カリキュラムと特徴

• 学割 学生割引は「現在雇用されていないフルタイムの修士課程および博士課程の学生」にのみ適用されます。セールが進行中であり、この表に記載されている価格に学生割引が適用されている場合、学生割引は適用されないことに注意してください。
• 研究者割引
• 英語研修 トレーニングは博士レベルの専門 LCA トレーナーによって英語で提供されます。
• 修正可能なトレーニングのスケジュール設定 タイムゾーンに関係なく。
• トレーニング後のフォローアップは 2 時間無料 オプション。
• オプションの試験およびトレーニング証明書（有料） 受講者ごとに証明書料金が適用されます。価格の詳細についてはお問い合わせください。
• 広範なトレーニング プログラムを完全に理解するための集中トレーニング。
• 加速学習アプローチ アクティブ ラーニングのアプローチでは、ディスカッション、インタラクティブな要素、デモンストレーション、実践例、課題、研修生のフィードバックを使用して、個々のスタイルに合わせて指導を調整することで理解を促進します。
• リモート（オンライン）または対面 DEISO トレーニングの実施方法を選択します: オンライン (リモート)、日本の会社の拠点、または国際拠点 (海外)。価格はモデルごとに異なり、1 対 1 または 1 対グループのオンライン トレーニングを除き、最低受講者数が必要です。オンライン トレーニングでは、選択したトレーニング プログラムを提供するのに 1 人の受講者で十分です。
• 日本国外のクライアントの所在地でのトレーニング DEISO トレーニングの実施方法を選択します: オンライン (リモート)、日本の会社の拠点、または国際拠点 (海外)。価格はモデルごとに異なり、1 対 1 または 1 対グループのオンライン トレーニングを除き、最低受講者数が必要です。オンライン トレーニングでは、選択したトレーニング プログラムを提供するのに 1 人の受講者で十分です。
• 日本のクライアントの所在地での対面トレーニング 最低数の研修生が必要です。お問い合わせください。
• ケーススタディ: 1
• 基本的なケーススタディ
• 高度なケーススタディ
• 制作事例 ライフ サイクル アセスメント (LCA) のケース スタディは、通常、「生産/製造」と製品寿命 (EoL) または廃棄物管理の 2 つの主要カテゴリに分類されます。後者は、製品の使用が EoL に達した後に消費者が生成する廃棄物の管理に焦点を当てています。このモジュールでは、「生産」を中心としたケーススタディを掘り下げます。
• グローバルパラメータを使用した廃棄物管理ケーススタディ 下流廃棄物「都市固形廃棄物管理 (MSW)」のパラメータ化された完全な廃棄物管理ケーススタディ。
• 複数のモデルの構築と接続 複数のモデルの開発と統合には、「サブモデル」の作成を習得し、それらを組み合わせてプライマリ モデルを形成することが必要です。各「サブモデル」を、生産、輸送、使用、廃棄管理など、製品のライフサイクルにおける個別の段階としてイメージしてください。このモジュール全体を通じて、さまざまな目的に合わせた複数のモデルを作成する基本原則を理解します。
• ローカルおよびグローバルパラメータのモデル化 将来のデータ変更の可能性に対応するために、ローカルおよびグローバル パラメーターを使用して SimaPro モデルをパラメーター化する方法を説明します。シナリオの分析と開発を促進し、エコデザインのモデリングをサポートし、さまざまな製品やテクノロジーを比較します。これらのパラメーターをモデルに組み込み、新しいデータが利用可能になったときに更新する方法を学び、貴重な時間を節約しながら柔軟性と専門性を高めます。
• 高度な機能に関するトレーニング このトレーニングの過程を通じて、openLCA モデリングの高度な機能を活用するための専門知識を習得します。これらの機能により、包括的な LCA モデリングと分析を実行できるようになり、時間を節約して生産性を向上させることができます。
• 基本: システムプロセスとユニットプロセス: 高度な理論と実践 一部のデータベースには、「ユニット プロセス」および「システム プロセス」オプションが用意されています。通常、ecoinvent のようなデータベースは、ユニット プロセスとシステム プロセスという 2 つのプロセス タイプを提供します。このモジュールでは、各タイプの理論的、技術的、数学的側面を掘り下げ、その違いと使用シナリオを説明します。さらに、このモジュールは、受講者向けにこれらの概念の複雑さを単純化することを目的としています。
• 上級: システム プロセスとユニット プロセス: 高度な理論と実践 一部のデータベースには、「ユニット プロセス」および「システム プロセス」オプションが用意されています。通常、ecoinvent のようなデータベースは、ユニット プロセスとシステム プロセスという 2 つのプロセス タイプを提供します。このモジュールでは、各タイプの理論的、技術的、数学的側面を掘り下げ、その違いと使用シナリオを説明します。さらに、このモジュールは、受講者向けにこれらの概念の複雑さを単純化することを目的としています。
