ライフサイエンス研究者のための
Python・機械学習・LLM研修
プログラミング未経験でも、6回のハンズオンを通じて
研究データを扱えます
講義満足度
4.22/5
回答実績
683件
こんな課題を
お持ちではありませんか？
研究現場の課題
- 論文のモデルが自分のデータに当てはまるかわからない
- オミクスなどの大規模データが見きれない
- 専門家待ちで仮説検証のサイクルが回らない
- LLMによるデータの扱い方や出力が不安
経営層・部門責任者の課題
- データは溜まっているのに、現場で活かしきれない
- 外注依存が影響し、Go／No-Goの判断が遅い
- データ解析力が研究組織の基盤になっていない
- AIエンジニアの採用だけでは足りない
直近開催の実績
国立がん研究センターでの医療系人材向け研修で得た知見をもとに、生命科学研究者向けに再構成しました。受講者の半数以上（51%）はプログラミング未経験からスタートしています。
講義満足度
4.22/5
回答実績
683件
プログラミングのハードルが下がると感じました。
― 創薬バイオ研究者
― 生命科学研究職
解析力はLLMでは育ちません
LLMはデータ解析のハードルを劇的に下げます。
一方で「動いたコード」と「研究判断に使える結果」は別物です。出力の信頼性・再現性・社内データの取り扱いといった難題は、ツールの普及だけでは決して解消されません。
領域知識と研究課題の言語化（プロンプト設計）がなければ、何を検証すべきかが定まらず、仮説検証のサイクルもLLM活用も機能しません。貴社に必要なのは、LLMの出力を検証しながら研究を進められる人材です。
解析力を育てる
講義内容
組織の研究基盤を強化する「解析力と検証力を備えた研究職」育成に向け、
当社の研修は次の3点を軸に設計しています。
実践的なカリキュラム
Python・機械学習・LLMまで、全6回の対面ハンズオンで体系的に学べます。
確かな実績と知見
生命科学のデータ解析・AI受託開発の現場知見に基づくカリキュラムを提供します。
組織への定着
製薬・バイオ・大学・研究機関での実績。社内研修の代替としてもご活用いただけます。
カリキュラム概要
カリキュラムは、全6回・各回2時間の「毎回手を動かす」ハンズオン研修として構成されています。前半（第1〜3回）でPythonと機械学習の基礎を、後半（第4〜6回）でLLMを使ったコーディングと表データ解析を扱います。
生成AIの出力を確かめながら解析を進める経験を繰り返すことで、研究で実際に生成AIを利用する際の流れを身につけます。
第1回 Python入門
Google Colabの基本操作とPythonプログラミングの基礎を学びます。
第2回 機械学習の基礎
データの読み込み、前処理、機械学習モデルの基本概念を理解します。
第3回 教師あり機械学習
2値分類タスクを中心に、評価指標の選定とモデルの評価方法を学びます。
第4回 LLM入門
プロンプトエンジニアリングの基本原則と効果的な指示法を習得します。
第5回 LLM×コード生成
LLMを利用した効率的なPythonプログラムの生成プロセスを体験します。
第6回 表データ分析の実践
実業務に近いシナリオで、LLMを活用した応用データ解析と情報管理を学びます。
受講がもたらす変化
受講後の人材像
生命科学の専門性を土台に、データとAIで研究を動かす人材を目指します。
- 表データを自分の手で扱える：データを整理し、探索的確認・仮説のたたき台づくりができる
- AIを「使う側の視点」で理解：分類・予測モデルを構築・評価し、機械学習をデータに適用できる
- LLMが研究の相棒になる：コード開発・検証・研究倫理の担保等に責任を持てる
- 仮説検証を高速で回せる：探索から検証まで高速な試行錯誤ができる
研究組織にもたらす変化
データ解析力をもつ人材が、研究組織全体の意思決定と基盤づくりを支えます。
- 実験・論文などの蓄積されたデータを、研究判断に活かす共通基盤ができる
- 専門家知見に頼らず、組織内でGo／No-Goや優先順位付けを判断できる
- 領域知識を持つ研究職自身による解析が、解像度を高める相乗効果を生む
