研究開発で生成AIを実務に活かす方法とは。QunaSysが7月にウェビナー開催

発表内容のポイント

• 生成AIのアイデアを「検証可能な仮説」へ変換する実践的な考え方を提示
• 研究開発支援ツール「PhysiLenz」を用いた具体的なプロセス適用例を実演
• 実験・計算担当者やリーダー間でスピーディに合意形成するための仕組みを紹介

発表の背景

生成AIの進展に伴い、研究開発の現場でも文献調査や材料探索、アイデア出しにAIを活用する動きが広がっています。しかし、現場からは「多くの候補やアイデアは提示されるものの、どれを優先すべきか判断しづらい」「具体的な次のアクションに繋がらず、案出しだけで終わってしまう」といった課題が指摘されていました。AIの提案を鵜呑みにせず、現場の制約条件や研究者の観察結果と掛け合わせ、次に何をすべきか判断できる形に変換するプロセスが求められています。

何が発表されたのか

ウェビナーでは、生成AIが出力した候補を研究者が判断・行動できる形へと変換し、研究を前に進めるための思考プロセスを解説します。具体的には、混在しがちな現場の情報を整理して相関図化し、「次に何を行い、どうなったら方針転換するか」という具体的な計画を策定するまでの流れを、同社の研究開発支援ソリューション「PhysiLenz」のデモンストレーションを交えて実演します。また、実験担当者や計算担当者、チームリーダーが共通のモデルをベースに客観的なレビューを行い、スピーディに合意形成を図る仕組みも紹介されます。

製造業・生産管理への見方

製造業の競争力の源泉である研究開発・材料開発（MI）において、デジタル技術の導入は急務となっています。しかし、AIツールを導入したものの、現場の業務フローに適合せず形骸化してしまうケースは少なくありません。本ウェビナーは、AIと人間の協業設計や、現場に定着するDX推進のあり方に悩む生産管理・技術開発部門にとって、実務に即したプロセス構築のヒントとなります。特に、実験データと計算科学、そして現場の経験知をどのように統合して意思決定を迅速化するかという視点は、製造業DXを推進する上で重要な示唆を与えてくれます。

現場で確認したいポイント

• 自社の研究開発部門において、導入したAIツールが「案出し」の段階で留まっていないか
• 実験担当者、計算担当者、管理者の間で、次のアクションに関する合意形成がスムーズに行われているか
• 現場の経験知や違和感を、客観的に検証可能な仮説やモデルに落とし込む仕組みがあるか

確認しておきたい点

本ウェビナーの視聴には事前登録が必要であり、申込締切は2026年7月13日（月）となっています。また、紹介される「PhysiLenz」の具体的な機能詳細や導入費用、対応する材料分野などの詳細は、ウェビナー内または個別問い合わせでの確認が必要です。

関連リンク

• 発表企業サイト：株式会社QunaSysの公式ホームページです。
• 発表企業のPR TIMESページ：QunaSysのプレスリリース一覧が確認できます。

出典情報