• openLCA 入門 openLCA のユーザーフレンドリーなインターフェイスとその機能メニューの詳細なウォークスルーが提供されます。ソフトウェア パネル (「パネルごと」) について詳しく説明します。このモジュールでは、新しいプロジェクトの作成、既存のプロジェクトを開く、openLCA' のさまざまな機能の探索などの一般的なタスクもカバーします。これには、インターフェイスのオプション、ツール、データ構成、およびそれらの全体的な構造を理解することが含まれます。メイン インターフェイスの使用に関する生産性のヒントも提供されます。
• データベースの作成 カスタマイズされたプロセスを確立して空のデータベースにインポートするプロセスを確認します。
• データベースの結合 複数のデータベースを統合された単一のデータベースに結合するテクニックをマスターします。
• データベースのインポート/復元 データベースのインポートまたは復元は、openLCA の重要なスキルであり、新しいデータベースをリンクしたり、既存のデータベースをバックアップしたりするために不可欠です。
• エクスポートされた zolca ファイルからのデータベースのインポート openLCA は、データをインポートおよびエクスポートするためのさまざまなファイル形式オプションを提供します。このモジュールでは、これらの形式を使用したデータのインポートとエクスポートを検討し、その固有の特性を理解し、プロジェクトの要件に基づいてそれぞれの特定の形式をいつ使用するかを特定します。
• データのエクスポート: ILCD ZIP ファイル形式
• データのエクスポート: Excel 形式
• データのエクスポート: EcoSold ファイル形式
• データのエクスポート: CSV マトリックス
• 高度なデータベースのインポート ecospold、Excel、ILCD、SimaPro CSV、および JSON-LD 形式から。
• データベース要素 フロー、プロセス、文書化、分類、機能単位（参照単位/量）、プロセスの入出力など。
• データベースのドキュメントについて 特定のプロジェクトにプロセスを選択する前に、プロセスのドキュメントを読むことを強くお勧めします。ドキュメントを参照せずにプロセス名だけを信頼することはお勧めできません。ユーザーは、プロセス文書を慎重に評価して、分析対象の特定のケーススタディに対する文書の適合性を判断することが期待されます。このモジュールでは、プロセス文書を効果的に読み、常に検証する必要がある重要な情報を特定する方法について説明します。
• 基本: LCA 結果の分析を Excel にエクスポートする 結果だけを頼りにopenLCAでの解析を進める必要があります。総合的な学習のためには、Microsoft Excel を補足することを強くお勧めします。このモジュールでは、LCA 結果を Excel にエクスポートして詳細な分析を行う方法を学習します。 Excel 環境内で効果的に結果を書式設定、フィルタリング、スコアリング、視覚化する方法を学び、分析能力を強化します。
• 上級: LCA 結果の分析を Excel にエクスポートする 結果だけを頼りにopenLCAでの解析を進める必要があります。総合的な学習のためには、Microsoft Excel を補足することを強くお勧めします。このモジュールでは、LCA 結果を Excel にエクスポートして詳細な分析を行う方法を学習します。 Excel 環境内で効果的に結果を書式設定、フィルタリング、スコアリング、視覚化する方法を学び、分析能力を強化します。
• インタラクティブな LCA 結果を HTML ファイル形式で生成、準備、共有 このモジュールでは、openLCA モデル環境から直接 HTML 形式でインタラクティブな LCA 結果を生成、準備、共有する方法を説明します。レポート、表、図をカスタマイズし、結果を効果的に解釈する方法を学びます。これらのテクニックをマスターすると、結果を最終的に仕上げるためにワード プロセッサに頼ることなく、詳細なレポートをクライアント、上司、チーム メンバーと共有できるようになります。
• 流動特性
• 新しいプロセスの作成
• プロセスの入力/出力 プロセスのインプットとアウトプットをマスターすることは、各プロセスの材料やエネルギーのインプット、その他のインプット、およびアウトプットの主生成物や副産物を理解するために重要です。このモジュールでは、自然、技術圏、および水、空気、土壌などの排出媒体との間の排出について深く理解します。このトレーニング モジュールでは、これらの概念を SimaPro プロセスに実際に適用する方法について説明します。
• モデリングの側面と原則
• ライフサイクル影響評価 LCIA 手法について
• LCIA メソッドのインポート
• 製品システムの作成 openLCA 特有の技術的特徴。
• モデル グラフ openLCA 特有の技術的特徴。
• 正規化 LCA 特有の技術的特徴。
• 加重 LCA 特有の技術的特徴。
• グループ化 LCA 特有の技術的特徴。
• 基本: インベントリ結果 ライフサイクルインベントリ（LCI）分析。 LCA フレームワークの第 2 フェーズ。
• 詳細: インベントリ結果 ライフサイクルインベントリ（LCI）分析。 LCA フレームワークの第 2 フェーズ。
