株式会社エイゾス（以下、エイゾス）は、2026年7月1日（水）〜3日（金）にグランキューブ大阪（大阪府立国際会議場）で開催された「第53回日本毒性学会学術年会」の企業展示会において、自社で開発・提供するノーコードクラウド型AI解析プラットフォーム「Multi-Sigma®」「Multi-Sigma Alchemy」を展示いたしました。
日本毒性学会学術年会は、毒性分野における国内最大規模の学術発表会です。3日間の会期中、展示会場には大学・国立研究機関・企業の研究者をはじめ、さまざまなバックグラウンドを持つ多くの方々にお越しいただきました。当社が開発する「Multi-Sigma®」は、少量データから高精度なAIモデルを、画面操作のみで構築できるソフトウェアです。要因分析、多目的最適化、連鎖解析など、研究開発の現場で活用できる多様な機能を備えています。また当社では、化学分野に特化した「Multi-Sigma Alchemy」も開発しており、今回の展示会でご紹介しました。Multi-Sigma Alchemyでは、分子構造、画像、スペクトルデータなど、一般的な機械学習モデルでは扱いにくいデータもそのまま利用できます。これにより、安全性、生物活性、熱力学特性などの分析が可能です。さらに、搭載されている事前学習済みモデルを活用した分析にも対応しています。展示ブースでは、当社研究員が実際に分析した多数のユースケースをご紹介しました。会期中には合計で100名近い方々にお立ち寄りいただき、各ユースケースの解析手法や結果について高い関心を寄せていただきました。特に多くの関心を集めたのが、「少ないデータから高精度なAIモデルを構築する方法」です。研究開発の現場では、十分な量のデータを確保することが難しいケースも少なくありません。そのため、限られたデータ数から精度の高い予測モデルを構築できる点について、多くの来場者からご質問やご意見をいただきました。また、複数のAIモデルを連結して解析を行う「AI連鎖解析機能」にも大きな関心が寄せられました。複数の工程からなる実験では、各工程に対してAIモデルを構築し、それらを組み合わせて解析することで、より効率的な条件探索が可能になります。AI連鎖解析機能は、研究開発における条件検討やプロセス最適化など、幅広い用途での活用が期待されます。
Multi-Sigma®は、ニューラルネットワークを基盤とした機械学習モデルにより高精度な予測を実現するだけでなく、プログラミング不要で要因分析や最適化を実行できる点も大きな特長です。展示ブースでは、組成比を変えながら望ましい実験結果を得るために、どのような制約条件を設定して最適化を行えるのかについて、複数の来場者からご質問をいただきました。Multi-Sigma®では、このような複雑な実験条件にも対応しながら、多目的最適化を実行することができます。たとえば、薬剤活性を最大化しつつ副作用リスクを抑えるといった、複数の目的を同時に考慮した条件探索も可能です。こうした機能は、限られた実験回数の中で効率的に条件を検討する必要がある研究開発の現場において、重要な価値を持つものと考えています。
エイゾスが開発するAI解析プラットフォームMulti-Sigma®を活用した解析事例については、各種リーフレットをご用意しております。これらのリーフレットはこちらのページからダウンロードいただけます。
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