RIT

AI DRIVEN SOLUTIONS / 研究AX

研究者の知見を、
AIエージェントが増幅する

MI — Material Informatics

研究現場の本質的な課題は、調査業務の工数だけではありません。実験データや特許情報が構造化・蓄積されず、調べるたびにゼロから探し直している状態こそが根本原因です。AIエージェントがこれらを構造化データとして蓄積し、研究者がいつでも検索・再利用できる基盤をつくることで、本来集中すべき仮説構築・研究判断に時間を取り戻します。

  • データ構造化・蓄積
  • 特許解析
  • 文献スクリーニング
  • 競合モニタリング
  • 規制情報追跡
  • 研究インサイト抽出
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PAIN POINTS

構造化されないデータが、研究現場の時間を奪っている

製薬・化学業界の研究部門では、実験データ・特許情報・文献が個人や部署に閉じたまま蓄積されず、必要になるたびゼロから調べ直しています。AIエージェントがこれらを構造化データとして蓄積・再利用可能にすることで、調査・収集・整理にかかる時間を根本から減らせます。

  • 研究員

    文献調査・学会レポート作成

    現状1回あたり2〜4時間の文献検索・要約・整理。学会後の資料作成は3〜5日かかる。調べた内容はその場限りで残らない。
    AI後AIエージェントが文献を横断収集・要約・タグ付けし、構造化データとして蓄積。次回以降は蓄積データから即参照でき30分以内に完了。

    75%工数削減

  • 研究員 / 安全性・品質保証

    安全性・規制文献レビュー

    現状週5〜15時間を費やして文献を手動でスクリーニング。判定結果も個人のメモに残るだけで組織に蓄積されない。
    AI後AIが規制要件に沿ってスクリーニングし、判定根拠を構造化データとして蓄積。担当者は判断に集中できる。

    80〜90%工数削減

  • 研究戦略 / マネージャー

    競合動向・特許情報収集

    現状月10〜20時間かけて競合・特許をモニタリング。情報が属人化し戦略に反映されにくい。
    AI後AIが継続的に特許・競合情報を収集・構造化。週次ダイジェストで経営判断を支援。