• 民報モデリング LCA 結果は、「気候変動」、「酸性化の可能性」、「人間の健康の可能性」などの環境影響カテゴリーを含む中間レベルで実行できます。これらのカテゴリー (LCIA メソッドに基づく平均 15 以上) は、以下と呼ばれます。 「ミッドポイントインパクト」
• エンドポイント モデリング LCA の結果は「エンドポイント」レベルでも実行でき、中間点の影響カテゴリー (平均 15 以上) を「生態系へのダメージ」、「健康へのダメージ」、「生物へのダメージ」などの 3 ～ 4 つの単一指標に集約できます。リソース。"この集約は「エンドポイント モデリング」と呼ばれます。
• 基本: 影響分析 ライフサイクル影響評価 (LCIA) 分析。 LCA フレームワークの第 3 フェーズ。
• 上級: 影響分析 ライフサイクル影響評価 (LCIA) 分析。 LCA フレームワークの第 3 フェーズ。
• 基本: 結果の解釈 LCA LCA フレームワークの第 4 段階に特有のもの。
• 上級: 結果の解釈 LCA LCA フレームワークの第 4 段階に特有のもの。
• プロセス貢献分析 openLCA 特有の技術的特徴。
• データベースの更新、メンテナンス、およびバックアップ
• openLCA プロジェクトの管理とバックアップ
• openLCA ネクサス データベース
• 製品（シナリオ）の比較
• システム プロセス モデリング
• 生産終了モデリング (EOL) / マテリアル フロー ロジック
• EoL モデリング: 反対のアプローチ
• 交通モデリング
• 基本: Excelでのホットスポット分析/ウィークポイント分析 ライフ サイクル アセスメント (LCA) の基本的な側面であるホットスポット分析は、製品のライフ サイクル内の弱点や懸念される領域を正確に特定するのに役立ちます。これらのホットスポットを特定することで、LCA 担当者は環境への影響を軽減し、持続可能性を最適化する取り組みに優先順位を付けることができます。この分析により、ステークホルダー/LCAアナリストは、生態学的負荷に最も大きく寄与するプロセスや材料の改善にリソースを集中させることができ、より多くの情報に基づいた意思決定につながり、最終的にはより持続可能な製品やシステムの開発を促進することができます。
• 上級: Excel でのホットスポット分析/弱点分析 ライフ サイクル アセスメント (LCA) の基本的な側面であるホットスポット分析は、製品のライフ サイクル内の弱点や懸念される領域を正確に特定するのに役立ちます。これらのホットスポットを特定することで、LCA 担当者は環境への影響を軽減し、持続可能性を最適化する取り組みに優先順位を付けることができます。この分析により、ステークホルダー/LCAアナリストは、生態学的負荷に最も大きく寄与するプロセスや材料の改善にリソースを集中させることができ、より多くの情報に基づいた意思決定につながり、最終的にはより持続可能な製品やシステムの開発を促進することができます。
• 基本: モンテカルロ シミュレーション LCA における不確実性分析の重要な側面であるモンテカルロ シミュレーションには、指定された確率分布からのランダムな入力値を使用してモデルを繰り返し実行することが含まれます。この方法では、LCA 入力の不確実性が考慮され、出力の確率分布が得られ、潜在的な結果の包括的な理解を提供します。モンテカルロ シミュレーションは不確実性を定量化することで、LCA 結果の信頼性を高め、情報に基づいた意思決定を促進し、環境評価の精度を向上させ、最終的にはより堅牢で防御可能な結論を導き出します。
• 上級: モンテカルロ シミュレーション LCA における不確実性分析の重要な側面であるモンテカルロ シミュレーションには、指定された確率分布からのランダムな入力値を使用してモデルを繰り返し実行することが含まれます。この方法では、LCA 入力の不確実性が考慮され、出力の確率分布が得られ、潜在的な結果の包括的な理解を提供します。モンテカルロ シミュレーションは不確実性を定量化することで、LCA 結果の信頼性を高め、情報に基づいた意思決定を促進し、環境評価の精度を向上させ、最終的にはより堅牢で防御可能な結論を導き出します。
• openLCAパラメータとMS Excelを使用した感度分析 LCA の感度分析は、研究結果に対するさまざまなパラメーターの影響を評価し、影響を与える要因とその結果に対する影響を特定します'信頼性。感度分析は、データの不確実性や方法論の選択などの入力変数を体系的にテストすることにより、LCA 結果の信頼性と堅牢性を高めます。これにより、ステークホルダーは仮定と不確実性の重要性を理解できるようになり、持続可能な製品開発や政策策定における情報に基づいた意思決定が支援されます。
• ライフサイクルコスト計算 (LCC) 環境ライフサイクルコスト (LCC) は、環境への影響と財務的支出を考慮して、製品またはサービスに関連するライフサイクル全体の総コストを評価します。資源採掘から廃棄までの費用を評価し、環境への害を最小限に抑え、長期的なコストを削減する持続可能な選択肢を強調します。 LCC は、環境要因を従来のライフサイクルコスト分析に統合して、環境に優しい意思決定を促進します。
• openLCAパラメータとMS Excelを使用した感度分析