更新日： 集計期間:2026年04月15日～2026年05月12日
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化合物の物理化学的特性間などの実験値との関係を可視化して解析することが可能！
当資料では、ニューラルネットワーク手法に基づくデータ解析が可能な SONNIAについて掲載しています。 MN-AM社製「SONNIA」は、自己組織化ニューラルネットワーク手法に 基づいて低分子化合物のクラスター解析とQSA(P)R解析を行います。 データの入出力、計算の設定、結果の表示に対話的かつグラフィカルな インターフェースを提供し、化合物の物理化学的特性間あるいはそれらと 生物活性等の実験値との関係を可視化して解析することができます。 【掲載内容】 ■SONNIA 概要 ■SONNIAの主な機能 ■応用事例紹介 ■まとめ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
マテリアルズ・インフォマティクスのお悩みに一発回答! 新規素材開発を加速する、AIプラットフォームの進化形 LiveDesign
マテリアルズ・インフォマティクスで下記のようなお悩みはありませんか? シュレーディンガーのLiveDesignは、データの記録、補完、機械学習の自動化、解析手法と結果の共有まで、課題を解決し、MIを加速します。 【お悩み1】 データの質の問題: フォーマットや用語がバラバラに存在 ➡データを同じスプレッドシートに統一した言語で登録します。 【お悩み2】 データの量の問題: データは欠損値ばかり ➡物理化学計算と機械学習でデータを補完します。 【お悩み3】 非民主的なAI・機械学習・解析手法: 何から手をつければいいのかわからない ➡データの蓄積と同時に好適な機械学習モデルを自動生成。計算化学者に頼らず高精度のモデルを作成します。 【お悩み4】 社内共有の問題: いい予測値モデルができたが、社内に展開する仕組みがない ➡Web画面で解析手法や結果をグループで共有できます。 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
実験データの大規模統計解析と高精度ナノスケールシミュレーションによる分子構造・ナノ構造に基づく物性予測, 解析, 設計を支援
シュレーディンガーのマテリアルズ・サイエンス ソリューション(MSS)の機能をわかりやすくご紹介いたします。 【製品特徴】 ■量子計算による分子設計 ■液体・ポリマー物性予測 ■結晶・表面・界面: 周期系第一原理計算、電極や触媒上の化学反応、半導体/分子性結晶/MOFへの幅広い応用 ■統計解析・機械学習 ■柔軟で強力なGUI/CUIユーザインターフェース ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
データの可視化および解析ツールを提供する統合プラットフォームをご紹介！
当資料では、安全性知識ベースプラットフォーム『ClaritySuite』の のアップデート情報をご紹介しております。 今回のアップデートにより、各毒性・安全性データが増強されたとともに、 非臨床試験における代謝情報、臨床試験の詳細情報とそのデータソースへの リンク、および市販後レポートの人口統計のサマリーなど、新しい機能が 追加されました。 非臨床毒性や臨床安全性など図を用いて詳しく解説しております。 ぜひダウンロードしてご一読ください。 【掲載内容】 ■データベースの増強 ■非臨床毒性 ■臨床安全性 ■適応症とターゲットおよび副作用の関係 ■市販後レポートの人口統計サマリー ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
データ解析と研究ノウハウの蓄積により実験計画を効率化！チームの材料開発の継続的な向上を実現するソフトウェア
『miHub』はMIの経験がない研究開発者が積極的に活用できる MIの裾野を広げるソフトウェア（SaaS）です。 MIによる高度なデータ解析、研究ナレッジ蓄積を実現する実験計画プラットフォーム。 直感的な操作と、意思決定の過程を記録できるコラボレーション機能によって組織レベルで研究開発力を向上させます。 これまで勘と経験に頼って試行錯誤していた多次元かつ複雑な材料開発において、 好適な組成やプロセス条件の効率的な設計が可能となります。 MIを熟知したデータサイエンティストやカスタマーサクセス担当が、 MI活用を成功に導くための継続的なサポートを実施します。 現在、高いユーザビリティでMI未経験者が積極的に有効活用しています。 実験条件や配合条件の最適化に対応しているため多くの研究開発の現場で適用されています。 また、既に多くの活用実績があり、いくつかの企業ではmiHubをMI推進の中心に据えて、 大きく飛躍しています。 ※詳しくは資料をダウンロードいただくか、お問い合わせください。
自動運転の開発に必要な各分野の技術開発から統合環境構築までの支援を行います