    60〜70%工数削減

FUNCTIONS

MIエージェントの6つの機能

特許・論文・規制文書・競合情報・実験データを横断的に解析し、検索・再利用可能な構造化データとして蓄積するAIエージェント群です。

  • FN.01

    特許ランドスケープ解析

    国内外の特許データベースを横断収集。技術領域ごとの出願動向・空白領域・競合ポジションをマップ化します。

  • FN.02

    文献スクリーニング自動化

    PubMed・Scopus等から条件に合う文献を自動取得・要約・スコアリング。エビデンスレベルの評価も付与。

  • FN.03

    競合パイプラインモニタリング

    競合他社の開発パイプライン・治験登録・学会発表を継続監視。新たな動きをアラートで即通知。

  • FN.04

    規制情報トラッキング

    PMDA・FDA・EMAの規制更新・ガイダンス改訂を自動収集。自社製品への影響度を評価してサマリを提供。

  • FN.05

    研究インサイト抽出

    蓄積した文献・特許・内部データから、研究員が気づきにくいパターンや仮説候補をAIが提示します。

  • FN.06

    研究データの構造化・蓄積

    実験ノート・特許明細書・論文PDFなど非構造データを解析し、検索・再利用可能な構造化データとして蓄積。ゼロから調べ直す必要がなくなります。

PROTOTYPE

プロトタイプを体感する

構想を可視化したインタラクティブなデモです。CIRCUIT — 特許起点の研究開発サイクルを実データ相当の構成で再現しています。

※ 架空の企業名・データを使用したモックアップです。実際のデータ・AI処理とは接続していません。

USE CASE

職種別の使い方

研究員・MSL（医薬品領域）・研究戦略、それぞれの職種で異なる課題に対応します。

研究員

  • 01

    文献調査の自動化

    研究テーマを入力するだけで、AIが関連論文を収集・要約・エビデンスレベル評価まで行う。文献レビュー準備が半日→30分に。

  • 02

    特許クリアランス調査

    新化合物・製法の特許空白域を即座に確認。侵害リスクを早期に特定し、研究方向の修正コストを削減。

  • 03

    仮説生成支援

    既存文献のパターンから、AIが研究員が見落としやすい仮説候補を提示。研究プロセスの起点を広げる。

  • 04

    学会サマリー生成

    学会後にAIが発表内容・注目演題・自社領域への示唆を自動整理。3〜5日かかっていた学会報告が1日以内に完成。

MSL

  • 01

    KOL面談準備

    面談相手の研究テーマ・直近論文・発表内容をAIが事前整理。準備時間が2〜4時間から30分以内に短縮。

  • 02

    メディカルインサイト収集

    KOLとの面談内容をAIが構造化・蓄積。医師の未充足ニーズや治療上の課題をレポートとして自動生成。

  • 03

    エビデンス検索・整理

    医師からの問い合わせに対し、エビデンスをAIが即座に検索・要約。DI回答の品質と速度を同時に向上。

  • 04

    Literature Screening

    安全性・有効性に関わる文献を規制基準に沿って自動スクリーニング。MSLが判断に集中できる環境を実現。

研究戦略

  • 01

    競合パイプライン把握

    競合他社の開発状況・承認動向をAIが継続監視。月次レポートを自動生成し、研究投資判断の根拠を提供。

  • 02

    特許ポートフォリオ戦略

    自社・競合の特許出願動向をマップ化。空白領域への出願機会と侵害リスクを同時に可視化。

  • 03

    規制トレンド先読み

    PMDA・FDA・EMAの規制動向をAIが追跡。ガイダンス改訂が自社製品・開発計画に与える影響を早期に評価。

  • 04

    研究投資優先度支援

    市場動向・競合状況・自社強みを統合分析。どの研究テーマに投資すべきかの意思決定をデータで裏付け。

PRODUCT VISION

現場実証から、業界向けプロダクトへ

まず特定領域の現場課題をAIエージェントで解決し、その解像度を武器に業界特化プロダクトへと育てます。製薬・化学・材料研究の現場で磨いた知見が、再現性の高いプロダクトの差別化要因になります。

  1. 01

    現場実証

    〜12ヶ月

    特定の研究部門・領域にフォーカスし、AIエージェントを導入。業務削減効果を数値で実証しながら課題の解像度を高める。

  2. 02

    横展開・標準化

    12〜24ヶ月

    複数組織・複数領域での実証を重ね、機能・ワークフロー・プロンプトを標準化。再現性の高いパッケージへ昇華させる。

  3. 03

    外販プロダクト化

    24ヶ月〜

    製薬・化学・材料研究業界向けの研究インテリジェンスプロダクトとして外販。ストック収益源として事業基盤を確立。

APPROACH

課題の解像度を上げることから始める

既存MIツールでは対応できない非構造化データや暗黙知の領域に、AIエージェントは強みを発揮します。まず1つの課題でPoC（概念実証）を回すことが最速の導入路です。

  1. 01

    課題特定・PoC設計

    1〜2ヶ月目

    研究部門の業務ヒアリングで「最も時間を食っている調査業務」を特定。AIエージェントのPoC範囲と成功基準を合意します。

  2. 02

    PoC実施・効果検証

    2〜4ヶ月目

    AIエージェントを構築し、実業務データで稼働。工数削減率・精度・研究員の体験を測定し改善を反復。

  3. 03

    本導入・運用定着

    4ヶ月目〜

    実証効果をもとに本導入範囲を拡大。運用フロー・権限管理・セキュリティポリシーを整備し、組織への定着を支援。

まず「一番時間を食っている調査業務」を教えてください。特許調査・文献スクリーニング・競合モニタリング、どこに課題があるかによって最適なPoC設計が変わります。無料相談で現状をヒアリングします。

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