処方開発期間を30%短縮、重複実験を40%削減

20年にわたって蓄積された数万件の実験記録と処方データは、研究者のPCや紙のノートに分散しており、新しいプロジェクトで過去と同じ実験を繰り返すことが頻繁にありました。ベテラン研究者が退職すると経験も失われ、新人が独力で処方を開発できるようになるまで3年かかっていました。

同社は研究開発の経験を組織の資産として蓄積し、顧客の要望に応える新製品の開発スピードを高めることを望んでいました。

実験データのガバナンスを出発点として研究開発ナレッジエージェントを本番稼働させ、処方設計と実験計画を支援しています。

• 過去の実験記録の構造化：処方、プロセス条件、試験結果を統一して実験データベースに登録
• 処方アシスタント：性能目標に基づいて類似する過去の処方を検索し、出発点となる処方と調整の方向性を提示
• 実験計画：実験計画法に基づく案を推奨し、既存の実験点との重複を回避
• 実験が完了するたびに登録し、ナレッジベースが研究開発と同期して拡大

処方データは中核的な営業秘密であるため、すべてオンプレミス環境で処理し、モデルもプライベート環境に導入しています。類似処方の検索は成分と性能のベクトルに基づき、権限はプロジェクトチーム単位で分離しています。