AIが創薬研究の未来を拓く:リーガルテック「AI IPGenius」が示す知見活用の新時代

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創薬研究におけるデータ活用の課題

創薬研究、特に探索研究からリード最適化初期フェーズでは、多岐にわたる仮説検証が繰り返されます。この過程で作成される実験ノート、議事録、検討メモといった情報は、非構造データとして分散管理されがちです。その結果、研究テーマの中断や体制変更が生じた際に、当時の判断背景や仮説が把握しにくくなるという課題がありました。

過去に十分な評価に至らなかった検討内容や、特定の条件でのみ示唆された実験結果が、再検討されることなく埋もれてしまうことも少なくありません。研究現場では、これらの情報を横断的に整理し、現在の研究視点から見直すための仕組みが強く求められていました。

AI IPGeniusによる知見の抽出と活用事例

リーガルテック株式会社は、こうした研究現場の課題解決に向けてAI IPGeniusを活用した取り組みを進めています。国内の製薬企業における活用事例では、探索研究からリード最適化初期フェーズで蓄積された以下の資料をAI IPGeniusに投入し、横断的な解析が行われました。

  • 研究ノート

  • 会議議事録

  • 試作ログ

  • 過去の技術資料

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AI IPGeniusはこれらの資料を解析し、技術的な改善点、新規性があり得るポイント、類似テーマとの構造的なつながり、過去の検証結果との関係性といった観点から情報を整理しました。その結果、特定の条件下での活性変化、当時十分に検証できなかった作用機序に関する示唆、複数の検討結果を組み合わせることで再評価可能となる仮説などが明確になり、研究者が再検討を行う上での重要な起点として活用されたと報告されています。

抽出された仮説や検討ポイントは研究ミーティングの共通資料として利用され、テーマの再評価や検討優先度の整理、次の検討候補の洗い出しに向けた議論が促進されました。さらに、整理された技術情報は同社の「MyTokkyo.Ai」と連携し、類似技術の即時検索体制も構築されています。

AI IPGeniusの特長と効果

AI IPGeniusは、研究現場の非構造データを対象に、内容ベースでの検索や整理を可能にするナレッジベースです。研究ノートや議事録、共有ファイルなどを横断的に解析し、技術ポイントや検討経緯を整理することで、研究者が過去の知見を参照しやすい環境を構築します。

この活用により、過去の実験ノートや検討記録を個別に確認する作業が不要となり、仮説や関連情報を把握するまでの探索時間が短縮されました。また、点在していた実験結果や判断背景が整理された形で共有されることで、研究者が情報を再整理する際の負荷や、研究ミーティングに向けた準備工数の軽減にもつながっています。これにより、属人的になりがちであった過去検討の把握や共有が、より容易に行える環境が整えられました。

今後の展開

リーガルテック株式会社は、AI IPGeniusの研究フェーズ特化型機能の強化を今後も進めていく方針です。研究テーマ探索や仮説整理を支援する解析モデルの高度化に加え、非構造データを整理しやすくする仕組みの拡充を検討しています。これにより、過去の知見を起点とした研究検討や議論をさらに促進し、研究開発の効率化とイノベーション創出に貢献していく考えです。

製品の詳細については、以下のページをご覧ください。
AI IPGenius 製品ページ

リーガルテック株式会社について

リーガルテック株式会社は、2021年3月に設立された企業で、特許調査・発明抽出プラットフォーム「MyTokkyo.Ai」、知の資産化ナレッジベース「AI IPGenius」、秘密情報共有データルーム「リーガルテックVDR」などの事業を展開しています。

  • 会社名:リーガルテック株式会社

  • 設立:2021年3月

  • 資本金:3億7,900万円(資本準備金含む)

  • 代表取締役社長:平井 智之

  • 所在地:東京都港区虎ノ門5-13-1 虎ノ門40MTビル4F

  • URL:https://www.legaltech.co.jp/


AI Workstyle Lab編集部コメント

リーガルテック株式会社の「AI IPGenius」は、創薬研究という専門性の高い領域におけるAI活用の新たな可能性を示しています。これまで個々の研究者に依存しがちだった実験ログや検討メモといった非構造データを、AIが横断的に解析・整理することで、過去の知見が組織全体の資産として再活用される道が開かれます。これは、研究開発の属人化解消だけでなく、新たな仮説や発明の創出を加速させ、結果として研究期間の短縮やコスト削減にも寄与するでしょう。AIが知見の「埋蔵金」を掘り起こし、ビジネス価値へと転換する好事例として、他分野への応用にも期待が持てます。

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記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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