様々な疾患を対象とした将来的なリスクを予測する、生体サンプルによるスクリーニング検査サービスで利用されているAIの性能評価を実施しました。クライアント様が所有されるデータからAIモデルを当社側で作成し、さまざまな評価手法と基準を組み合わせた包括的評価を行いました。

薬剤スクリーニングは、疾患を改善する作用を持つ物質や最も高い薬効を示す物質を、薬剤候補の集団から見出す研究手法のひとつです。本件では、この研究の一環として、薬剤による細胞の変化を検出するAIモデルと、その判定パイプラインの開発を行いました。

さまざまなLLMを医学テキストで試し、その結果を評価するプログラムを開発しました。

大規模言語モデル（LLM）を活用し、社内の実験データから論文までを横断的に検索できるデータベースのモジュールを構築しました。

生成AIによる抽出データの評価プロセスと、その技術を研究現場で活用するためのアプリケーション開発を実施しました。

シフト勤務を行う従業員には、不規則な生活リズムを要因とする睡眠リズムの乱れ・体力の消耗などの健康課題が存在します。本件はこの課題の解消に向け、シフト勤務の方に連続する2週間、デジタル活動量計の装着と体調等に関するアンケートへの回答にご協力いただき、シフト勤務者の生活に関する実態調査を行いました。

写真・イラスト・動画・音楽素材のマーケットプレイス「PIXTA（ピクスタ）」と協業し、AI人材の育成や、開発の知見不足に悩む企業様に向けたAI開発教育プログラムを提供しています。ノーコードツールと、PIXTAが提供する画像データを利用し、AI開発の学習に費やす時間・コストを削減します。

認知症の症状は概日リズムの変調から起こることが多い、という研究結果があります。本開発では、認知症の予防・治療に関する検証研究の一環として、認知症の早期マーカーとして期待される概日リズムに関連する調査を進めるため、大規模な生体データ（睡眠データ・体温）の解析と可視化を担当しました。