導入事例

「MI」の事例

粘着剤の材料配合検索・予測でスピーディな顧客提案を実現。AIアプリで顧客提案を即時化、研究コストも削減

研究室の実験結果を待ってから顧客に材料を提案していたプロセスを、アプリを活用して即時提案できるよう転換

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材料開発をデータ駆動型アプローチで加速。ベイズ最適化による逆問題解析モデルで、実験回数を半減

ベイズ最適化を用いた逆問題解析モデルで、材料開発の実験回数削減を目指す

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材料開発を物性予測アプリの活用で加速。既存のR言語モデルをPythonに変更、学習時間を1/30に

既存言語RのモデルをPythonに変更し、精度向上・学習時間短縮・保守性向上を実現

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分散した研究データをSaaSで一元化。材料開発を加速するデータ活用基盤「LabBank」導入の実例

社内の試験データを一元管理および物性予測を行える初期投資を抑えたSaaS導入

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