Service
サービス
AI for Science
研究支援
AI活用をはじめとした個別のソリューション提供により、民間企業・アカデミアの双方における研究を支援します。
研究成果の
製品化支援
成果の価値化から市場ニーズとの適合・製品化までを包括的に支援します。
研究データを
活用した
関連業務支援
研究に関する各種データの管理・分析・活用を通じ、意思決定とプロセス最適化を支援します。
AI活用研修・
ワークショップ
AIソリューションの体系的学習、および実課題を題材に体験型演習を実施。組織変革と人材育成を後押しします。
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keyboard_arrow_rightScience Aidのアプローチ
お客様の業務に特化したAIエージェントの受託開発
AIエージェントとは
AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル）を核に、外部ツールや機器を組み合わせ、目標達成のために自律的にタスクを遂行するシステムです。
AI for Science領域におけるAIエージェント活用
科学研究における計画・実験・解析、いずれのフェーズにおいてもAIエージェントの活用が広がりつつあります。
Science
Aidは、これら全てのフェーズにおいてAIエージェントの開発実績があります。個々のフェーズの支援にとどまらず、AIエージェントが人やロボティクスと連携しながら研究サイクル全体を加速していく仕組みの実現を見据えた設計・開発を行っています。
なぜ自社独自のAIエージェントを構築するのか
汎用的なAIサービスでも、ある程度の業務支援は可能です。しかし科学研究では、扱うデータや使用するツール、判断のロジックや試行錯誤の進め方等が、組織や研究テーマごとに大きく異なります。既存サービスの機能に業務を合わせるのではなく、自社の研究プロセスに合わせて構築できること。それが、自社独自のAIエージェントを構築する価値です。
具体的には、以下のような利点があります。
自社のノウハウ・考え方の再現
研究の進め方や判断の基準といった自社独自のノウハウを、エージェントの動作として再現できる。「自分たちの考え方の通りに動いてほしい」をコントロールできるのは、自社構築ならではの強み。
業務全体を踏まえた設計
エージェント単体ではなく、自社の業務プロセスのどこにどう組み込むかという全体設計を踏まえて構築できる。
継続的な精度向上
自社が定めた評価基準に沿って、精度を継続的に高めていける。
ナレッジの蓄積・活用
エージェントの動作ログを自社のナレッジとして蓄積・活用できる。
セキュリティ要件への適合
Science Aidでは、受託開発という形でお客様の自社独自のAIエージェント構築をサポートしております。
AIエージェント開発におけるScience Aidの強み
科学研究×AIエージェント開発の豊富な実績
製薬企業、大学、国立研究機関など、生命科学・材料科学を中心とした研究領域で、AIエージェントの開発を数多く手がけてきました。クライアントの研究プロセスに即した設計・開発を行います。
実業務への定着を見据えた評価設計
AIエージェントは作って終わりではなく、実際の業務で期待通りに動くかどうかが問われます。Science Aidでは、業務要件に基づいた評価基準の設計から着手し、その基準に沿って精度を継続的に高めながら、実業務への定着までのロードマップを描いて伴走します。
研究パートナーとしての柔軟な伴走
LLMを活用した開発は、試行錯誤の中で方針が変わることも少なくありません。Science Aidでは、クライアントと密にコミュニケーションを取りながら、進捗や発見に応じて柔軟に方向を調整する、パートナー型の開発スタイルを取っています。
開発事例
Science Aidでは、アカデミア〜大手企業まで、幅広い開発支援を行ってきました。
新規研究テーマ創案AIエージェント
事業領域に関わる文献や化合物等の公共DBやWEB上の情報等を横断した情報の収集・分析をすることで新規研究テーマの創案をサポート。
創薬リサーチ＆戦略提案AIエージェント
標的タンパク質に関わる各種DB・文献情報をもとに構造・機能・相互作用を分析し、標的サイトの評価とin silico創薬の戦略提案を実施。
製造プロセス最適化AIエージェント
当該業務を担当するデータサイエンティストの業務フローを再現し、データの前処理から解析及び結果の解釈までを一気通貫で実施。
実験用ロボット操作AIエージェント
自然言語での指示や、研究者が普段用いる実験手順書（ロボット用ではなく人が読むためのプロトコル）を与えるだけで、AIエージェントがロボットの実行可能な制御プログラムへ変換し、実験操作の実行までを実施。