MI を
「導入する」から
「使いこなす」へ
CrowdChemデータベース × AI技術
LabDXとは
LabDXは、単なる物性予測ツールではありません。
材料・配合・プロセス・性能を分断せず、研究開発の流れそのものを扱う研究開発基盤です。
特許・論文・製品情報・シミュレーションなど、分散していたデータを整理・統合し、研究開発に活用できる形で構造化。
あらかじめ整備されたデータと事前学習モデルをベースに、自社データを組み合わせながら、少量データのテーマでも活用を開始できます。
なぜ予測と現場が一致しないのか
AIによる物性予測自体は可能でも、
実際の研究開発では、自社固有の材料・装置・プロセス条件によって結果が大きく変わります。
そのため、公開データだけでは実際の製品や製造条件を十分に再現できないケースも少なくありません。
LabDXでは、自社データを組み合わせながら、研究開発の流れそのものを構造として扱います。
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LabDXが生み出す価値
研究開発を“回る構造”へ
実験サイクルを加速
実験を行う前に物性値を算出する候補を絞ることができます。実験前に順解析を実行することで実験回数が大幅に減少します。
日常業務にMIを実装
電子実験ノートと予測モデルを統合。実験記録と学習プロセスを分断しない設計。MIを研究フローの中で自然に活用できます。
組織の知識を資産化
実験構造をフローチャート形式で可視化。研究員間でデータを横断活用。属人化を抑え、組織全体で知見を蓄積・再利用します。
すぐに使える化学データベース
研究でそのまま使える粒度まで整理済みの化学・材料データを搭載
データの縦構造 |
材料・配合・プロセス条件・測定条件・試験規格・単位を紐づけて保持。物性値を単独で扱わない設計により、再現性と追跡性を確保します。
電池・接着剤・積層材料・化粧品など、異種材料系を共通フレームで管理。分野横断で比較可能です。
| データの横構造
表記ゆれ・単位の扱い |
表記ゆれや単位差を含むデータも、意味的に解釈して活用可能です。
多様なデータソース
・特許データ・学術論文データ・シミュレーション／生成AI補完データ・製品カタログデータ・高分子物性データベース
データ不足への対応
・関連特許データを選択し、初期学習に活用可能。データが少ないテーマでも、立ち上げ段階から予測モデルを構築
グラフ構造による予測モデル
化学プロセスを「構造」として扱うために開発したCrowdChem独自のモデル
ツリー構造で異種データを統合した基盤モデルを構築し、少量データにも高精度に適応
誰でも使えるMIツール
MIの専門知識がなくても使いやすいUI/UX
原材料を追加して
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工程を入力して
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つなぐだけ
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直感的な入力
文字の入力ですべて実験工程を入力できる設計
フローチャート感覚
視覚的にわかりやすいフローチャート形式でのデータ整理
テーマごとの管理
複数のプロジェクトやテーマをまとめて一元管理
多角的な分析機能
複数の分析視点を、同一のデータとモデル上で処理
順解析
要因分析
置換分析
逆解析
セキュリティ基盤
機密性の高い研究データを扱うことを前提とした設計
