研究を動かすためのAI活用支援
SPReADは、1課題あたり最大500万円の支援を年間約1,000件規模で提供する研究支援制度で、研究期間は採択後から2027年1月6日までの約6ヶ月間とされています。AIを初めて本格的に活用する研究者にも広く門戸が開かれています。
研究を実際に前進させるためには、クラウド計算資源の確保だけでなく、「自分のテーマに合ったAI手法の選択」や「少ないデータからの予測」、「次に試すべき実験条件の提案」といった、研究プロセスへの直接的な介入が不可欠です。エイゾスは、この課題を解決する手段としてMulti-Sigma®の活用支援を提供しています。
SPReAD応募者向け特設ページ: https://aizoth.com/service/ai-for-science/
Multi-Sigma®：実験研究者のためのAI解析プラットフォーム
Multi-Sigma®は、予測、ベイズ最適化、多目的最適化、要因分析、連鎖解析、実験計画といった機能をクラウド上でノーコードで提供する研究開発AI解析プラットフォームです。創業者である河尻耕太郎氏が、産総研での長年の実験研究を通じて直面した課題を解決するために開発されました。
主な特徴は以下の通りです。
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少量データ対応: ガウス過程回帰やニューラルネットワークにより、実験データが限られた段階からでも予測や最適化が可能です。
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コーディング不要: 採択当日から研究者自身が操作を開始できます。
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ベイズ最適化: AIが「次に試すべき実験条件」を提案し、探索を効率化します。
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多目的最適化: 強度と軽量化、収率と純度など、競合する複数の設計要求を同時に解決します。
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連鎖解析（国際特許出願済み・国内移行済み）: 複数の実験工程をまたいだ因果構造の解析を実現する、世界初のノーコード商用プラットフォームとして実装されています。
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AI共有機能: 学習済みモデルをプラットフォーム上で公開・共有し、他のユーザーがそのモデルを直接利用できます。
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実験計画機能: 限られた実験回数から最大の情報を引き出します。
Multi-Sigma®は2021年のリリース以来、累計380を超える企業や大学で利用されており、日本全国の大学生協や多数の販売代理店でも取り扱われています。材料、創薬、機械、農業、医療、社会科学など、分野を問わず幅広い領域で活用され、分野融合や組織間連携を促進するツールとしても貢献しています。
6ヶ月の研究計画におけるMulti-Sigma®の活用
SPReADの研究期間（約6ヶ月）に合わせたMulti-Sigma®の活用フローは以下の通りです。
| フェーズ | 期間（目安） | Multi-Sigma®の役割 |
|---|---|---|
| 研究デザイン・初期データ収集 | 1〜2ヶ月目 | 研究の目的に応じた実験計画の作成。実験データの取得。 |
| モデル構築・精度検証・要因分析・最適化 | 3ヶ月目 | 手元のデータで予測モデルを構築し、精度検証を行う。要因分析等で原理の解明を行うとともに最適解を探索。 |
| 最適条件の検証・追加データの収集・再解析 | 4〜5ヶ月目 | 最適解を検証するとともに、追加データの収集・再解析を実施。 |
| 成果まとめ・ノウハウ整理 | 6ヶ月目 | 論文投稿・AI共有機能によりSPReAD報告要件にも対応。 |
SPReAD申請要件「AIノウハウ共有」への対応
SPReADの申請書には「AI利活用のノウハウ抽出・共有の実現計画」という項目があります。Multi-Sigma®の連鎖解析、ファインチューニング、AI共有機能は、研究コミュニティ内でのAIノウハウの蓄積と流通を具体的な仕組みとして実現し、この要件に直接対応します。申請書の記述支援も提供されます。
対応分野と期待できる効果
Multi-Sigma®は多岐にわたる研究分野で活用が期待されています。
| 研究分野 | 活用例 | 期待できる効果 |
|---|---|---|
| 材料・化学 | 焼結温度・圧力・添加量などの合成条件をベイズ最適化で絞り込む | 試作回数を削減しながら目標特性に到達 |
| 医薬・創薬 | 製剤処方（添加剤種類・配合比）を多目的最適化。溶解性と安定性を同時に改善 | 競合する特性要件を満たす処方を効率的に特定 |
| 農業・植物科学 | 温度・湿度・肥料濃度など栽培条件を実験計画で設計し、少ない試験回数で最適化 | 収量・品質の目標達成に必要な試験回数を最小化 |
| 食品科学 | 加工温度・時間・pH等の条件と食感・風味・保存性の関係を連鎖解析でモデル化 | 消費者評価と製造効率を両立する最適プロセスを導出 |
| 環境・エネルギー | 触媒組成・反応温度・流量の条件探索に予測モデル＋ベイズ最適化 | 変換効率の最大化に必要な実験回数を大幅削減 |
| バイオ・医工学 | 細胞培養条件（培地組成・温度・CO₂濃度）を要因分析で重要変数を特定してから最適化 | 効率的な培養条件確立と再現性の向上 |
| 製造・プロセス工学 | 複数工程（前処理→成形→熱処理）を連鎖解析で一体モデル化し逆解析 | 最終品質から逆算した最適プロセス条件を特定 |
