R&D
「R&D」領域のAI活用
R&D領域のAI活用
製品ライフサイクルの短縮と新素材シフトで研究開発への圧力が高まる一方、実験データや知見は個人のノートに散在したままです。HIIIは、マテリアルズ・インフォマティクスによる実験回数の削減とLLMによる文献・特許・社内知見の横断活用で、開発スピードを構造的に引き上げます。
業界別の活用例
「R&D」領域のAI活用を、業界ごとの工程・データ特性に即してご紹介します。
業界
エレクトロニクス・半導体
HIIIは歩留まりシミュレーションやテストパターン最適化、設計ドキュメント解析LLMで、試作ウェハを減らす研究開発を支援します。
01
歩留まりシミュレーションによる試作回数の削減
プロセス条件と過去の歩留まり実績から試作前に歩留まりリスクを予測し、試作回数と開発TATを削減します。
02
テストパターン最適化AI
不良検出への寄与が低いテスト項目を特定して検出率を保ったまま圧縮し、テスター稼働コストを削減します。
03
設計ドキュメント・評価レポート解析LLM
デザインルールや評価レポート、不具合報告を横断検索できるLLM基盤を構築し、類似検討の繰り返しを防ぎます。
業界
産業機械・自動車
EV化で急拡大する開発対象と受注設計ごとの要素技術検討を、HIIIはCAEの機械学習活用と特許解析LLMで高速化します。
01
サロゲートモデルによるCAE高速化
過去のCAE結果を学習したサロゲートモデルで解析を秒単位で予測し、設計候補の絞り込みを高速化します。
02
EV電池・材料開発のデータ駆動化
充放電試験・材料組成・製造条件から電池特性の予測モデルを構築し、試作評価のサイクルを削減します。
03
特許・技術文献の解析LLM
競合特許と自社技術をLLMで横断解析し、パテントマップの整理と知財戦略の検討を数日に短縮します。
業界
食品・医薬品・日用品
HIIIはレシピ・処方の最適化AIと文献調査LLM、顧客の声分析で、官能や使用感を扱う研究開発の当たり率を高めます。
01
レシピ・処方の最適化AI
過去の配合と官能評価を学習して配合候補を提案し、試作回数と開発期間を削減します。
02
研究文献・特許調査LLM
論文・特許・社内報告書を横断検索し、エビデンスや先行処方を数分で整理します。
03
顧客の声からのニーズ抽出
コールセンター音声・レビュー・SNSをLLMで解析し、不満や要望を構造化して開発に届けます。
業界
素材・化学
HIIIはマテリアルズ・インフォマティクス（MI）と実験計画支援で、少ない実験回数で目標物性に到達する研究開発を実現します。
01
物性予測モデル（MI）による配合探索
過去の実験データから未実験配合の物性を予測し、有望な候補に実験を絞って開発期間を大幅に短縮します。
02
ベイズ最適化による実験計画
ベイズ最適化が次に試すべき条件を提案し、トレードオフも含めて最少の実験回数で目標物性に到達させます。
03
実験データ・研究ナレッジの資産化
実験ノートや分析データを検索可能な基盤に構造化し、失敗を含む全実験をMIモデルの学習に活かします。
業界
建設・建材・インフラ
HIIIは施工データ解析と材料開発支援AIで、現場ごとに条件が異なる建設・建材の技術研究所の開発力を高めます。
01
施工データの統合解析基盤
現場ごとの施工条件と品質データを統合し、条件補正つきで工法の効果を横断的に検証できるようにします。
02
配合・組成開発のMI活用
コンクリート配合と強度・耐久性の関係を学習し、目標性能に届く配合候補を提案して開発を加速します。
03
技術報告書のナレッジベース化
実証実験や技術報告書をLLMで構造化し、条件・結果から検索できる知見の出発点にします。
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