AIエージェントを

研究・開発の現場で

"動かす"

製薬 / 化学 / エネルギー / 食品 / コスメなど、幅広いR&D領域に対応

THE REALITY of R&D

研究開発における課題

AI導入は進んでも、現場で
「使える形」まで落とし込めていますか?

多くの企業がAIのPoC(概念実証)を行いますが、実運用に至らないのには共通の理由があります。

AI導入がPoC止まりになる4つの理由

データが散在・非構造化

テキストや画像が混在するPDFや手書きのノートなど、AIが読み込めない形でデータが散在しており、前処理に莫大な時間がかかる。

AIと物理実験の分断

PC上でAIが優れた条件を導き出しても、それを実際の実験装置やロボットに入力する作業は手作業のままである。

ノウハウの属人化

複雑なソフトウェアやロボットの操作は特定の熟練者に依存しており、新人研究員がすぐに戦力化できない。ナレッジが組織に蓄積されない。

PoCで終わる限界

「実験計画」まではできても、その先の「実行・検証」のサイクルまでを包括するシステムがなく、結局は部分的な効率化に留まっている。
OUR SOLUTION

リアラボAIの提供価値

AIエージェントを
"研究開発現場の実務レベル"で実装する基盤

リアラボAIは、単なるテキスト生成AIではありません。
データ整理からロボット制御までを一気通貫で繋ぐ「3つの柱」を提供します。

研究開発プロセスの自動化・効率化を実現

1

データ構造化・統合DB

AIが「使える形」に整理・統合
テキストと画像情報が混在する複雑なドキュメント(論文、処方箋、過去の実験ノート等)から、LLMが理解しやすい形に構造化して情報を抽出します。数十万件の膨大なデータからメタデータを統合DB化し、意味検索によって質の高い情報を効率的に引き出します。

2

エージェントによる知見活用

ノウハウを「再現可能」に蓄積
ユーザーとAIとの対話履歴から、研究者の思考プロセスや指摘事項を自動抽出し、データベースに蓄積します。使えば使うほどAIが企業の固有ナレッジを学習し、属人化を防ぎ、新人研究員でもベテラン同等の知見を引き出せるようになります。

3

実験・装置(ロボット)との連携

自然言語で、現場のハードウェアを「実行」
世界中で導入されている実験ロボット(Chemspeed等)と連携。APIが存在しない既製品でも、Pythonを用いた独自のモジュールで遠隔制御を実現します。チャットベースの自然言語の指示だけで、AIが材料配置案から動作プログラムまで自動生成し、GUIでの「クリック地獄」から研究者を解放します。

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物理AI(フィジカルAI)の真髄:自律的試行錯誤

適正な分注条件が不明な新規原料でも、AIが自動で複数の条件を試行・学習し、最適な動作プログラムを構築します。

USE CASES

活用事例

AIエージェント事例
業界・研究フェーズ別の活用シナリオ

製薬・化学・エネルギー・食品・コスメ—— あらゆるR&D領域で、高度な研究を誰もが担える形に変えます。

入力変数が違っても、同じAI実装フレームで対応

様々な業界へ対応

「入力データA + 入力データB = 目的」の設計は共通。業界ごとに変数を差し替えるだけで、同じ実装基盤を展開できます。

入力データA

📁 御社の実験データ・論文

入力データB

🧠 研究者のノウハウ・過去実績

目的

御社固有課題を解決

入力データA

🧬 遺伝子/疾患情報

入力データB

💊 化合物データ

目的

新規標的の発見

入力データA

🧪 ポリマー構造

入力データB

🔥 温度・圧力条件

目的

高機能素材の開発

入力データA

🌾 原材料データ

入力データB

👅 官能評価データ

目的

新風味の創出

リアラボAIのビジョン

「研究開発の民主化」——

高能力人材の仕事を、誰もができるように

博士・専門家しか扱えなかった複雑なR&Dプロセスを、AIエージェントが標準化。
新人研究員でもベテランと同等の成果を出せる環境を実現します。

PLANS & IMPLEMENTATION

プラン

スモールスタートから完全実装まで

AIエージェント開発・AIエージェント導入を、企業のDXフェーズに合わせて段階的に進められます。

標的探索(ドライ実験|データ解析)

