「データだけ」では、
意思決定は前に進まない
近年、データを活用した材料開発の手法（マテリアルズ・インフォマティクス＝MI）の発展により、効率的な探索が可能になっています。
一方で、データから見える関係性だけでは、「なぜその現象が起きるのか」といった本質的な理解や、未知の条件への判断にはいまだ限界があります。
そこで日本ゼオン株式会社とQunaSysは、「実験データ・統計」と「仮説・メカニズム」を相補的に組み合わせた「数理モデルベース開発」を開発・提唱しています。
「数理モデルベース開発」をもとに研究者の知見や発想に基づく仮説を整理・検証しながら定量的な開発を進める－この理想のフローを誰もが再現できるよう、研究開発向けSaaSーPhysiLenzを開発いたしました。
こんな手詰まり、ありませんか
研究開発DXの本質は、データを集めることではなく「次の一手につながる判断材料を得ること」 AI時代の
研究開発ワークフローとは？
AI時代でも、研究者の意思決定がないと研究開発は前に進みません。
研究者の意思決定が必要なポイントと、AIが支援できるポイントを整理し、研究者とAIが協業することが大切です。
目的・課題を明確にする
何を明らかにすればいいのか
- 何を明らかにすべきか？
- 何をもって成功と判断するか？
- 目的・評価指標・制約条件の整理
- 研究者の勘や経験の言語化支援
成果を左右する要素を見極める
何が効いているのか
- 何が効いているのか？
- 見落としている要素はないか？
- 要因同士のつながりの可視化
- 重要因子の洗い出し
メカニズム仮説を立てる
この説明で筋が通るのか
- 仮説の因果関係は正しいか？論理の飛躍がないか？
- 過去の取り組みや既存特許・論文との差別化ポイントはどこか？
- 仮説を支える数理モデル候補の提示
- 研究者の着眼点を仮説や数理モデルに反映
検証方法を設計する
どの条件から試すべきか
- どの条件から試すべきか？
- その実験で仮説を確かめられるか？
- 検証ポイントの整理とアイデアの提示
- パラメータの影響を定量評価し優先順位づけを支援
実験結果を解釈する
この結果をどう読めばいいのか
- 結果の解釈は理論に基づいているか？
- 数理モデルからずれた理由は何か？
- 仮説・数理モデル・実験結果の差分を整理
- 仮説や数理モデルの更新案を提示
次のアクションを決める
このまま続けるべきか
- このまま続けるべきか？別の仮説に切り替えるべきか？
- 実験を終了してよいのか、追加検証が必要なのか？
- 判断根拠の記録と共有しやすいアウトプット化
- 次の打ち手アイデアを提案
PhysiLenzと一般的な生成AIの違い、研究開発における生成AI活用の現在地を知りたい方は
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AIが答えを出すのではなく、研究者が判断できる状態をつくる。 仮説を数理モデルへつなぐ研究開発SaaSーPhysiLenz
PhysiLenzは、従来の研究開発フローを大切にしながら、研究者の仮説やメカニズム理解を理論・数理モデルと結びつけ、「次に何を、なぜ試すのか」を決めるための判断材料をつくります。
従来の進め方で止まりやすいこと
- 重要因子は見えても、現象理解や次の実験判断につながりにくい
- データ不足やばらつきがあると、データ精度の議論で止まりやすい
- 研究者の暗黙知が資料や会議の中に散らばり、再利用しづらい
- 次のアクションに移った理由や現場の判断プロセスが残りにくい
PhysiLenzで支援すること
- 要因、仮説、数理モデルを研究者の思考フローに寄り添って提示・整理
- 理論や数理モデルを駆使し、次に検証すべき論点を明確にする
- 研究者と解析担当者が同じ数理モデルを見ながら議論できる
- 仮説や数理モデルの更新過程を、判断の根拠として残す
研究開発現場にも、
計算・解析チームにも効く。
研究開発現場担当者へ
- 次に「何を・なぜ試すか」を論理的に説明できる
- 試行錯誤を減らし、仮説検証を加速できる
- 得られた結果が次の一手に確実につながる
数理モデルを扱う担当者へ
- 数理モデルが、研究開発現場との強力な「共通言語」になる
- 計算・解析による研究開発への貢献が加速する
- 貢献が「仮説・数理モデル・実行計画」として目に見える形で残る
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