インテグレーションテクノロジーでは『自動運転開発支援』を行っております。 当社のAD/ADAS開発支援では、リアリスティックな仮想環境における 各センサ、自動運転アルゴリズム、車両の制御系といったシステムを検証し、 実際の検証が困難なインシデントの再現なども可能であり、安全性の高い AD/ADASの実現に貢献します。 また実計測データを併用した環境構築も可能です。 【特長】 ■自動運転の開発に必要な各分野の技術開発から統合環境構築までを支援 ■実際の検証が困難なインシデントの再現なども可能 ■安全性の高いAD/ADASの実現に貢献 ■実計測データを併用した環境構築も可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
開発・製造領域”の業務効率アップ&リモート化にご興味のあるお客様必見のセミナー
【セミナーでご紹介の製品】 ■Unified Lab Management 研究・開発・分析・QA/QC などの業務を行っているラボにおいて紙ベースのプロセスをなくし、分析やプロセスの流れをエンド・ツー・エンドでより適切にサポートする絶好の機会を提供。 ■Discoverant データを自動収集し、整理・関連付けを行い、解析、レポーティングを行う CSV に対応したソリューション。 ■QUMAS システム連携したデータセントリックなクラウドベースの品質管理ソリューション。
評価環境構築からFOT解析までを一体支援。走行データ分析の効率化と検証高度化を実現し、開発スピードと品質向上に貢献します。
■業務内容 本業務は、車線はみ出し警報機能の開発支援を目的とし、 評価環境の構築および走行データの分析を通じて、機能検証の高度化を図るものです。 当社は、車線はみ出し警報機能機能の開発において以下の技術支援を実施しました。 評価環境構築支援：設計定数を迅速に試験車両へ反映するツールを開発し、 短期間での動作確認サイクルを実現。 実験データ解析支援：膨大な走行データからシステムの動作シーンを抽出するツールを開発し、 解析業務の効率化に貢献。 FOTデータによる動作検証：他システムとの連携により、車線はみ出し警報機能の作動シーンを抽出し、 正作動・誤作動の分析を実施。 ■解決できる顧客課題 評価環境の構築にかかる工数の削減 走行データ解析の効率化と精度向上 実証実験データを活用した機能検証の高度化 他システム連携による複合的な動作検証の実現 ■技術名称 実証実験（FOT）データ解析 適合定数反映ツール 解析データ抽出ツール ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
創薬探索プロセスのスピード、効率、生産性の向上を実現！
化粧品業界において、スキンケアやメイクアップ製品の開発は、皮膚透過性、安全性（低刺激性）、有効成分の安定性、そして使用感など、 多様な特性の同時最適化が求められる複雑なプロセスです。意思決定支援プラットフォームStarDropは、美容成分や原料化合物の化学特性 を効率的に評価・予測し、最適な処方を迅速に特定することで、化粧品R&Dの効率化に貢献します。 【主な活用シーン】 〇皮膚透過性・ADME予測： 有効成分が皮膚バリアを通過し、狙った層へ届くか（皮膚浸透性）を合成・調合前に予測 〇毒性・低刺激性予測： 原材料や添加物の皮膚感作性（アレルギー反応）や眼刺激性リスクを初期段階でスクリーニング 〇Auto-Modeller： 自社の実験データ（官能評価、テクスチャー、安定性試験など）から、独自の製品評価予測モデルを構築 【導入効果】 高い安全性、確かな効果、優れた使用感をすべて満たす「黄金処方」をデジタル上で先回りして絞り込むことで、「開発期間の劇的な短縮」 と「試作コストの削減」を実現。クリーンビューティーやパーソナライズ化粧品の上市を加速します。
【統合型MI基盤「Polymerize Labs」導入事例】MI活用を組織定着させ、データ駆動型開発を推進するMaxellの挑戦
電池を原点とし、"まぜる・ぬる・かためる"をコア技術に多様な製品開発を展開してきたマクセル株式会社。 2019年、AIによる材料開発の効率化に取り組む中、内製ツールによるMI活用の壁に直面し、 ノーコードで誰でも使える統合型MI基盤「Polymerize Labs」への転換を決断されました。 【MI導入の背景】 マクセルは多様な製品群を展開しており、各事業本部がそれぞれの開発を担っています。 その中で新事業統括本部は、特定分野に限定せず、幅広い技術を融合して新事業を創出することがミッションです。 こうした環境では、データ形式や記述方法を統一するのが難しいため、 まずは「電池プロジェクト」と「分散塗布技術を用いたテーププロジェクト」の2軸でMIプラットフォームの活用を開始しました。 【導入後の定着と活用拠点の拡大】 現在は京都事業所に加え、川崎事業所でも利用が拡大。川崎では主に材料組成ではなく、AIによる画像解析（＊）の活用が進んでいます。 ＊PolymerizeではAIを用いた画像解析のサービスも提供しております。