評価・
スクリーニング

処方開発(ウェット実験|ラボ実験)

PLAN1

PLAN2

PLAN3

ディスカバリー
エージェント

アナリシス
エージェント

処方/実験設計
エージェント

実験制御
エージェント

PLAN 1

標的探索(SaaS)

まずはスモールスタートで検証したい方向け。サブスク型で短期間にAIエージェント導入の手応えを確認できます。

PLAN 2

処方開発(カスタム)

自社プロセスに最適化したAIエージェントを構築。業界横断で高付加価値なR&D AI活用を実装します。

PLAN 3

実験ロボット制御(カスタム)

実験自動化・装置連携まで一気通貫。Chemspeed AI連携を含む高度なフィジカルAI実装を提供します。

入力変数が違っても、同じAI実装フレームで対応

AIエージェントを

"研究開発現場の実務レベル"で実装する基盤

御社の課題に合わせて、AIエージェント活用・研究開発AI自動化のロードマップをご提案します。

FAQ

よくあるご質問

チャット導入だけでなく、業務ツールの接続などを通じて、業界特有の業務フローを改善し、実行まで任せることが出来る点が強みです。

情報収集、成分探索、評価、処方検討、実験計画、装置連携まで対応可能です。R&D AI活用を段階的に拡張できる構成で提供します。

既存装置との接続可否を評価し、可能な範囲から実装します。API非公開機器でも、連携モジュールで操作を自動化できる場合があります。

はい。化学、材料開発、食品、化粧品開発、エネルギーなど幅広い領域で応用可能です。事例は一例として掲載しています。

条件提案、実験プログラム生成、実行ログ収集、学習サイクルまでを一気通貫で支援します。人手の操作依存を最小化できます。

はい。御社の課題や環境に合わせて、最適なプランをご提案します。まずはお気軽にお問い合わせください。

はい。リアラボAIは、研究開発を前提に、実験計画自動化から実行・評価までを統合し、R&D効率化を実務レベルで支援します。

DOWNROAD

リアラボAI ロゴ

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    弊社サービスを知ったきっかけ

    対象業務課題・ご検討状況

    職種

    仕事内容
    ・統計分析・機械学習・数理最適化・因果推論などの手法を用いた分析/開発
    ・資料作成
    ・プロダクト開発に係る市場調査
    など、データサイエンスチームの業務全般に関わっていただきます。
    必須条件
    ①以下にあてはまる方
     ・統計学・機械学習の基礎を理解している
     ・Python使用経験がある(半年以上、実務でなくても可)
     ・日本語の読み・書き・対話能力がネイティブレベル
    ②平日週2日以上勤務可能な方
    ③大阪本社に出社可能な方
    歓迎条件
    ・コンピュータサイエンス領域の修士課程もしくは博士課程に在籍中
    ・インターンシップでのクライアントワークのご経験
    ・オープンなデータ分析コンペティション(Kaggle等)への参加経験
    ・GitHubを用いたチームでの開発経験 ・圧倒的な気合いがある方
    得られるもの
    ・短期インターンでは経験できない本当の実務を経験できる
    ・本気のインターン生しかいない環境で成長できる
    ・NVIDIA GTC 2024に登壇したデータサイエンティストと働ける  
    時給
    1,150円
    募集数

    1名(大阪本社)

    仕事内容
    ①事務作業  
    ・データ入力、発注業務  
    ・在庫管理、物品管理  
    ・社内整理、清掃 など
    ②パソコンでの画像の仕分け  
     画像の分類やマーキングなど(マウスやキーボードでの操作)
    ③展示会場での営業補助  
    ・顧客対応補助  
    ・機材の搬出入  
    ・イベント申込、事前準備 など
     
    やり方は丁寧にお教えしますので、未経験業務がある方でもご安心ください。 基本的にはデスクワークですので、重いものを持つことなどはありません。
    ③の展示会場対応は、ご希望いただける場合のみお願いいたします。
     
    必須条件
    ・関東支社への通勤が可能な方
    ・週2~3日勤務可能な方 (ご希望により週4日以上の勤務も応相談)
    ・事務作業のご経験があり、基本的なパソコン操作が可能な方
    時給
    1,300円~
    募集数

    1名

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