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
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。
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。
科学における大規模言語モデルの重要性
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。
ITは科学の成功にいかに寄与するか
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。
Life Sciences Labs Optimize with New Digital Technologies and Upskilling
Labs are resetting the tr…
From Data to Discovery: Exploring the Potential of Generative Models in Materials Informatics Solutions
Generative models can be used in many more areas than just language generation, with one particularly promising area: molecule generation for chemical product development.