NECは中外製薬と共同で、臨床試験データベースの約400組の薬剤組み合わせ情報を用い、AI予測モデルの評価を実施した。自社のグラフAI技術に多様な情報を学習させた結果、従来の手作業に比べて作業時間短縮を50％達成し、予測精度も基準を上回った。これにより、研究者の薬剤候補発見を効率化し、がん治療の併用策検討を迅速化できる可能性が示された。NECは今後、実用化に向けたソリューション開発を継続する。
AINECと中外製薬、AIでがん併用療法予測作業時間を50％短縮 日本
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このニュースからのヒント
- AIで薬剤組み合わせ候補を瞬時に抽出
- 手作業での膨大な論文・臨床データ分析に時間を要するが、グラフAI技術を活用したシステムが薬剤組み合わせ候補を即時に予測し、研究時間を50％短縮する。
- 【課題】
手作業によるデータ分析 → 多大な工数
【解決】
グラフAIで自動予測 → 候補抽出を自動化
【結果】
研究時間50％短縮、探索プロセスが加速 - データドリブンで併用療法を最適化
- 分散する多種のデータ統合が困難だが、AI予測モデルにより膨大な情報を高精度に解析し、最適ながん併用療法の候補選定を効率化する。
- 【課題】
分散データ → 統合・分析が煩雑
【解決】
AIモデルで統合解析 → 高精度な予測
【結果】
迅速かつ的確な併用療法提案を実現 - 研究支援プラットフォームで開発を加速
- 薬剤候補の情報収集に工数がかかるが、AIベースのプラットフォームが分析から提案までを一元化し、研究者の効率を大幅に向上させる。
- 【課題】
情報収集と分析工数 ↑
【解決】
AIプラットフォームで一元化 → シームレス支援
【結果】
生産性向上と開発スピード加速
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株式会社モビーズ
考えられる事業アイデア
- 化粧品開発会社向けAI成分予測モデルライセンス事業
- 中堅から大手化粧品メーカーの研究部門へ、自社開発のAI予測エンジンをライセンス提供します。研究所内の既存R&Dシステムに組み込むことで、成分組み合わせの候補抽出をリアルタイム化し、社内分析工数を大幅に削減。初期導入費用と年間ライセンス料を設定し、カスタマイズと保守をセットで提供します。
- なぜ？大手企業ほど基盤システムが複雑で、外部プラットフォームに頼りにくい一方、社内AI人材は不足しているケースが多いです。オンプレミスやプライベートクラウドで動作する予測モデルをライセンス提供することで、運用環境の機密性と柔軟性を同時に満たせます。
- どうする？自社でグラフAIモデルをパッケージ化し、Dockerコンテナ形式で納品。企業のIT部門と連携し、内部データベースとの連結設定やAPI定義を支援します。初期導入費用200万円～、年間ライセンス料300万円～の2プランを用意。アップデートは四半期ごとにオンラインで配布し、必要に応じたオンサイトトレーニングも行います。
- ネーミングインテリミックス ― 「知性（Intelli）」と「混合（Mix）」を組み合わせた命名
コスメコンビナ ― 「化粧品（Cosme）」と「組み合わせ（Combine）」を直感的に融合
イノベミックス ― 「革新（Innovation）」と「混合（Mix）」で新しい価値創出を示唆 - シナリオ① コアモデルの最適化
└ 化粧品成分データセットを追加学習し、精度検証を繰り返し
② コンテナ化とドキュメント整備
└ Docker化、サンプルAPI仕様書と導入マニュアルを作成
③ パイロット企業選定
└ 中堅R&D部門を持つ企業5社にデモ導入し、運用フィードバックを収集
④ ライセンス契約スキーム構築
└ 利用規約、保守契約、アップデートポリシーを法務と確定
⑤ 本格展開とアカウントマネジメント
└ 代理店経由や直販営業で契約を拡大し、定期的に利用状況をヒアリング - 食品・化粧品業界向け成分組み合わせ最適化で機能性商品開発を支援するビジネス
- 食品や化粧品メーカーが新商品開発で行う成分の組み合わせ検証は、従来手作業による膨大な文献調査や試作実験に多大な時間とコストを要している。AIを活用した成分組み合わせ予測システムにより、機能性食品や化粧品の開発期間を大幅に短縮し、中小メーカーでも効率的な商品開発を可能にする専門サービス。
