エンソートのインサイト
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2026年、科学技術R&Dを変革する10のAIコンセプト
AIを取り巻く環境はここ数年で大きく変化しました。本記事では、2026年現在、R&D戦略を次のステージへ進めるために、今押さえておきたいAIの重要コンセプトを10項目ご紹介します。
なぜ生成AIは研究開発（R&D）で成果が出ないのか ─ 科学データに潜む3つの壁
この記事では、生成AIが研究開発で壁にぶつかる理由を、3つの観点から解説します。これらを理解すると、「なぜ生成AIだけではR&Dを変えられないのか」が見えてきます。
イベントレポート | DXからインテリジェンス・ドリブンへ ～
エンソート創立25周年を記念した特別版として開催された本年度のサミットは、R&D領域のリーダーや経営層が一堂に会し、150名以上にご参加いただきました。
「DXからインテリジェンス・ドリブンへ ～ 科学的R&Dイノベーションの次代」をテーマとし、AIが加速する時代において研究開発組織がいかに進化すべきかが多角的に考察。本記事では各セッションの要点をレポートいたします。
科学的R&Dの転換点 ── エージェンティックAIは何を変えたのか
最先端AIを開発する企業は、いま、次々と科学研究の領域へ本格的に参入しています。これまで解決が難しかった科学的課題に対し、AIを「単なる支援ツール」ではなく、研究開発プロセスそのものを前進させる協働パートナーとして活用する時代が始まっています。本記事では、AIが「個別タスクを支援する技術」から、「研究開発プロセス全体を横断的に支援し推進する協働者」へと進化し始めた背景を具体的に紐解きます。
【イベントレポート】エージェント型AIが変える素材開発の未来 〜 MIとの融合による『自律型R&D』の最前線 〜
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）と最新の「エージェント型AI」の融合をテーマに、産学それぞれの第一線で活躍する専門家が登壇。労働人口の減少や研究開発の属人化といった課題を抱える日本の素材産業において、いかにAIを「パートナー」として使いこなし、自律的な研究体制を構築すべきか、その具体的な道筋が示されました。
コンカレント材料設計：AIで実現する次世代アプローチ
AIの高度最適化、生成AI、エージェント型AIの活用により、材料と製品を同時に設計・最適化するコンカレント材料設計についてご紹介します。開発スピードと自由度が飛躍的に向上させることで、性能向上や市場投入までの期間短縮、競争優位性の確立が可能となります。