モデリングと可視化でデータの共有、実用的な洞察への変換を促進
低分子がん治療薬の研究 · 開発で知名度のある米国系中堅バイオテクノロジー企業の事例です。
同社は、独自のハイスループットスクリーニングを用いた 有用な治療薬候補の選別を専門としておりハイスループットスクリーニング パイプラインを拡張して、前臨床開発で研究 するリード化合物の発見を加速することを目指していました。
クライアント企業では、増え続ける研究データにより、社内の情報共有プロセスやワークフローが複雑化し、研究者間での問い合わせ作業が頻発するこにより、研究作業の効率化に支障が出ていました。同社からの当初の依頼は独自のハイスループットスクリーニングから生まれる膨大な実験結果のデータ管理ソリューションでした。
しかし、科学とデジタルテクノロジー両方の知見を持つエンソートのサイエンティストコンサルタントは、クライアント企業と議論を重ねる中で、本質的な課題に気づきました。この事例では、科学者と対等に対話できるというエンソートの強みがどのようにクライアント企業の課題解決に結びついたかをご紹介します。
ソリューションについて、より詳しいご説明をご希望の場合、お問い合わせフォームよりご連絡ください。弊社のコンサルタントが対応いたします。
顧客事例のダウンロード
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。