生物医学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。断片的な文献と社内の「暗黙知」をナレッジグラフで繋ぎ、創薬研究の成功率を極限まで引き上げます。
導入プランを比較
操作画面を見る
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
自律的知識合成
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
厳密な根拠溯源
全ての推論プロセスをグラフ構造として完全可視化。回答の根拠となったエビデンスを100%「溯源」可能にし、科学的な信頼性を担保します。
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。
高い拡張性
フルクラウド構成
最新のSOTAモデル（Gemini / GPT等）を即座に導入。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。
最新AIモデルへの即時アクセス
サーバーレスでの自動スケール運用
数万件の論文を並列解析する計算力
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完全に保護。インターネットから物理的に切り離された環境での「データ不落地」運用を可能にします。
国産基盤モデルによる閉域網推論
外部への情報流出リスクを物理的排除
既存のLIMS/社内DBとのセキュア連携
オンプレ版の相談
詳細を表示
従来のRAGを超える知識探索
「点」と「線」で、未知の相関を可視化する。
従来のベクトル検索が「似ている情報」を探すだけなのに対し、Graph RAGは情報間の「関係性（エッジ）」を解析します。断片的な事実（ノード）を多層的な文脈で繋ぎ合わせ、人間が気づかなかった論理的な発見を支援します。
多次元エッジ探索
数百万のノード間を瞬時に探索。直接的な関係だけでなく、2次・3次の隠れたつながりから、創薬ターゲットの妥当性を推論します。
コンテキストの重み付け
情報の「重要度」や「信頼性」をエッジの重みとして処理し、膨大なノイズの中から本質的に価値ある関係性を可視化します。
「研究ナビは、私たちの文献探索の在り方を根本から変えました。 数週間かかっていたレビュー作業が、今では数分で完了し、 しかも以前より深く、確信を持った判断ができています。」
田中 博士
主任研究員
国内中規模バイオメディカル研究機関
文献レビュー効率の向上
直近 60 日間
重複実験の削減率
全研究チーム平均
活用事例
研究現場の変革シナリオ
Graph RAGは、単なる検索ツールではなく、研究者の思考を拡張するパートナーです。膨大なデータに埋もれた「価値」を再発見し、創薬の各プロセスを劇的に効率化します。
実験データの戦略的レビュー
過去の膨大な「失敗データ」をナレッジ化。AIが失敗の共通要因をグラフ上で特定し、次なる成功への最短経路と最適条件を提案します。
動的な文献知能合成
毎日更新される世界中の論文から、自社ターゲットに特に関連の深い「隠れた繋がり」を抽出。断片的な情報を統合し、新しい研究仮説を自動生成します。
協作的ディスカバリーエンジン
チーム討論の場でAIがリアルタイムにエビデンスを提示。憶測ではなく、多角的なデータに基づいた建設的で高度な意思決定をサポートします。
生物医学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。断片的な文献と社内の「暗黙知」をナレッジグラフで繋ぎ、創薬研究の成功率を極限まで引き上げます。
導入プランを比較
操作画面を見る
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
自律的知識合成
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
厳密な根拠溯源
全ての推論プロセスをグラフ構造として完全可視化。回答の根拠となったエビデンスを100%「溯源」可能にし、科学的な信頼性を担保します。
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。
高い拡張性
フルクラウド構成
最新のSOTAモデル（Gemini / GPT等）を即座に導入。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。
最新AIモデルへの即時アクセス
サーバーレスでの自動スケール運用
数万件の論文を並列解析する計算力
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完全に保護。インターネットから物理的に切り離された環境での「データ不落地」運用を可能にします。
国産基盤モデルによる閉域網推論
外部への情報流出リスクを物理的排除
既存のLIMS/社内DBとのセキュア連携
オンプレ版の相談
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従来のRAGを超える知識探索
「点」と「線」で、未知の相関を可視化する。
