実績 - 採択・指定 ページ

当社は、近年の創薬の多様化に着目し、現在主流となった新規モダリティ（mRNA、抗体医薬など）の開発をサポートする生成AI基盤モデルの開発を実施しています。 本件は、経済産業省及びNEDOが協力して実施する事業「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の一環として実施されます。文献検索や化合物の構造といった従来のデータではなく、モダリティによらず細胞内の状態を表すことができる遺伝子発現量をもとに過去の実験データを探索し、生体に対する影響を予見する生成AIの開発に取り組みます。

最新の統計情報では、日本人は生涯のうち2人に1人はがんに罹患すると報告され、今やがんは誰にでもかかり得る病気となりました。特に女性特有がんは、20-50歳代の働き盛りの世代で罹患率が高く、各種ライフイベント中にがんに罹患するため、女性特有がん患者には、心理面（不安や恐怖、抑うつ、怒り等）と社会面（医療費・生活費等の経済的問題、家庭内の役割、仕事との両立等）の両面で課題を抱える方が多くいらっしゃいます。 そこで、国内最大である女性がんサバイバー向けSNS（PeerRing）の利用者のみなさまにご協力いただき、日々の生活を客観的に評価する指標についての探索研究、およびこの研究を通じて類似の探索研究にも応用可能な研究基盤構築を目指し、テーマを変えた計2回の共同研究を実施しました。

本研究では、日本人がん患者のゲノムデータ、疾患モデルである腫瘍組織移植のオミックス情報を利活用する統合データベースを作成し、がん治療薬の開発支援を目的とするAIを用いた統合解析システムの構築を進めています。 当社は、AIを利用した新規抗がん薬の創薬研究加速システム構築と有用性評価を担当しています。

JST・AIP加速課題「信頼できるデータ駆動科学のための統計学の深化」にて、統計学の新パラダイムである選択的推論に注目し、汎用的な統計検定手法を設計することで、自然科学全体の信頼性向上を目指し、東京大学、名古屋大学、名古屋工業大学との共同研究を実施しています。 当社は離散アルゴリズムと統計学を融合した統計手法の高度化、オミクスデータの解析を担当しています。

当社は、一般社団法人SPACE FOODSPHEREを代表機関とするコンソーシアムに参画し、他の参画機関との共同で、高度資源循環型食料供給システムとQOLマネージメントシステムの実証モデル開発、およびこれらの実証に必要となる共創型実証基盤の設計宇宙食料領域のQOLマネージメントシステムに関する研究開発を進めています。 当社は、長期滞在中の継続的な状態把握を可能とするQOL計測・観察システムの技術開発と、限られたリソース環境下における食の支援ソリューションの実証モデル開発の統合に携わります。

湯野浜ヒューマノームラボは当社研究開発活動のひとつです。数種類の最新デジタルデバイスを用いて「日常生活」を計測し、ここから得られたデータの統合解析を行い、被験者様にレポートをお渡しする、という「自分」そのものを映したデータを手にする未来に向けた試みとして実施されました。ヒューマノーム研究所と、多様な専門分野にわたるヘルスケアデータの研究を進めるベンチャー企業との共同研究プロジェクトとして立ち上げられました。

当社はNVIDIA CorporationのAIスタートアップ支援プログラム「NVIDIA Inception Program」のパートナー企業に認定されました。 医療・健康に資する人工知能技術の開発を行っており、大量かつ多様なヘルス・ライフサイエンスデータを集め、統合解析を実施するためには、最新鋭のGPUの利活用が必須です。本認定を機に、当社は研究開発を加速します。

当社は、科学研究費補助金取扱規程第2条第4項に規定する研究機関に指定されています。 本指定により、当社は産学官研究機関との共同研究に対し、柔軟な形で対応することが可能です。共同研究に関するご相談は随時受け付けておりますので、お気軽にお問い合わせください。

当社は中小企業・小規模事業者等が取り組む革新的サービス開発・試作品開発・生産プロセスの改善を行うための設備投資等を支援を目的とした、中小企業庁「ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金」の採択を受け、ノーコードツールを開発しました。 本採択を通じ、当社が提供するノーコードツール2種の改良に向けたリニューアルを実施しました。

当社は経済産業省が実施する「探究的な学び支援補助金2023」の事業者採択を受け、実証校に対し、当社が提供するノーコードツール・Humanome Eyesを使ったAI教育カリキュラムのトライアル提供を実施しました。 本授業案では、既存のタブレット・ノートパソコンを使ったAI開発を用いた探究的活動を通じ、自分で作成したAIモデルを、自らチューンアップすることで、生徒がAIを自分ごととして捉える機会を提供しました。