AI技術サービス
AIによる変革で業務シーンを再構築
当社のAI技術体系：
大規模言語モデル：大規模言語モデル連携、ローカルLLM構築
自然言語処理：コンプライアンス文書智能審査、智能質問応答システム
プロセス自動化：データ自動取込み、報告書自動作成
業界応用シナリオ
成功事例
AI駆動型ナノ抗体進化——当社の精密医療ソリューション
EvoNBはAI深層学習と分子動力学シミュレーションを融合した革新的技術です。タンパク質構造予測LLMと分子動力学シミュレーションを組み合わせ、ナノ抗体の生成効率を大幅に向上。抗体医薬設計と精密医療に強力な計算ツールを提供します。
図注：EvoNBのワークフロー
従来手法と比較し、EvoNBは以下の複数の優位性を有します：
データ依存性の低減：タンパク質3D構造情報の事前準備が不要で、応用範囲を大幅に拡大
高効率な計算能力：短期間で数百万種類の変異組み合わせを処理し、スクリーニング効率を飛躍的に向上
多技術連携：AlphaFold3などの構造予測ツールと連携し、変異がタンパク質構造安定性に与える影響を総合評価
EvoNB実験検証：抗体効果の顕著な向上
EvoNBは変異予測に加え、分子動力学シミュレーションにより変異体と標的タンパク質の結合親和性を定量的に評価し、改良後の信頼性を確保。SARS-CoV-2ナノ抗体R14システムを例に、T99D、R107S、G115Y変異部位をスクリーニング。実験により抗原結合能力が顕著に向上し、技術の有効性を実証しました。
図注：4種類のナノボディ構造における変異部位と結合親和性の変化予測
メンテナンスロボット
スマートチケット+AI運用保守｜製薬情報が「ゼロ待機」サービス新時代を開幕
構築技術の核心
AI智能運用: 大規模言語モデルと蓄積技術でチケット内容を自動解析、即時応答により人的誤判定や階層的な作業割り当てによる遅延を防止
自己修復型ナレッジグラフ: 過去チケットデータ、保守プロセス、製品情報を連携し、常見課題は「提出即解決」を実現
マルチモーダルデータ統合: 構造化/非構造化データ（履歴チケット、製品情報、障害事例、ユーザーフィードバック等）を統合した多次元ナレッジネットワークを構築
自然言語処理と意味解析: ユーザー問合せからキーワードと文脈を抽出し、知識ベースの解決テンプレートと自動照合
動的学習と更新メカニズム: 新規チケットの処理結果を継続分析し、推薦ロジックを最適化
生成AIによる保守業務の人対話実現
中核機能
智能マッチングと事例推薦:
新規チケットを特徴量分析し、類似する過去の解決事例を自動推薦
知識の構造化出力:
非構造化テキストを標準化された知識項目に変換（例：「システムクラッシュ」→「ソフトウェア障害・メモリ不足」タグ付け）
多言語・多場景対応:
日中英語混合チケットに対応、業務線に応じたカスタム分類体系をサポート