- なぜ？健康志向の高まりで機能性食品市場は年々拡大し、化粧品業界でも天然成分や機能性成分への注目が集まっている。しかし中小メーカーは大手のような研究開発リソースを持たず、成分の相互作用や最適配合の検証に多大な時間を費やしている。既存の研究データや成分データベースをAI解析することで、効果的な組み合わせ候補を短時間で提示できれば、開発コスト削減と市場投入スピード向上の両方を実現できる。
- どうする？既存の成分データベース、学術論文、特許情報をグラフAI技術で統合解析し、成分間の相互作用や効果予測を行うシステムを構築する。クライアント企業から開発したい機能や目標を聞き取り、システムで最適な成分組み合わせ候補を抽出して提案書として納品する。初期は外部のAI開発会社と連携してシステム構築し、食品・化粧品業界での営業経験者を活用して顧客開拓を進める。月額利用料とコンサルティング料の組み合わせで収益化を図る。
- ネーミング成分ラボ - 成分研究を専門とするラボラトリーのイメージで、科学的な信頼性を表現。
フォーミュラサーチ - 配合処方の探索に特化したサービスであることを直感的に示す。
コンポマッチ - 成分（コンポーネント）の最適な組み合わせ（マッチング）を提供する意味を込めた造語。 - シナリオ① 市場調査と顧客ニーズ分析
└ 食品・化粧品メーカーの開発プロセス、既存の課題、予算規模を詳細調査
② AIシステム開発とデータベース構築
└ 外部AI開発会社との連携により成分解析システムを構築、信頼性の高いデータソースを確保
③ パイロット顧客との実証実験
└ 数社の中小メーカーと協業し、実際の商品開発での効果検証とシステム改善
④ 営業体制構築と顧客開拓
└ 業界経験者を活用した直接営業とWebマーケティングによる見込み客獲得
⑤ サービス拡大と継続改善
└ 利用実績データを蓄積してAI精度向上、対応業界や機能の拡張を段階的に実施 - 中小製造業向け原材料調達組み合わせ最適化によるコスト削減支援サービス
- 中小製造業が直面する原材料価格の変動や調達リスクに対し、AIを活用した多角的な分析により最適な調達戦略を提案する。複数サプライヤーからの調達バランス、在庫最適化、価格変動予測を統合的に判断し、調達コストの削減と安定供給の両立を実現する専門コンサルティングサービス。
- なぜ？原材料価格の急激な変動や供給不安が製造業の経営を圧迫している中、中小企業は大手のような調達力やリスク分散能力を持たない。複数の調達先情報、価格変動データ、需要予測を統合して最適な調達戦略を策定することで、コスト削減と供給安定性を同時に実現できる。特に調達担当者の経験に依存している中小企業にとって、データに基づいた客観的な判断支援は大きな価値を提供する。
- どうする？商品取引所データ、業界レポート、サプライヤー情報を統合解析するシステムを構築し、個別企業の調達パターンや製品特性に応じた最適化提案を行う。製造業での調達経験者や中小企業診断士と連携し、AI解析結果を実践的な改善提案に落とし込む。商工会議所や中小企業支援団体と提携して顧客開拓を進め、初回診断は低価格で提供し、継続的な最適化サポートで収益を確保する。
- ネーミング調達最適化センター - 調達業務の最適化に特化した専門機関としての信頼性を表現。
サプライ戦略ラボ - サプライチェーン戦略の研究開発機関としての専門性をアピール。
プロキュアメント支援 - 調達（プロキュアメント）の専門支援サービスであることを明確に示す。 - シナリオ① 製造業調達課題の実態調査
└ 中小製造業の調達プロセス、課題、改善ニーズを業界別に詳細分析
② データ統合システムの構築
└ 価格情報、サプライヤーデータベース、需要予測モデルを統合したAI解析基盤の開発
③ 専門人材の確保と体制構築
└ 調達経験者、システムエンジニア、営業担当者による実行チームの編成
④ パイロット企業での効果検証
└ 数社の中小製造業と連携した実証プロジェクトによる成果測定と改善
⑤ 本格展開と継続サービス
└ 成功事例を活用した営業展開、定期的な最適化提案による長期契約の確保
【週2・副業OK】光触媒抗菌コーティング施工スタッフ
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株式会社モビーズ
