バイオメディカル研究向けディスカバリーエンジン
「検索」を捨て、
「推論」を手に。
国産基盤モデル認定LLM × 独自Graph AI技術。
断片化した文献・社内データ・研究知見を構造化し、
創薬研究における仮説探索と意思決定を支援します。
導入プランを比較
お客様の声
研究ナビ
研究ナビとは
研究ナビは、論文、特許、社内報告書、実験データ、LIMS/社内DBなどをナレッジグラフとして統合し、創薬・バイオメディカル研究における仮説探索、文献調査、根拠確認、研究会議での意思決定を支援するGraph RAG型AIプラットフォームです。
認知的応答
高度な語義理解
バイオ医学の複雑な専門用語と文脈を極限まで理解。単なる情報提供を超え、研究者の意図に沿った論理的で高精度な回答（Semantic Precision）を導き出します。
iPSC（誘導多能性幹細胞）について知りたいのですが、最近の進展はどうですか？。
応答
探索
参照資料
どんな質問でも聞いてください
モデルを切り替える
LLM Selection
添付ファイル
シンセシス探索
もっと見る
文献・社内知見の自動統合
数万件の論文や社内の断片的なデータを自動で「合成」。点在する情報を線で繋ぎ、未知の相関関係から新たな研究仮説を自律的に探索します。
エビデンストレース
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根拠をたどれるエビデンストレース
全ての推論プロセスをグラフ構造として完全可視化。回答の根拠となる文献・社内資料・関係性を可視化し、研究者が検証可能な形で提示します。
展開戦略
用途に合わせた2つの導入モデル
データの機密性と求める計算リソースに応じて、
最適なアーキテクチャを選択可能です。
対象となるお客様
高い拡張性
フルクラウド構成
最新の高性能AIモデルを柔軟に活用し、スケールメリットを活かした高速なナレッジグラフ構築を実現します。初期導入の負荷を抑えながら、論文・社内文書・研究データを迅速に解析できます。
高性能AIモデルへの柔軟なアクセス
利用量に応じた自動スケール運用
大量の論文・社内文書を並列処理できる拡張性
クラウド版の詳細
詳細を表示
セキュリティ最優先
ローカルサーバー構成
未発表データや社内機密を保護しながら、インターネットから切り離された環境での閉域運用を実現します。LIMSや社内DBと安全に連携し、研究データを社外に出さずにAI活用を進められます。
閉域環境で利用可能なAIモデルによる推論
外部への情報流出リスクを抑えた運用
既存のLIMS/社内DBとの安全な連携
オンプレ版の相談
詳細を表示
従来のRAGを超えるGraph AI探索
研究データのつながりから、
次の仮説を導き出す。
従来の検索やRAGが、関連する情報を探して提示するのに対し、Graph AIは情報同士の関係性を構造化して解析します。論文、実験データ、社内知見に含まれる断片的な事実を「点」として捉え、それらを意味のある「線」でつなぐことで、研究者が見落としがちな関連性や新たな仮説の発見を支援します。
多次元エッジ探索
疾患、遺伝子、タンパク質、細胞、薬剤、実験条件などの関係性を多層的に探索。直接的な関係だけでなく、2次・3次のつながりから、創薬ターゲットや実験条件の妥当性を検討します。
コンテキストの重み付け
論文の信頼性、実験データの再現性、社内知見の重要度などを関係性の重みとして処理。膨大な情報の中から、研究判断に有用なつながりを優先的に可視化します。
お客様の声
MSC培養条件の最適化では、ドナー条件、播種密度、継代数、培地組成、低酸素条件など、多数の要素を考慮する必要があります。従来は、論文や実験データを研究者が手作業で確認し、仮説を広く設定して検証していたため、条件探索に多くの時間と重複実験が発生していました。研究ナビを活用することで、関連論文・社内データ・過去の実験結果をGraph AIで統合し、根拠付きの仮説と優先すべき実験条件を短期間で整理できるようになりました。
バイオミメティクスシンパシーズ株式会社
研究開発部門
創薬・バイオメディカル研究チーム
3週間 → 3日間
仮説立案・実験条件整理に要する期間
重複実験を削減