- データを共通言語とする論理的な議論・判断・仮説設計が組織に根付く
セミナー開催概要
| 形式 | 対面（ハンズオンあり） |
|---|---|
| 時間・期間 | 2時間／回、全6回（3〜4か月） |
| 受講規模 | 45名程度（人数・開催地・形式により変動） |
| 提供内容 | 講義・ハンズオン／講義資料／演習ノートブック／質疑対応 |
| オプション | 個別カスタマイズ／貴社データでの演習／解析代行／成果保証 |
| 受講環境 | ノートPC持参（Win / Mac）、Google Colabなどが利用できるブラウザ環境 |
| 費用 | 要お問い合わせ |
人材開発支援助成金（国の制度）を活用できる場合があります。
実施までの流れ
開催日程・参加人数のご相談
ご要望に合わせたスケジュール調整、および推奨規模に応じた人数の調整を行います。
ご相談は無料です。まずはお問い合わせフォームよりご連絡ください。
正式お見積りのご提示
ご要望・ご相談内容にあわせて、目的に合わせたプラン内容とお見積りをご提示いたします。
ご契約・開催準備
契約完了後、受講環境の設定などスムーズな開催に向け、ヒアリングやセットアップを行います。
事例紹介
よくあるご質問
はい。これまでに参加された方の半数以上（約51％）はプログラミング未経験でした。各回2時間の対面ハンズオン形式で、3〜4か月かけて実施します。前半（第1〜3回）でPythonと機械学習の基礎、後半（第4〜6回）でLLMを使ったコーディングと表データ解析を段階的に学んでいきます。授業は初心者の方に楽しくご参加いただけるよう、基本的にプログラミング・機械学習が未経験の方に合わせた内容で進行します。
はい、可能です（実施実績があります）。ご希望の講義形式は事前にご相談ください。
参加者にはノートパソコン（Win／Macのどちらでも可）をご持参いただきます。ハンズオンの実施環境として、Google Colabなどが利用できるブラウザ（Google Chromeなど）のインストールをお願いしております。受講規模は45名程度を想定していますが、人数・開催地・形式によって調整可能です。まずはご相談ください。
実際の研究データを解析している現役エンジニアが講師を担当します。大学での教員経験を持つメンバーも在籍しています。
オプションで貴社データを利用した演習内容の作成・実施も承ります。まずはご相談ください。
研修修了後に修了証を発行します。また、研修開始から研修最終回の終了後1か月までは、Slackで参加者様からの質問に直接回答いたします。
2022年から当社が教材作成・講義実施を担当している国立がん研究センターでの医療系人材向け研修で得た知見をもとに、生命科学研究者向けに再構成した内容をご提供します。これまでの講義満足度は平均4.22／5（683件のアンケート回答）です。
費用は、参加人数・開催形式・教材内容などによって変わるため、案件ごとにお見積りさせていただいております。ご了承くださいませ。まずは無料相談会フォームからお気軽にご相談ください。
無料相談会のご案内
まずは今のお悩みを
お聞かせください
「解析人材が足りない…」「研究者向けの教育機会がほしい…」
そんなみなさまのために、当社は人材教育に関する無料相談会を実施しています。
情報科学・生命科学の専門知識を持つ担当者が、今の課題についてお伺いいたします。
下記フォームより、お気軽にお申し込みください。
研究実績
私たちは専門知識を現場へ実装するため、パートナーの皆さまと研究開発に日夜取り組んでいます。
得られた知見は、学術論文・学会発表・公的事業を通じて公開しており、科学的な妥当性と説明責任を伴う形で社会に還元しています。
共同研究事例
遺伝子・健康情報・農業・建築など、人々の営みから生まれる多様なデータを研究しています
研究・メディア実績
私たちの研究開発活動の一環として外部公開した論文・学会発表や各種媒体への掲載実績をご紹介します
採択・認定実績
公的プロジェクトへの参加や各種認定を通じて、社会課題に向き合う研究・技術開発を推進しています
関連事業
教育以外の研究開発案件についても、お気軽にご相談ください。
ご相談はいつでも承ります
