JST・CREST「倍数体マルチオミクス技術開発による環境頑健性付与モデルの構築」などのプロジェクトなどを通し、小麦などの効率的な育種、安定的な供給を目指す共同研究を実施しています。当社は機械学習を用いた倍数体オミクス解析やモデリング技術の開発を担当しています。

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共同研究に取り組みました。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。