過去データ・関連文献の再活用による効率化
活用事例
研究現場の変革シナリオ
Graph AIは、単なる検索ツールではありません。論文、社内資料、実験データ、研究者の知見をグラフ構造でつなぎ、研究者の仮説探索・情報整理・意思決定を支援するパートナーです。膨大な情報の中に埋もれた関係性を可視化し、創薬研究の各プロセスをより速く、より深く進めることを可能にします。
論文・社内資料の横断調査
公開論文、特許、社内報告書、実験記録、過去の検討資料を横断的に検索・整理し、研究テーマに関連する情報を根拠付きで提示します。単なるキーワード検索ではなく、文脈や専門用語の意味を踏まえて関連情報を抽出することで、調査時間の短縮と情報の抜け漏れ防止に貢献します。
創薬ターゲット・疾患メカニズム探索
疾患、遺伝子、タンパク質、細胞、薬剤、論文情報をナレッジグラフでつなぎ、創薬ターゲット候補や作用機序に関する仮説探索を支援します。研究者が見落としがちな文献間のつながりや、複数の研究領域にまたがる関連性を可視化し、初期探索から研究テーマの絞り込みまでを効率化します。
研究会議・意思決定の支援
研究会議やプロジェクトレビューの場で、AIが関連文献、過去データ、社内知見をもとに論点整理と根拠提示を行います。仮説の妥当性、追加検証すべきポイント、過去の類似事例を可視化し、経験や勘に依存しすぎない、データに基づく意思決定を支援します。
バイオメディカル研究向けディスカバリーエンジン
「検索」を捨て、
「推論」を手に。
国産基盤モデル認定LLM × 独自Graph AI技術。
断片化した文献・社内データ・研究知見を構造化し、
創薬研究における仮説探索と意思決定を支援します。
導入プランを比較
お客様の声
研究ナビ
研究ナビとは
研究ナビは、論文、特許、社内報告書、実験データ、LIMS/社内DBなどをナレッジグラフとして統合し、創薬・バイオメディカル研究における仮説探索、文献調査、根拠確認、研究会議での意思決定を支援するGraph RAG型AIプラットフォームです。
認知的応答
高度な語義理解
バイオ医学の複雑な専門用語と文脈を極限まで理解。単なる情報提供を超え、研究者の意図に沿った論理的で高精度な回答（Semantic Precision）を導き出します。
iPSC（誘導多能性幹細胞）について知りたいのですが、最近の進展はどうですか？。
応答
探索
参照資料
どんな質問でも聞いてください
モデルを切り替える
LLM Selection
添付ファイル
シンセシス探索
もっと見る
文献・社内知見の自動統合
数万件の論文や社内の断片的なデータを自動で「合成」。点在する情報を線で繋ぎ、未知の相関関係から新たな研究仮説を自律的に探索します。
エビデンストレース
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根拠をたどれるエビデンストレース
全ての推論プロセスをグラフ構造として完全可視化。回答の根拠となる文献・社内資料・関係性を可視化し、研究者が検証可能な形で提示します。
展開戦略
用途に合わせた2つの導入モデル
データの機密性と求める計算リソースに応じて、最適なアーキテクチャを選択可能です。
対象となるお客様
高い拡張性
フルクラウド構成
最新の高性能AIモデルを柔軟に活用し、スケールメリットを活かした高速なナレッジグラフ構築を実現します。初期導入の負荷を抑えながら、論文・社内文書・研究データを迅速に解析できます。
高性能AIモデルへの柔軟なアクセス
利用量に応じた自動スケール運用
大量の論文・社内文書を並列処理できる拡張性
クラウド版の詳細
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セキュリティ最優先
ローカルサーバー構成
未発表データや社内機密を保護しながら、インターネットから切り離された環境での閉域運用を実現します。LIMSや社内DBと安全に連携し、研究データを社外に出さずにAI活用を進められます。
閉域環境で利用可能なAIモデルによる推論
外部への情報流出リスクを抑えた運用
既存のLIMS/社内DBとの安全な連携
オンプレ版の相談
