未踏の仮説空間を、
探索可能にする。
研究データ基盤・知識横断・高度計算を単一ワークフローに統合 - AI Agent Hub for Scientific Discovery
大企業・官公庁・自治体でのエンタープライズ対応
※1 2025年3月トラフィック分析ツール（Similarweb）による推定値に基づく自社調査。AI総合研究所の運営・分析実績に基づく継続的な改善・検証による知見蓄積。
研究開発を律速する構造的制約
研究開発を律速する、3つの制約
探索空間の広大さ
数百〜数千候補の網羅的評価は人手では不可能
社内データと文献に基づく候補絞り込みを自動化
文献・知識の増大
論文・特許・社内報告書の網羅的レビューが困難
Knowledge Base化による横断探索と仮説生成
計算資源への障壁
分子シミュレーション・量子計算は専門家に限られる
適性評価に基づき最適な計算手法を選択
構成テクノロジー
Microsoft の3つの研究向け技術で構成
Microsoft Discovery
Microsoft が研究開発向けに提供する AI ワークベンチ。論文・特許・社内報告書を Bookshelf で Knowledge Base 化 (ベクトルDB + ナレッジグラフ) し、Literature・Mechanism・Safety などの研究エージェント群が情報源を横断して仮説生成・評価を行います。すべての推論過程は記録され、根拠として提示されます。
Microsoft Fabric
実験データ・装置ログ・文書を OneLake に統合するデータ基盤。分散した研究データを、AIが参照可能な形に整えます。
Microsoft Quantum
Resource Estimator とシミュレータにより、量子計算の適性と必要リソースを事前に定量評価。実機 (QPU) の利用はオプションです。
Scientific Discovery の仕組み
Data → Discovery → Compute → Data の閉ループ
研究データの統合から候補探索・評価・計算・結果の蓄積までを単一ワークフローで実行。結果はデータ基盤へ還流し、次の探索の初期条件になります。
Data
実験データ・文献・装置ログを Fabric (OneLake) に統合
Discovery
論文・特許・報告書をKnowledge Base化し、横断探索
Reasoning
活性・物性・安全性・文献整合性を多角評価
Compute
HPC・シミュレーション・量子適性評価
Result
候補を根拠・注意点つきでランキング提示
結果は OneLake に還流し、研究の系譜 (Research Lineage) として蓄積
ユースケース
スクリーニングから優先順位づけまで、全てEvidenceつきで
Target-Xの新規候補を、活性だけでなく安全性・物性も考慮して3つ選んで。
lead_screening.sql
1SELECT candidate_id, mw, logp, activity, toxicity_risk2FROM lakehouse.drug_candidates3WHERE target = 'Target-X'4 AND activity > 0.755 AND toxicity_risk < 0.306ORDER BY activity DESC;
✓ 18 rows (237 scanned) · 0.42s · Fabric SQL endpoint
| candidate_id | mw | logp | activity | tox_risk |
|---|---|---|---|---|
| P017 | 328.4 | 2.31 | 0.912 | 0.118 |
| P042 | 356.9 | 2.87 | 0.894 | 0.176 |
| P103 | 341.2 | 1.94 | 0.861 | 0.243 |
社内データ (Fabric) と文献 (Discovery) を横断して評価
なぜ P017 が1位?
- 社内実験: Target-X への活性が上位5%
- 物性: MW / LogP が設定範囲内
- 文献: 類似骨格の作用機序が報告済み
- 注意点: 長期毒性データは不足
計算手法の選択
全問題を量子で解かない。計算手法は適性で選択する。
古典計算で十分な問題に量子計算は適用しません。適性と必要リソースを定量評価した上で、先へ進める対象を選別します。
STEP 1
Classical
古典計算・機械学習による一次評価
STEP 2
HPC / Simulation
上位候補に対する高精度シミュレーション
STEP 3
Quantum Readiness
Resource Estimator による量子適性・必要リソースの事前試算
STEP 4
Quantum
適性が確認された問題に限定。実機利用はオプション
量子実機 (QPU) の費用が発生する前に、シミュレータと Resource Estimator により「量子で解く価値」を定量的に判断します。
提供形態
統合基盤はパッケージで提供。問いの設定は、研究者の手に。
Fabric・Discovery・Quantum の統合環境を構築済みの状態で提供します。研究者は環境整備ではなく、自組織のデータからの仮説探索に時間を投じられます。導入から定着までは研究テーマに沿って伴走します。
パッケージに含まれるもの
- Fabric Lakehouse 研究データ基盤 (構築済み)
- Discovery Knowledge Base - 論文・特許・レポート管理
- R&D Orchestrator - 探索・評価エージェント群
- Quantum Readiness 評価ワークフロー
- Power BI 研究ダッシュボード / Research Lineage
研究テーマに沿った伴走
研究課題の設定
研究者の関心領域から対象を定め、データを整備
PoC
実データで探索・評価サイクルを実行し、有効性を検証
本番展開・定着
テーマ拡大・研究者オンボーディング・運用移管
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