従来のベクトル検索が「似ている情報」を探すだけなのに対し、Graph RAGは情報間の「関係性（エッジ）」を解析します。断片的な事実（ノード）を多層的な文脈で繋ぎ合わせ、人間が気づかなかった論理的な発見を支援します。
多次元エッジ探索
数百万のノード間を瞬時に探索。直接的な関係だけでなく、2次・3次の隠れたつながりから、創薬ターゲットの妥当性を推論します。
コンテキストの重み付け
情報の「重要度」や「信頼性」をエッジの重みとして処理し、膨大なノイズの中から本質的に価値ある関係性を可視化します。
「研究ナビは、私たちの文献探索の在り方を根本から変えました。 数週間かかっていたレビュー作業が、今では数分で完了し、 しかも以前より深く、確信を持った判断ができています。」
田中 博士
主任研究員
国内中規模バイオメディカル研究機関
文献レビュー効率の向上
直近 60 日間
重複実験の削減率
全研究チーム平均
活用事例
研究現場の変革シナリオ
Graph RAGは、単なる検索ツールではなく、研究者の思考を拡張するパートナーです。膨大なデータに埋もれた「価値」を再発見し、創薬の各プロセスを劇的に効率化します。
実験データの戦略的レビュー
過去の膨大な「失敗データ」をナレッジ化。AIが失敗の共通要因をグラフ上で特定し、次なる成功への最短経路と最適条件を提案します。
動的な文献知能合成
毎日更新される世界中の論文から、自社ターゲットに特に関連の深い「隠れた繋がり」を抽出。断片的な情報を統合し、新しい研究仮説を自動生成します。
協作的ディスカバリーエンジン
チーム討論の場でAIがリアルタイムにエビデンスを提示。憶測ではなく、多角的なデータに基づいた建設的で高度な意思決定をサポートします。
生物医学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。断片的な文献と社内の「暗黙知」をナレッジグラフで繋ぎ、創薬研究の成功率を極限まで引き上げます。
導入プランを比較
操作画面を見る
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
自律的知識合成
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
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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。
高い拡張性
フルクラウド構成
最新のSOTAモデル（Gemini / GPT等）を即座に導入。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。
最新AIモデルへの即時アクセス
サーバーレスでの自動スケール運用
数万件の論文を並列解析する計算力
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完全に保護。インターネットから物理的に切り離された環境での「データ不落地」運用を可能にします。
国産基盤モデルによる閉域網推論
外部への情報流出リスクを物理的排除
既存のLIMS/社内DBとのセキュア連携
オンプレ版の相談
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従来のRAGを超える知識探索
「点」と「線」で、未知の相関を可視化する。
従来のベクトル検索が「似ている情報」を探すだけなのに対し、Graph RAGは情報間の「関係性（エッジ）」を解析します。断片的な事実（ノード）を多層的な文脈で繋ぎ合わせ、人間が気づかなかった論理的な発見を支援します。
多次元エッジ探索
数百万のノード間を瞬時に探索。直接的な関係だけでなく、2次・3次の隠れたつながりから、創薬ターゲットの妥当性を推論します。
コンテキストの重み付け
情報の「重要度」や「信頼性」をエッジの重みとして処理し、膨大なノイズの中から本質的に価値ある関係性を可視化します。
「研究ナビは、私たちの文献探索の在り方を根本から変えました。 数週間かかっていたレビュー作業が、今では数分で完了し、 しかも以前より深く、確信を持った判断ができています。」
田中 博士
主任研究員
国内中規模バイオメディカル研究機関
文献レビュー効率の向上
直近 60 日間
重複実験の削減率
全研究チーム平均
活用事例
研究現場の変革シナリオ
Graph RAGは、単なる検索ツールではなく、研究者の思考を拡張するパートナーです。膨大なデータに埋もれた「価値」を再発見し、創薬の各プロセスを劇的に効率化します。
実験データの戦略的レビュー
過去の膨大な「失敗データ」をナレッジ化。AIが失敗の共通要因をグラフ上で特定し、次なる成功への最短経路と最適条件を提案します。
動的な文献知能合成
毎日更新される世界中の論文から、自社ターゲットに特に関連の深い「隠れた繋がり」を抽出。断片的な情報を統合し、新しい研究仮説を自動生成します。
協作的ディスカバリーエンジン
チーム討論の場でAIがリアルタイムにエビデンスを提示。憶測ではなく、多角的なデータに基づいた建設的で高度な意思決定をサポートします。