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従来のRAGを超えるGraph AI探索
研究データのつながりから、次の仮説を導き出す。
従来の検索やRAGが、関連する情報を探して提示するのに対し、Graph AIは情報同士の関係性を構造化して解析します。論文、実験データ、社内知見に含まれる断片的な事実を「点」として捉え、それらを意味のある「線」でつなぐことで、研究者が見落としがちな関連性や新たな仮説の発見を支援します。
多次元エッジ探索
疾患、遺伝子、タンパク質、細胞、薬剤、実験条件などの関係性を多層的に探索。直接的な関係だけでなく、2次・3次のつながりから、創薬ターゲットや実験条件の妥当性を検討します。
コンテキストの重み付け
論文の信頼性、実験データの再現性、社内知見の重要度などを関係性の重みとして処理。膨大な情報の中から、研究判断に有用なつながりを優先的に可視化します。
お客様の声
MSC培養条件の最適化では、ドナー条件、播種密度、継代数、培地組成、低酸素条件など、多数の要素を考慮する必要があります。従来は、論文や実験データを研究者が手作業で確認し、仮説を広く設定して検証していたため、条件探索に多くの時間と重複実験が発生していました。研究ナビを活用することで、関連論文・社内データ・過去の実験結果をGraph AIで統合し、根拠付きの仮説と優先すべき実験条件を短期間で整理できるようになりました。
バイオミメティクスシンパシーズ株式会社
研究開発部門
創薬・バイオメディカル研究チーム
3週間 → 3日間
仮説立案・実験条件整理に要する期間
重複実験を削減
過去データ・関連文献の再活用による効率化
活用事例
研究現場の変革シナリオ
Graph AIは、単なる検索ツールではありません。論文、社内資料、実験データ、研究者の知見をグラフ構造でつなぎ、研究者の仮説探索・情報整理・意思決定を支援するパートナーです。膨大な情報の中に埋もれた関係性を可視化し、創薬研究の各プロセスをより速く、より深く進めることを可能にします。
論文・社内資料の横断調査
公開論文、特許、社内報告書、実験記録、過去の検討資料を横断的に検索・整理し、研究テーマに関連する情報を根拠付きで提示します。単なるキーワード検索ではなく、文脈や専門用語の意味を踏まえて関連情報を抽出することで、調査時間の短縮と情報の抜け漏れ防止に貢献します。
創薬ターゲット・疾患メカニズム探索
疾患、遺伝子、タンパク質、細胞、薬剤、論文情報をナレッジグラフでつなぎ、創薬ターゲット候補や作用機序に関する仮説探索を支援します。研究者が見落としがちな文献間のつながりや、複数の研究領域にまたがる関連性を可視化し、初期探索から研究テーマの絞り込みまでを効率化します。
研究会議・意思決定の支援
研究会議やプロジェクトレビューの場で、AIが関連文献、過去データ、社内知見をもとに論点整理と根拠提示を行います。仮説の妥当性、追加検証すべきポイント、過去の類似事例を可視化し、経験や勘に依存しすぎない、データに基づく意思決定を支援します。
バイオメディカル研究向けディスカバリーエンジン
「検索」を捨て、
「推論」を手に。
国産基盤モデル認定LLM × 独自Graph AI技術。
断片化した文献・社内データ・研究知見を構造化し、
創薬研究における仮説探索と意思決定を支援します。
導入プランを比較
お客様の声
研究ナビ
研究ナビとは
研究ナビは、論文、特許、社内報告書、実験データ、LIMS/社内DBなどをナレッジグラフとして統合し、創薬・バイオメディカル研究における仮説探索、文献調査、根拠確認、研究会議での意思決定を支援するGraph RAG型AIプラットフォームです。
認知的応答
高度な語義理解
バイオ医学の複雑な専門用語と文脈を極限まで理解。単なる情報提供を超え、研究者の意図に沿った論理的で高精度な回答（Semantic Precision）を導き出します。
シンセシス探索
文献・社内知見の自動統合
数万件の論文や社内の断片的なデータを自動で「合成」。点在する情報を線で繋ぎ、未知の相関関係から新たな研究仮説を自律的に探索します。
