論文検索のポストGoogleか。事業開発を加速する「Memory AI」とは
コメント
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これはシンプルにすばらしい！
（以下、記事中から引用）
業界初、研究エコシステムを俯瞰できるマップ
事業開発の調査を長引かせているもの、それは膨大な情報量だ。同工程では先行研究に関する調査が必要になる。しかし一年で発表される科学系の論文は、世界で205万本。企業の担当者は各領域の研究テーマや事業展開の可能性を調べるために、論文検索エンジンにテキストベースで表示される膨大な検索結果から、論文の抄録や詳細を一つひとつ確認していく必要がある。
また、近年では異分野の企業が連携し、事業を共創する動きが活発化している。企業の担当者は自社にはない技術領域について調べ、理解することを求められるが、専門性の壁がある。
Memory AIでは任意のキーワードを打ち込むと、自然言語処理を用いた独自のアルゴリズムで3億件超の研究論文から各領域の研究テーマを構造化し、要約する。中でも研究テーマをその論文数によって大きさが変化するノード（丸）を用いた俯瞰図で可視化できる機能は、業界初だという。さらに、同サービスでは研究者のリストや技術トレンドなども表示。企業の担当者は、自社の専門分野ではなくても各領域の研究エコシステムを把握でき、どのような事業展開の可能性があるかなど、ポイントを掴みやすくなっている。
※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
注目のコメント
素晴らしい技術ですね。
R&Dはその内容の新規性が高いがため、既存の検索エンジンベースの探索でキーワードを指定しても関連する研究論文や提携先が見つからない、キーワード自体が統一されていない、あるいはそもそもキーワードらしい単語が存在しないなどの問題が少なからず発生します。
そうした観点で、いわゆる"あいまい検索"が高度化されることは、リサーチ時間の大幅な短縮に貢献するものと考えられ、R&Dの高速化にかなりインパクトがあるのではないでしょうか。
行く行くは論文検索だけでなく、SNS投稿などマーケットリサーチなどにも展開が描けるのだと思うと、非常に今後に期待が寄せられものだと思います。一言で言うと、生成AIの発展により、定性的で非構造化データを扱うことが可能になってきました。その可能性を体現しているのが、この「Memory AI」ですね。
膨大な論文を単に「検索」するだけでなく、論文間の相関性を可視化するMemory AIのようなツールは、生成AIなしでは実現が難しかったものです。従来は埋もれていたかもしれない論文間の関連性が明らかになったり、意外な相関関係が発見されたりすることで、研究開発のさらなる加速が期待できます。特に、異分野融合による新たなイノベーションの創出には、このようなツールが大きく貢献するでしょう。
Memory AIは、自然言語処理による独自のアルゴリズムを用いて、大量の論文データから研究テーマを構造化し、俯瞰できる形で可視化しています。これにより、専門外の領域であっても、その分野の研究エコシステムを素早く把握することが可能になります。こうした機能は、異分野連携を進める上で非常に強力なツールとなるはずです。
今後、Memory AIのようなツールがさらに発展していけば、これまで気づかれなかった研究テーマ間の関連性が次々と明らかになり、研究開発のスピードとクオリティが飛躍的に向上していくことが予想されます。生成AIを活用した知識発見・創出の取り組みに大いに期待が持てる事例だと言えますね。社員自身の専門知識と研究従事経験を活かした開発をされているそうです。こういう面で、外部の人間が貢献可能なコミュニティとして発展させることがもし可能なら、アメリカにだって勝てるような気もします。
シードラウンドで約9000万円の資金を調達
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000089876.html
