研究開発支援

研究開発支援サービス

最先端のデータサイエンスとAI技術を駆使し
研究開発プロセスを高度化・効率化します。
材料開発、医療研究、バイオテクノロジーなど幅広い分野の研究をサポートします。

サービス内容

Data Alchemist

マテリアルズ・インフォマティクス

AIとビッグデータを活用した材料開発支援サービス。論文データベース「MPDS」の日本唯一のパートナー企業として、データ解析を通じて新材料の開発・最適化を支援。材料特性予測、実験計画最適化、プロセス改善に貢献します。

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医療データ解析

メディカル・インフォマティクス

医療・臨床データの高度な分析サービス。患者データや臨床試験結果などの複雑なデータセットを解析し、疾患の理解や治療法の最適化、医薬品開発の効率化に貢献。AIを活用した予測モデルの構築も提供します。

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ゲノムデータ解析

バイオ・インフォマティクス

遺伝子データの解析と解釈を支援するサービス。次世代シークエンサーから得られる大量のゲノムデータを処理・分析し、遺伝子変異の同定や生物学的意義の解釈をサポート。バイオ医薬品開発や個別化医療の実現に貢献します。

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研究開発支援の特徴

AI駆動型研究アプローチ

従来の試行錯誤型研究に代わり、AIアルゴリズムを用いた効率的な実験設計と結果予測。研究サイクルの大幅な短縮と成功確率の向上を実現します。

領域専門知識との融合

データサイエンスの技術だけでなく、材料科学・医療・生命科学などの専門知識を持つ研究者との協業。学際的アプローチで複雑な研究課題を解決します。

高度な解析インフラ

大規模計算リソースと最先端の分析ツールを活用した高速データ処理環境。膨大なデータからも価値ある知見を迅速に抽出し、研究の意思決定を支援します。

学術・産業界の橋渡し

最新の科学的発見と産業応用をつなぐ知見と経験。基礎研究の成果を製品開発やビジネス価値に効果的に変換するサポートを提供します。

研究開発支援の流れ

1

研究課題の分析

お客様の研究課題や目標を丁寧にヒアリングし、データサイエンスやAIで解決可能な問題を特定します。現状の研究プロセスや利用可能なデータを分析し、最適なアプローチを検討します。

2

データ収集・前処理

研究に必要なデータの収集と前処理を行います。既存の実験データの統合や、公開データベースからの情報収集、データクレンジングなどを実施し、分析に適した形式に整備します。

3

AI・機械学習モデル構築

目的に応じた最適なアルゴリズムを選定し、予測モデルや分類モデルを構築します。材料特性予測、バイオマーカー同定、治療効果予測など、研究分野に特化したモデル開発を行います。

4

結果検証・フィードバック

構築したモデルの精度や有効性を検証し、研究チームにフィードバックを提供します。必要に応じてモデルの改良や追加分析を行い、研究課題の解決に貢献します。

5

研究成果の実装支援

AI・データ分析で得られた知見を実際の研究開発プロセスに組み込みます。システム実装、研究者向けトレーニング、及び継続的な改善サポートを提供し、研究成果の最大化を目指します。

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