商品管理と取引
データ駆動型の洞察と、グローバルな商取引を可能にする安全で俊敏なプラットフォームを通じて、取引エコシステムを変革する。
顧客とマーケティング戦略
パーソナライズされたつながりある体験を通じて顧客エンゲージメントを再構築し、信頼と長期的な価値を築きます。
デジタルエンジニアリング
アイデアをスケーラブルなデジタルソリューションへと転換し、デザイン・テクノロジー・エンジニアリングの力で加速させます。
ステーション・スタジオ
デジタルイノベーションでモビリティハブを再定義し、移動中の人々と企業に、よりスマートでサステナブルな体験を創出します。
サプライチェーン＆インダストリー5.0
変化を予測し、目的を持って効率性を実現する、強靭で知的な供給ネットワークを構築します。
持続可能性
責任あるイノベーションを推進し、組織がネットゼロ目標を達成し、将来の世代に良い影響をもたらすよう応援します。
AI最適化による分子合成の加速
ある製薬企業の研究開発チームは、分子合成にAIを活用した逆合成と反応最適化を適用することで、実験サイクルとコストを削減しました。
収率
反応プロセスの最適化
費用
研究開発費の削減
スピード
スピードを増す開発
試行錯誤による合成からAIによる意思決定へ
研究者らは、最適な合成経路を選択し、反応条件を定義し、収量を最大化すると同時に、コストと不純物を管理する必要がありました。
目的
実験の反復回数を削減し、開発スケジュールを加速させ、研究開発コストを削減します。
機会
分子合成は高コストかつ時間のかかるプロセスであり、医薬品開発において競争力を維持するためには迅速な最適化が求めらます。
複雑なグローバル変革を推進します。
複雑な多国間ビジネス課題を克服した実績あるサービスを提供しています。
主な課題
収量最適化のために、多数の実験が必要とされています
反応経路と条件に関する複雑な意思決定
品質を犠牲にすることなく市場投入までの時間を短縮する圧力
解決策
GenAIベースの合成最適化ツールを開発
特許データに基づいて学習した逆合成モデルを実装
反応類似性解析を活用し、初期条件を提案
ベイズ最適化を用いて、 最適な 反応条件を提示しました
影響
開発の迅速化とコスト削減
最適な収量に達するために必要な実験を64％削減しました。
研究開発費を推定3～9％削減しました。
医薬品開発の期間を短縮。
初期段階の合成における意思決定の質の向上。
