研究、製薬分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。
研究、製薬分野の分野では、大規模なデータ、組み合わせをAIを用いて研究効率を加速する例が多く報告されています。
AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。
弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
Beiersdorf社は、Azure AIを活用し、スキンケア研究のイノベーションを加速させています。
900人以上の科学者が働く同社では、Azure AI Serch(旧:Azure Cognitive Search)を中心として、研究データの集中管理と知識マイニングを強化し、研究員が必要な情報を迅速に発見できるようになりました。
これにより、製品開発の時間を大幅に増やしています。
【導入の背景】
Beiersdorfは、1882年の創業以来、スキンケア製品で優れた成果を上げてきました。
NIVEAやEucerinなどのブランドを持ち、豊富な研究データを有していますが、その情報が分散しており、研究者が効率よく必要なデータにアクセスすることが困難でした。
【元々の課題】
800以上のSharePointサイトやデータレイクに渡って分散保存されていた研究データにより、関連性の高い研究を速やかに見つけることができなかったという課題がありました。
これは、製品開発を遅らせる要因にもなっていました。
【解決策】
BeiersdorfはAzure Cognitive Servicesを用いて、集中化された検索可能なデジタルライブラリを構築しました。
Azure Cognitive Searchの導入により、セマンティック検索と文書要約機能を活用することで、研究者はAIによるコンテキストを考慮した検索結果を得られるようになりました。
【効果】
Azure AIの導入で、研究者たちは様々なインターフェースを使いこなす時間が削減され、より質の高い研究とイノベーションに集中できる時間を得ることができました。
文書の要約機能や手書き文字をデジタルテキスト化する光学文字認識（OCR）技術により、情報アクセス性が向上しました。
【出典】
Microsoft
