データがAIに渡せない
論文、実験ノート、画像、解析結果、社内資料が分散し、検索や引用根拠が設計されていない。
AI for Science implementation support
研究現場に、使える生成AIとAIエージェントを。
生成AI、RAG、ローカルLLM、AIエージェント、研究データ基盤を、ライフサイエンス・製薬・医療研究の現場に合わせて設計し、PoCから部門運用まで支援します。
人間レビュー、権限管理、説明可能性、再現性を前提に、研究者が安全に使えるAI導入を進めます。
生成AI/RAGローカルLLMAIエージェント研究データ基盤IAS連携
研究データから、AI基盤、エージェント、成果物へ
研究データ
RAG / AI基盤
AIエージェント
人間レビュー
成果物
検索、要約、解析補助、報告書ドラフト、部門ナレッジ化をPoCで検証します。
AI導入で失敗する理由
研究部門のAI導入は、モデル選定だけでは進みません。データ、権限、評価、運用が分断されると、現場で使われない仕組みになります。
使われないAI
評価方法が曖昧
生成結果の正しさ、再現性、レビュー手順が決まらず、PoC後の本番化判断ができない。
セキュリティが後付け
機密データ、権限、監査ログ、外部LLM利用範囲の整理が遅れ、利用部門を広げられない。
業務に接続しない
チャットだけで終わり、解析、レポート、承認、教育のワークフローに組み込まれない。
LifeAnalyticsの解決策
研究データと現場運用の両方を見ながら、AI活用の目的、データ基盤、エージェント設計、PoC評価、本番運用を段階的に支援します。
研究データ基盤/RAG設計
論文、SOP、実験ノート、解析ログ、画像メタデータを対象に、検索・引用・権限管理を設計します。
AIエージェント設計
データ検索、解析補助、レビュー依頼、報告書ドラフトなど、人間レビュー前提のタスク連携を設計します。
ローカルLLM/セキュアAI
機密性やネットワーク制約に応じて、外部LLM、閉域RAG、ローカルLLMの使い分けをPoCで検証します。
部門運用と教育
利用ルール、レビュー観点、プロンプト標準、評価ログを整え、研究部門で継続利用できる運用を支援します。
5階層の導入アーキテクチャ
一足飛びにAIを入れるのではなく、データ、知識、モデル、エージェント、部門運用を分けて設計します。
Layer 1
研究データ層
論文、SOP、実験ノート、画像、NGS、質量分析、フローサイト、解析結果
Layer 2
知識/RAG層
検索、ベクトルDB、引用根拠、権限、更新ルール、評価データセット
Layer 3
モデル/LLM層
外部LLM、ローカルLLM、専門モデル、プロンプト、ガードレール
Layer 4
AIエージェント層
調査、要約、解析補助、レポート作成、レビュー依頼、ツール連携
Layer 5
部門運用層
人間レビュー、監査ログ、教育、利用ルール、PoC評価、本番改善
支援メニュー
事業紹介で終わらせず、相談、設計、PoC、本番化、教育まで段階を分けて伴走します。
メニュー対象成果物レビュー前提
AI導入アセスメント
研究部門長、研究DX担当
ユースケース整理、データ/権限棚卸し、PoC計画
導入可否と優先順位を人間判断で確認
RAG/研究データ基盤PoC
論文、SOP、実験ノートを扱うチーム
検索精度評価、引用表示、権限設計、評価レポート
根拠文書と回答の照合を前提に検証
AIエージェントPoC
解析、レポート、レビューを効率化したいチーム
タスク設計、連携プロトタイプ、運用ログ
自動実行ではなくレビュー承認を組み込み
ローカルLLM/セキュアAI
機密データや閉域利用が必要な組織
環境案、モデル比較、セキュリティ方針、検証結果
情報持ち出し範囲と運用責任を整理
部門教育・運用定着
複数研究チームへ展開する組織
利用ルール、教育資料、評価観点、改善ロードマップ
過信を避けるレビュー文化を設計
研究現場での活用例
論文・SOP・社内資料RAG
根拠を示しながら要点を整理し、実験計画やレビュー前の情報収集を支援します。
解析ログと結果の説明補助
画像、NGS、質量分析、フローサイトなどの結果確認を、人間レビュー前提で補助します。
報告書・議事録ドラフト
研究会議、PoCレビュー、部門報告の下書きを作り、最終判断は担当者が行う設計にします。
研究DXの部門ナレッジ化
属人的な解析手順、FAQ、レビュー観点を整理し、教育と改善に使える状態にします。
導入プロセス
- 01
30分相談
研究テーマ、対象データ、制約、現場課題を確認します。
- 02
ユースケース設計
成功条件、評価データ、レビュー手順、リスクを定義します。
- 03
PoC構築
RAG、LLM、エージェント、権限管理を小さく検証します。
- 04
評価と改善
回答根拠、再現性、利用ログ、現場フィードバックを確認します。
- 05
本番運用/教育
部門展開、教育資料、運用ルール、継続改善を整えます。
LifeAnalyticsが選ばれる理由
研究データに近い実装経験
画像、ゲノム、分子、フローサイト、質量分析など、研究データを扱うWeb実装を継続してきました。
現場運用まで設計
PoCで終わらせず、権限、レビュー、教育、問い合わせ導線まで含めて部門運用を支援します。
安全な表現と人間レビュー
診断の自動化や成果保証ではなく、説明可能性と人間レビューを前提に設計します。
IASとの連携
AI導入支援はIASの補足機能ではなく独立サービスです。必要に応じてIASをマルチモーダル研究データ基盤として連携し、画像、ゲノム、分子、フローサイト、質量分析のデータ活用を広げられます。
AI for ScienceIASマルチモーダル研究データ
FAQ
AI for Science導入支援はIASの追加機能ですか？
いいえ。AI導入支援は研究現場や研究部門にAIを安全導入する独立サービスです。IASは必要に応じてマルチモーダル研究データ基盤として連携できます。
PoCでは何を検証しますか？
対象データ、検索精度、回答根拠、レビュー手順、権限、運用ログ、利用者フィードバックを確認し、本番化の判断材料を整理します。
ローカルLLMや閉域環境にも対応できますか？
機密性、ネットワーク、運用体制に応じて、外部LLM、閉域RAG、ローカルLLMの選択肢を整理し、PoCで検証します。
医療診断や論文採択を保証しますか？
保証しません。診断や研究成果の最終判断は人間レビューを前提にし、AIは調査、整理、解析補助、ドラフト作成を支援する位置づけで設計します。
研究部門で使えるAI導入を、まず小さく検証しませんか。
対象データやユースケースが未整理でも構いません。30分の相談で、PoCに向くテーマと安全な進め方を一緒に確認します。