なヒントをお持ち帰りいただける内容です。 現場業務を効率化し、サービス収益力を向上させる第一歩を、本セミナーでぜひご体感ください!

ピーク売上予測の信頼性は、その根拠となる患者レベルのインサイトに大きく左右されます。新たなモダリティや患者サブグループの多様化、診断経路の変化によって治療環境が複雑化するなか、臨床試験データや従来の疫学的推定値だけでは、実際の患者数や治療動向を十分に把握できない場合があります。過小診断や治療薬の切り替え、競争環境の変化といったリアルワールドとのギャップは、市場規模やピーク売上の予測に影響を及ぼす重要な要素です。 本ウェビナーでは、リアルワールドデータ(RWD)を活用し、患者レベルのデータから市場規模やピーク売上の予測に至るまでのプロセスを解説します。RWDから得られる患者数や疫学的推定値を精緻化する方法に加え、実際の治療導入や切り替えのパターン、競争環境などを分析し、商業的な成果の予測へとつなげるアプローチを紹介します。 第1部では、請求データ、電子健康記録(EHR)、患者レジストリ、診断情報など、さまざまなRWDを用いて患者レベルの疫学的推定値を精緻化する方法を取り上げます。また、リアルワールドの検査データや診断率データを活用し、特定の患者集団における過小診断などのギャップを補正する方法について解説します。さらに、精緻化した推定値を公表文献やベンチマーク情報源と照合し、予測に組み込む前に相互検証する重要性についても説明します。 第2部では、患者データを市場規模やピーク売上の推定へと結び付ける方法に焦点を当てます。リアルワールドにおける治療の導入状況、治療薬の使用順序や切り替えのパターンを分析し、実際に到達可能な市場規模を評価する手法を紹介します。加えて、競争環境の変化や治療法の普及曲線が市場予測の前提条件にどのような影響を与えるのかを検証し、臨床試験データに基づく予測との違いを明らかにします。 具体例を通じて、RWDによってピーク売上予測の前提条件がどのように見直され、予測の精度や信頼性がどのように向上するのかを解説します。患者レベルのインサイトを市場予測に活用することで、より現実的な市場評価と、確度の高い事業計画の策定を目指す方に役立つ内容です。

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