機能不全のT細胞が、好中球などの他の免疫細胞とともに、カルレティクリンのような自己抗原への反応やループスの合併症をどのように引き起こすのでしょうか？
応答
探索
参照資料
展開戦略
用途に合わせた2つの導入モデル
データの機密性と求める計算リソースに応じて、最適なアーキテクチャを選択可能です。
対象となるお客様
高い拡張性
フルクラウド構成
最新の高性能AIモデルを柔軟に活用し、スケールメリットを活かした高速なナレッジグラフ構築を実現します。初期導入の負荷を抑えながら、論文・社内文書・研究データを迅速に解析できます。
高性能AIモデルへの柔軟なアクセス
利用量に応じた自動スケール運用
大量の論文・社内文書を並列処理できる拡張性
クラウド版の詳細
詳細を表示
セキュリティ最優先
ローカルサーバー構成
未発表データや社内機密を保護しながら、インターネットから切り離された環境での閉域運用を実現します。LIMSや社内DBと安全に連携し、研究データを社外に出さずにAI活用を進められます。
閉域環境で利用可能なAIモデルによる推論
外部への情報流出リスクを抑えた運用
既存のLIMS/社内DBとの安全な連携
オンプレ版の相談
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従来のRAGを超えるGraph AI探索
研究データのつながりから、次の仮説を導き出す。
従来の検索やRAGが、関連する情報を探して提示するのに対し、Graph AIは情報同士の関係性を構造化して解析します。論文、実験データ、社内知見に含まれる断片的な事実を「点」として捉え、それらを意味のある「線」でつなぐことで、研究者が見落としがちな関連性や新たな仮説の発見を支援します。
多次元エッジ探索
疾患、遺伝子、タンパク質、細胞、薬剤、実験条件などの関係性を多層的に探索。直接的な関係だけでなく、2次・3次のつながりから、創薬ターゲットや実験条件の妥当性を検討します。
コンテキストの重み付け
論文の信頼性、実験データの再現性、社内知見の重要度などを関係性の重みとして処理。膨大な情報の中から、研究判断に有用なつながりを優先的に可視化します。
お客様の声
MSC培養条件の最適化では、ドナー条件、播種密度、継代数、培地組成、低酸素条件など、多数の要素を考慮する必要があります。従来は、論文や実験データを研究者が手作業で確認し、仮説を広く設定して検証していたため、条件探索に多くの時間と重複実験が発生していました。研究ナビを活用することで、関連論文・社内データ・過去の実験結果をGraph AIで統合し、根拠付きの仮説と優先すべき実験条件を短期間で整理できるようになりました。
バイオミメティクスシンパシーズ株式会社
研究開発部門
創薬・バイオメディカル研究チーム
3週間 → 3日間
仮説立案・実験条件整理に要する期間
重複実験を削減
過去データ・関連文献の再活用による効率化
活用事例
研究現場の変革シナリオ
Graph AIは、単なる検索ツールではありません。論文、社内資料、実験データ、研究者の知見をグラフ構造でつなぎ、研究者の仮説探索・情報整理・意思決定を支援するパートナーです。膨大な情報の中に埋もれた関係性を可視化し、創薬研究の各プロセスをより速く、より深く進めることを可能にします。
論文・社内資料の横断調査
公開論文、特許、社内報告書、実験記録、過去の検討資料を横断的に検索・整理し、研究テーマに関連する情報を根拠付きで提示します。単なるキーワード検索ではなく、文脈や専門用語の意味を踏まえて関連情報を抽出することで、調査時間の短縮と情報の抜け漏れ防止に貢献します。
創薬ターゲット・疾患メカニズム探索
疾患、遺伝子、タンパク質、細胞、薬剤、論文情報をナレッジグラフでつなぎ、創薬ターゲット候補や作用機序に関する仮説探索を支援します。研究者が見落としがちな文献間のつながりや、複数の研究領域にまたがる関連性を可視化し、初期探索から研究テーマの絞り込みまでを効率化します。
研究会議・意思決定の支援
研究会議やプロジェクトレビューの場で、AIが関連文献、過去データ、社内知見をもとに論点整理と根拠提示を行います。仮説の妥当性、追加検証すべきポイント、過去の類似事例を可視化し、経験や勘に依存しすぎない、データに基づく意思決定を支援します。