変わり続ける実験に、
作り直せる設計を。
研究開発のトライ&エラーに追従できる
AIシステムの構築パートナーとして、
ご提案させていただきます。
研究開発のトライ&エラーに追従できる
AIシステムの構築パートナーとして、
ご提案させていただきます。
貴社が扱う研究開発の現場は、化学・薬品・化粧品メーカーや公的研究機関の実験室です。条件が変わることが前提であり、プロセスを繰り返すことに価値があります。
実験装置が入れ替わるたびにシステムを見直し、条件を変えるたびに学習モデルが使えなくなる。そのたびに外注先への依頼が走り、時間が重なっていく。
一度組んで終わり、という設計では、条件が変わるたびに現場が止まります。研究開発のトライ&エラーを回し続けるには、最初から作り直しを前提にした設計が要ります。
※ 貴社からいただいた募集要項を拝読し、研究開発部門の課題として推察したものです。
特定のツールに固めず、汎用AIで骨格を作ってから業務に合わせて作り込む。これが私たちの基本の進め方です。条件が頻繁に変わる研究開発に向いている理由は、ここにあると思っています。
汎用AIで骨格を作り、業務に合わせて手を入れる進め方を取っています。特定ベンダーに深く寄せると、技術が変わったときに替えが利かなくなる。そうならないように、最初から外れやすい設計にしています。
自社の業務をAIエージェントで動かしながら経営しているので、技術が変わるたびに自分たちで乗り換えてきました。机上の話ではなく、実際に手を動かして分かったことをお持ちします。
整理から設計・構築・定着まで、一貫して担います。外注先を転々とさせず、窓口を一本にして、研究員の方々が本業に集中できるようにします。
研究データや機密情報の取り扱いは、Big4でセキュリティを担当してきた芹澤が設計します。どこまで外部AIに渡せるかの線引きの部分から、一緒に考えられます。
初期的な検討案です。貴社の状況をお伺いしながら、具体的な内容はすり合わせさせていただきます。
化学・薬品・化粧品分野の実験データを学習し、過去の知見を次の実験で引っ張り出せる形に整えます。装置や条件が変わっても追加学習で対応できるよう、最初から差分での更新を前提に作ります。
蓄積した実験データをもとに、次に試すべき条件の候補を出すエンジンを作ります。研究員が積み上げてきた経験を、システムが忘れない形で持ち続けられるように設計します。
実験室の稼働状況を遠隔で確認できる監視の仕組みを構築します。装置が変わっても、接続の仕様を差し替えるだけで使い続けられる形で作ります。
無線ユニットのコア開発（募集2）についても拝見しました。無線通信ハードのコア設計・製造は私どもの専門外ですので、まずは研究開発のAI活用のほうからお話しできればと思っています。
NAXSが自社業務で確認した削減実績です。貴社の研究開発業務への適用は、状況をお伺いした上でご提案します。
※ いずれも自社業務での実績値です。適用業務・環境によって効果は異なります。
今回のご提案は、芹澤が担当いたします。代表の髙橋とともに、貴社の研究開発部門に寄り添った形でご支援します。
大学在学中から上場前スタートアップでAI活用とセキュリティ業務に従事。デロイト トーマツ コンサルティングに入社後、大企業・官公庁向けにセキュリティとAIを軸としたコンサルティングに従事。AIエージェント実装とAIガバナンス設計に深い知見を持つ。
大学在学中に越境EC事業で学生起業。日本M&AセンターでPEファンド担当部署のソーシング業務に従事。ギフティ（東証プライム上場）の戦略投資部門で、10件超のM&A・マイノリティ出資およびバリューアップ・PMI業務を担当。
BIG4出身のサイバーセキュリティ専門家と上場企業実務家が運営する、企業向けAI活用・業務改革支援。「守り（ガバナンス）」と「攻め（活用）」の両輪で企業のAI実装を支援します。
AIの進化が、事業成長に直結する体制を構築する。
naxs.jp を見る →着手は2027年度以降、まずは繋がりを、というスタンスと伺っています。直近で何かを決めていただく話ではありませんので、30分ほど、貴社の状況や今後の見通しをお聞きできれば幸いです。