| 社会科学 | アンケートや統計データを解析し、人間や社会の動向について要因分析で原因を解明 | 人間や社会の動向を高精度に予測するとともに、それらの動向を決定づける因子を解明 |
エイゾスでは、各分野の専門家が研究テーマに伴走し、AI活用ノウハウを提供しています。AI導入レベルの方から熟練者まで、研究者のAI活用レベルに応じて伴走支援サービスを提供し、研究デザインから論文執筆まで手厚くサポートします。また、「AI実験計画法」という研究開発方法論も提供し、AIの潜在能力を最大限に引き出す支援を行います。
SPReAD応募者への支援内容
SPReAD応募者向けに、以下の支援が提供されます。
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研究テーマに合わせたMulti-Sigma®活用プランの個別相談（オンライン・無料）
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申請書「AIノウハウ抽出・共有の実現計画」欄を含む計画書記述の支援
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予算項目への組み込み方の案内
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採択後の導入・運用サポート
無料ウェビナー開催
2026年5月1日（金）12:00〜13:00に、SPReAD申請を検討する研究者や研究支援担当者を対象とした無料ウェビナーが開催されます。Multi-Sigma®を用いた研究事例と申請書記載のポイントが解説される予定です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 日時 | 2026年5月1日（金） 12:00〜13:00 |
| 形式 | オンライン（Teamsウェビナー） |
| 参加費 | 無料（事前申込制） |
| 講師 | 株式会社エイゾス創業者・代表取締役 河尻耕太郎（工学博士） |
| 対象 | 「AI for Science による科学研究革新プログラム」への応募検討中の研究者・研究支援担当者 |
お申し込み・詳細：https://aizoth.com/2026/04/webinar2026_0501/
今後の展開
2026年6月には、分子・材料科学統合AIプラットフォームが追加される予定です。SMILES・組成式入力による物性予測、数百万規模の分子データベース検索、目標物性値を満たす分子の最適化アルゴリズムなどが提供される見込みです。
お問い合わせ・関連情報
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お問い合わせページ: https://aizoth.com/contact/
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SPReAD応募者特設ページ: https://aizoth.com/service/ai-for-science/
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Multi-Sigma®公式: https://aizoth.com/service/multi-sigma/
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Multi-Sigma®ユースケース: https://aizoth.com/service/multi-sigma/download/
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Multi-Sigma®利用論文: https://aizoth.com/service/multi-sigma/publication/
Multi-Sigma®について
Multi-Sigma®は、一般的なノーコード機械学習ツールが単一のアウトプット予測に特化しているのに対し、複数種類のアウトプットを同時に解析し、さらにそれら複数のアウトプットに対して逆解析（目標とするアウトプットを得るために最適なインプットの探索・最適化）を行うことが可能なユニークなツールです。最大200種類のインプットパラメータと100種類のアウトプットパラメータを解析でき、ブラックボックス化を解決する要因分析機能も搭載しています。また、逆解析時にインプットに対して複数の制約を加えるなど、多くの機能を備えており、製造業、農業、医療など多様な分野で活用されています。
株式会社エイゾスについて
株式会社エイゾス（英文 AIZOTH Inc.）は、2014年8月25日に設立されました。茨城県つくば市に本社を置き、代表取締役社長は河尻耕太郎氏です。AI技術を活用した研究開発支援を通じて、科学研究の革新に貢献しています。
企業URL: https://aizoth.com/
AI Workstyle Lab編集部コメント
エイゾスによる「Multi-Sigma®」活用支援は、特に研究開発を行う企業やスタートアップにとって、AI導入のハードルを大きく下げる可能性を秘めています。ノーコードで少量データから最適解を導き出す機能は、限られたリソースで迅速な成果が求められるビジネス環境において、製品開発期間の短縮やコスト削減に直結するでしょう。連鎖解析によるノウハウ共有は、組織内の知識資産化を促進し、長期的な競争力強化に貢献すると考えられます。これにより、多様な産業分野でAIを活用したイノベーションが加速することが期待されます。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
