科学的組織は、どのようにすればAI投資をビジネス目標を達成するための成果に変えることができるでしょうか。
AIは現在、多くの科学・R&D戦略において中心的な役割を果たしています。しかし、測定可能で一貫した成果を達成することは依然として課題です。
ローランド・ベルガーによる最近の調査では、R&Dのリーダーの67％がAIの実装のスピードに不満を抱いており、現在の投資が期待した利益をもたらしていないことが分かりました。予算が増え、ツールが進歩しているにもかかわらず、多くのチームはいまだにAIの取り組みを意味のある成果へとつなげることに苦労しています。
効果的なプログラムには一貫したパターンがあります。目標を早期に定義し、信頼できる情報を基にワークフローを整理することで、より迅速な進歩と業務上の影響の拡大につながります。
高品質なデータがグローバル化学企業の研究開発を加速させた方法
構造化されていないデータや一貫性のないデータは、タイムラインがずれ始めるまで気づかれないことの多い遅延を引き起こします。機器や共同研究者からのファイルには、分析を妨げるフォーマットのギャップや転記エラーが含まれている場合があります。チームは、これらの問題を修正するのに時間を費やし、本来の解釈に集中すべき時間を失っています。標準化によって、こうした遅延を軽減し、プロジェクトを軌道に乗せ続けることができます。
あるグローバルな化学会社が、複数のデータソースでこの問題に遭遇しました。毎日、何百もの新しい物質がCROやサプライヤーからシステムに入力され、それぞれが異なる識別子と命名規則を使用していたため、重複と混乱が生じていました。
CAS登録番号®（CAS RN®）を検証済みの統制基準として使用して、すべてを統合することができましたすべてのレコードが標準化され、新しいエントリを自動的に検証するためのAPIが実装されました。手による修正作業は大幅に減少し、データの精度は全体的に向上しました。科学者たちはデータのクリーンアップではなく発見に時間を回すことができ、会社は管理コストを削減することができました。
CASによって化学メーカーのデータの課題を解決し、日々のパフォーマンスを向上させる方法の詳細については、ケーススタディの全文をお読みください。
明確な優先順位がAIを信頼性が高く、定量的な成功へと導く
AIの取り組みは、「効率の向上」や「発見の加速」といった一般的な目標ではなく、測定可能な基準で成功が定義される場合に最も効果的です。
ブラジルの国立工業所有権機関（INPI）は、スタッフを増やすことなく、2年以内に15万件の特許申請のバックログを削減するという明確な目標を設定しました。
CASはINPIと協力して、類似性検索と審査官の監視を組み合わせたAIサポートのワークフローを構築しました。このアプローチは、CASコンテンツコレクションTMからのデータを既存のシステムに直接統合し、審査官が迅速に先行技術を見つけ、審査の質を保つことを可能にしました。
2年たたないうちに、バックログは約80％減少しました。平均審査時間は半分に短縮され、予定より早く目標を達成することができました。明確な目標により、プロジェクトの焦点が絞られ、その影響を簡単に測定できました。
INPI Brazilと私たちの取り組みの詳細と、明確な目標がどのように特許審査の大幅な改善につながったかをご覧ください。
収集された科学データのセットが予測精度と実験的信頼性を向上
予測の正確さによって、AIが発見を改善するのか、それともエラーを引き起こすのかが決まります。不完全またはジェネリックなデータに依存したモデルでは、その結果は信頼性が低くなります。厳選された、実際の化学的挙動を正確に反映するデータセットは、より強力で一貫性のある予測を生み出します。
AIベースの研究機関であるChemLexは、、金属触媒反応の位置選択性（新しい化学結合が形成される場所の選択）モデルを開発する際にこの問題に遭遇しました。使用したオープンソースの反応データには、単純で研究され尽くした反応の例が多すぎて、複雑な反応が少なすぎました。この不均衡により、モデルは簡単なケースではうまく機能しますが、実際の実験条件では機能しなくなりました。
CASはChemLexと協力して、CASコンテンツのコレクションから抽出されたカスタマイズされたトレーニングデータセットを開発しました。開発は、次の手順で行われました。
- すべての反応記録を見直し、標準化します。
- 欠けている機構の詳細や実験パラメータを追加します。
- モデルの準備のためにデータの正確性と完全性を検証します。
- 精度とモデルの安定性を向上させる再トレーニングを可能にします。
予測とラボの結果が一致し始め、チームは実験をより迅速に洗練し、開発を合理化する洞察、見通し、見識を得ることができました。
カスタマイズされたデータセットを利用してチームの予測とラボ結果を一致させる方法についての詳細を、ChemLex ケーススタディでご覧ください。
構造化データ管理が繰り返し可能な進歩と戦略的継続性を生み出した方法
精度を向上した後の課題はプログラム間での成功を拡大することです。データとワークフローが一貫して整理されていれば、あるプロジェクトの結果を毎回作り直すのではなく、次のプロジェクトに利用することができます。
あるグローバルな材料メーカーが次世代電子部品の開発にこの手法を適用しました。そのR&Dチームは、異なるシステムに散在し、多くがラボのファイルやレポートに埋もれていた何年ものデータを収集しました。主要な知識の多くはシニア科学者が保持していたため、プロジェクト間での文書化や共有が困難でした。結果として、進捗は遅く、チームはしばしば不必要に実験をやり直す羽目になっていました。
CASは、同社を支援し、この知識を構造化されたAI対応データに整理しました。これにより、何千もの材料記録が整理され、それぞれの材料が何から作られ、どのように処理され、どのように機能するかが結び付けられました。
CASの科学者は、データのギャップを埋め、グループ間で用語を統一するために、CASコンテンツのコレクションに欠けているパラメータを取り入れました。収集されたデータセットは、専門家の推論を再現し、正確な設計目標を満たす材料候補を特定できる予測モデルの基盤として機能しました。
CASが材料メーカーの開発フローを改善するために構造化データをどのように作成したかについてのより詳しい情報は、ケーススタディをご覧ください。
スケーラブルでデータ主導のサイエンススマートAIを活用した、測定可能な研究開発への影響の構築
AIは科学研究チームの考え方、テスト、意思決定のあり方を変えています。実際に成果が出るプログラムは、信頼できるデータと、測定しやすい目標を持つところから始まります。そこから先は、新たな発見が生まれるたびに成長し適応できるシステムを構築できるかどうかが、成功の鍵となります。
CASは、AIを本物の科学に精通したAIにするための支援を企業に提供しています。私たちが厳選した科学データと専門家による検証は、科学に精通したAIが実際の研究環境で正確に機能するためのコンテキストを提供し、研究開発の向上とビジネス成果の向上につながります。
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