ライフサイエンス
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。
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。
今日、新しい発見や技術が生まれるスピードは驚くほど速くなっており、市場での独占期間が大幅に短縮されています。企業は互いに競争するだけでなく、時間との戦いにも直面しており、新しいイノベーションを最初に発見し、特許を取得し、市場に出すためにしのぎを削っています。
去る2024年5月30日に、近年注目のAIの大規模活用をテーマに、エンソート主催のプライベートイベントがミッドタウン日比谷6FのBASE Qで開催されました。
近年のAIのダイナミックな環境で、R&Dリーダーや科学者が、企業の将来を見据えたデータ戦略をより効果的に開発し、画期的な発見に向けて先導していくためには、重要なAIの概念を理解することが不可欠です。
OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなど、大規模言語モデル（LLM）は自然言語で人と対話する能力において著しい進歩を遂げました。 ユーザーが言葉で要望を入力すれば、LLMは「理解」し、適切な回答を返してくれます。
研究開発におけるイノベーションの規模拡大は、ラボからラボまで、また、ラボから最終顧客までの2つの側面において意欲をそそる課題であると考えることができます。研究開発の効率性が100倍、1000倍に向上すると、組織は研究開発…
科学と工学の分野においてAIと機械学習の重要性が高まるなか、企業が革新的であるためには、研究開発部門とIT部門のリーダーシップが上手く連携を取ることが重要になっています。予算やポリシー、ベンダー選択が不適切だと、重要な研究プログラムが不必要に阻害されることがあります。また反対に、「なんでもあり」という姿勢が貴重なリソースを浪費したり、組織を新たなセキュリティ上の脅威にさらしたりすることもあります。
デジタルトランスフォーメーションがもたらす変革の中心にはデータがあります。研究開発におけるデジタルトランスフォーメーションでは科学データを取り扱いますが、科学データには他の業務データと異なる特徴があり、取り扱い方に注意を払う必要があります。
Labs are resetting the trajectory for drug development: reducing timelines from years to months; decreasing co…