未来のラボ：変革を成功させるための手順
人間中心アプローチからコンピュータ中心アプローチへの移行
Eric Jones, PhD, Enthought CEO
未来型の科学研究ラボが登場し、科学におけるイノベーションや発見の加速化、効率化がこれまで以上に進んでいます。 しかし、世界のラボリーダー200人を対象に実施された2021年の調査では、64％が高度な情報処理を伴うコネクテッド技術への投資が不十分であると認め、69％がラボを接続し自動化する方法を導入しなければ競争優位性を失うと回答しました。 すでにデジタル化の取り組みを始めている科学主導型企業でも、その大半が、レガシーシステムにおけるデータのサイロ化、リソース不足、変革推進者の不在、スキルギャップの拡大、ビジネス価値の予測不足などが障害となり、コネクテッドラボへの変革という野望を達成できていないのが実情です。
ただ、このような障害を抱える企業でも、ラボのレベルアップに優先的に取り組むことは可能ですし、取り組むべきです。既存市場と新興市場の両方で競争がかつてないほど激化している現状ではなおさらです。 デジタルトランスフォーメーションの可能性を十分に引き出そうとするなら、企業は一歩下がって大局的視点で研究開発を考え直さなければなりません。 人間中心アプローチからコンピュータ中心アプローチへの移行が必要です。
記事全文はLab Managerのこちらのページでお読みいただけます。
未来型ラボの構築に関する各種資料はこちらをご覧ください。
Related Content
研究開発組織の変革を成功させるためのパートナー選び
現在の競争が激しいR&D環境において、適切なテクノロジーパートナーを選ぶことは、組織にとって最も重要な意思決定の1つです。理想的なパートナーとは、単なるツールベンダーやシステムインテグレーターではなく、生産性を向上させ、イノベーションを加速し、競争力を引き出す解決策を提供する科学的な専門知識と戦略的な洞察を兼ね備えた「変革の同志」です。
「AIスーパー・モデル」が材料研究開発を革新する
近年、計算能力と人工知能の進化により、材料科学や化学の研究・製品開発に変革がもたらされています。エンソートは常に最先端のツールを探求しており、研究開発の新たなステージに引き上げる可能性を持つマテリアルズインフォマティクス（MI）分野での新技術を注視しています。
デジタルトランスフォーメーション vs. デジタルエンハンスメント: 研究開発における技術イニシアティブのフレームワーク
生成AIの登場により、研究開発の方法が革新され、前例のない速さで新しい科学的発見が生まれる時代が到来しました。研究開発におけるデジタル技術の導入は、競争力を向上させることが証明されており、企業が従来のシステムやプロセスに固執することはリスクとなります。デジタルトランスフォーメーションは、科学主導の企業にとってもはや避けられない取り組みです。
産業用の材料と化学研究開発におけるLLMの活用
大規模言語モデル（LLM）は、すべての材料および化学研究開発組織の技術ソリューションセットに含むべき魅力的なツールであり、変革をもたらす可能性を秘めています。
科学研究開発における効率の重要性
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。
R＆D イノベーションサミット2024「研究開発におけるAIの大規模活用に向けて – デジタル環境で勝ち残る研究開発組織への変革」開催レポート
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。
科学研究開発における小規模データの最大活用
多くの伝統的なイノベーション主導の組織では、科学データは特定の短期的な研究質問に答えるために生成され、その後は知的財産を保護するためにアーカイブされます。しかし、将来的にデータを再利用して他の関連する質問に活用することにはあまり注意が払われません。
デジタルトランスフォーメーションの実践
デジタルトランスフォーメーションは、組織のデジタル成熟度を促進し、ビジネス価値を継続的に提供するプロセスです。真にビジネスを変革するためには、イノベーションを通じて新しい可能性を発見し、企業が「デジタルDNA」を育む必要があります。
科学研究開発リーダーが知っておくべき AI 概念トップ 10
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。