PhysiLenz
あなたの仮説が、
『数理モデル』に変わる。
ブラックボックスを、説明可能な物理モデルへ
/ˈfɪzɪlɛnz/
研究開発を阻む、見えない壁。
企業の研究開発、特に製品化に近いフェーズでは、スピードが命です。
『理論をじっくり探るより、仮説に基づいて、まず実験すること』
が優先されるのは当然のことでしょう。
しかし、”仮説を仮説のまま放置していること”で、開発の停滞を招いていませんか？
出口の見えない「試行錯誤」の迷路
実験データは蓄積されている。しかし、改善は頭打ち。次にどのパラメータを調整すれば突破口が開けるのか、明確な指針がない。 勘と経験に頼った場当たり的なアプローチでは、同じ失敗を繰り返すばかり。理論的な裏付けなしに「次の一手」を決めることに、限界を感じていませんか？
属人化された「再現できない成功体験」
「あの人なら上手くいく」「長年の経験がものを言う」。 特定の熟練者の勘や暗黙知に依存した開発は、その人がいなくなれば途端に行き詰まります。なぜ上手くいったのか、理論的な説明ができなければ、成功を再現することも、次世代に技術を継承することもできません。
本質を見失う「方程式のブラックボックス化」
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）や多変量解析で得られた予測式。しかし、導き出されたパラメータの物理的意味を説明できますか？ データの相関関係だけでは「なぜそうなるのか」という因果関係は見えてきません。 理論的な理解なしには、想定外の条件での応用も、トラブルシューティングも困難です。
誰もが、本質を捉えた『モデル』を
構築できる未来へ。
「この現象をもたらす真の要因は何か？」――AIとの対話が、あなたの仮説を理論へと深化させます。
インプットは、あなたの「仮説」だけ
まず必要なのは、達成したい目的（目的変数）と、それに影響を与えそうな要因（説明変数）についての仮説です。複雑な数式は必要ありません。
AIが、世界中の知見をあなたの手に
あなたの仮説に基づき、AIが膨大な科学文献から最適な理論モデルを提案。対話を重ねることで、信頼性の高い、あなただけの数理モデルへと進化させます。
仮説とデータの整合性を検証する
構築したモデルと、お手元の実験データを瞬時に比較検証。これにより、仮説がどの程度正しいのかを判断し、次に打つべき一手を定量的に特定できます。 もちろん、理論のみでは追い込めない部分に対して、データ科学を活用することも期待されます。
PhysiLenzは、単なるデータ分析ツールではありません。
今まで分断していた、「研究者の思考」「データ」「世界の理論」を結びつけ、ブラックボックスAIや勘に頼らない、新しい研究開発のスタンダードを創造します。
もう、やみくもにデータを集める必要はありません。少量データで、現象の本質をあぶりだす。これがPhysiLenzのアプローチです。
PhysiLenzの提供価値
定性的な仮説を、定量的な数式に。
「説明性」の高いモデル構築
研究目的に応じてLLMが複数の数理モデルを提示し、その理論背景や適用範囲を比較しながら、納得性の高いベースモデルを選定します。
次に、ベースモデルに対し、研究者の気になるポイントや仮説を変数として融合させ、モデル式を拡張。
その結果、「なぜそうなるのか」という論理的な説明性を担保した独自の数理モデルが構築されます。
重要なのは、仮説と数式と実験データを行き来しながら上記プロセスを進めること。
これにより、仮説そのものがブラッシュアップされ、目標性能を達成するために真に必要なアプローチを、解像度高く捉えることができます。
本質を見抜く。
グラフ上での視覚的なパラメータ探索
各種理論モデルや拡張モデル、実験データを同一グラフ上に描画し、差分や傾向を直感的に把握できます。グラフを見ながら各パラメータの数値をリアルタイムに調整し、どの要素が最も現象に寄与しているのかを視覚的に探求できます。モデルの適用限界も明確になるため、複雑な現象から本質的な要因を特定し、次の合理的な実験計画へと繋げられます。
アイデアを、すぐに試せる。
ノーコード＆生成AI環境
一連の高度な分析が、プログラミング不要の直感的なUIで完結します。AIチャット機能も備えており、変数の設定から結果の解釈までをサポート。コメント機能も備えており、試行錯誤のプロセスを記録できます。
PhysiLenzの動作イメージ
実際の例題で体験してみてください
「この実験は効果があるのか」を理論的に考える。手当たり次第の実験から脱却するためのヒントを、3つの材料開発事例で紹介します。
お問い合わせ
PhysiLenzに関するお問い合わせ・デモのご依頼は
こちらからお願いいたします。