村田製作所は9月29日、社内の実験データ、分析データ、独自アルゴリズム、技術ナレッジとマルチAIエージェントを連携させたAI駆動型研究開発基盤を開発したと発表した。実験計画からデータ解析、レポート作成、知見の蓄積・活用までを一貫して支援する。同社によると、実験計画・データ解析・レポート作成の3工程における実行効率は約22.5倍となる。材料開発領域から段階的に展開する。
電子部品の材料開発では、材料の組成や製造条件、分析結果、特性評価など多様な実験データが生成されるが、研究テーマや部門ごとに異なる形式で管理される場合があり、データの整理や分析、過去の実験結果の検索、部門を越えた知見の活用に時間を要することが課題となっていた。
実験データベースには、材料組成、製造条件、分析結果、特性評価および関連する知見を蓄積し、チームや組織を越えて活用できるようにしている。AI・機械学習を活用した解析環境と連携し、実験結果の傾向把握、原因分析、最適条件の探索を効率化する。
研究者はウェブブラウザーからシステムにアクセスし、自然言語で解析内容や目的を指示する。AIエージェントは自律的に実験データの参照、解析計画の立案、解析用コードの生成・実行、データの可視化、考察案の作成、レポート生成などを行う。データ解析、科学的考察、レポート作成など役割ごとに設定した複数のAIエージェントを連携させて一連の業務を実行する。
AIが生成した解析結果や考察は、研究者が専門知識に基づいて内容を確認し、最終的な判断を行う。
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