株式会社エイゾスは、2025年1月29日(水)から31日(金)の3日間にわたり東京ビッグサイトにて開催されたnano tech 2025 国際ナノテクノロジー 総合展・技術会議に出展いたしました。
nano tech 2025の企業展示期間中、弊社のブースには190名を超える来場者の方々にお越しいただきました。展示ブースでは、複数の弊社スタッフがAIプラットフォームMulti-Sigma®の機能や活用事例についてご説明し、データ分析に関する活発な意見交換を行いました。弊社のウェブサイトやSNSをご覧になり、興味を持って展示ブースにお越しいただいた方々からは、弊社のAIモデルの特徴の一つである「少ないデータで高精度なAIモデルを構築する方法」についてご質問をいただきました。また、AIを連携させて分析する機能である「AI連鎖解析」に関しても多数のご質問が寄せられました。また、展示会場で初めて弊社を知っていただいた方々には、弊社スタッフからMulti-Sigma®の基本機能である「高精度予測」「要因分析」「多目的最適化」についてご紹介いたしました。ニューラルネットワークを基盤とする機械学習モデルにより、高精度な予測を実現できるだけでなく、プログラミング不要で要因分析や最適化機能を簡単に実行できる点が、多くの方々に好評でした。特に、研究開発に携わる方々からは、目的変数に対する各説明変数の寄与度を数値化することでそれらの関係性の理解に役立つ要因分析機能を高く評価していただきました。
素材開発をされている方々からは、マテリアルズインフォマティクス分野におけるMulti-Sigma®の利用方法について、多数のご質問をいただきました。弊社スタッフからは、分子構造を文字列で表現するSMILES表記を用いて分子構造情報を取得し、その情報を分子記述子に変換することで数値化し、ニューラルネットワークの入力データ（説明変数）として取り扱えることをご説明しました。これにより、分子構造に対しても高精度なAIモデルを利用した解析が可能となります。分子記述子を用いてAI分析を行なったケーススタディとして、水和自由エネルギーの解析や医薬品開発の事例もご紹介いたしました。また、流体力学シミュレーション（Computational Fluid Dynamics：CFD）に携わる皆様からは、サロゲートモデル（エミュレーター）構築時における課題についてご相談をいただきました。Multi-Sigma®を利用すれば、プログラミング不要でサロゲートモデルを構築可能なだけでなく、弊社の特許技術を用いてニューラルネットワークのハイパーパラメータを調整することで、高精度予測が可能となることをご説明いたしました。さらに、少ないシミュレーション数で十分な予測精度を持つニューラルネットワークモデルを構築できることもお伝えいたしました。
本展示会では、Multi-Sigma®を用いたケーススタディとして、医療・スポーツ工学・医薬品開発・化学・工学・など多岐に渡る事例をご紹介いたしました。これらのリーフレットは、産業界や学術界の訪問者の皆様から、「具体的なイメージが掴みやすく、研究開発への応用が想像しやすい」と高く評価していただきました。特に、要因分析機能や最適化機能は口頭での説明だけでは理解が難しい点もあり、図や表を用いることで視覚的に分かりやすく伝わると好評を頂いています。
リーフレットとしてご用意していた適用事例は、下記のものになります。本展示会で配布いたしましたリーフレット以外の解析事例も含め、各種リーフレットにつきましてはこちらのページからダウンロードいただけます。
- 腰痛患者のオーダーメイド医療
- AI連鎖解析による睡眠条件の最適化
- プレーヤーの技術レベルに応じた最適なテニスラケットの設計
- 連鎖解析によるアスリートの怪我の予測
- 薬剤活性と血管障害リスクの多目的最適化
- 水和自由エネルギー予測
- MOF開発における目標密度制御と性能最大化の両立
- MEMSセンサ製造プロセスの多目的最適化
- 自動車の燃費性能とエンジン出力の多目的最適化
- 次世代太陽電池材料の探索
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