エムニが住友電工と生成AI活用プロジェクトを完了

京都大学発スタートアップエムニの新たな挑戦

京都大学の松尾研究室から生まれたスタートアップ、株式会社エムニ（東京都文京区、代表取締役社長：下野祐太）は、住友電気工業株式会社（大阪市中央区、代表取締役社長：井上治）との共同プロジェクトを通じて、生成AIを活用した研究開発を行いました。このプロジェクトでは、物性値の自動抽出ツールと電子実験ノートへの自動入力に関するProof of Concept（PoC）を実施。その成果は、日々の研究において多大な業務効率化をもたらすものと期待されています。

論文から物性値の自動抽出

背景

材料科学の研究者たちは、大量の論文を読む中で、実験条件や物性値を手動で抽出するために多くの時間を費やしています。従来の手法では、多様なフォーマットに対応しきれず、効率的なデータ収集が難しいという課題がありました。

アプローチ

新しいツールは、物性値の抽出を自動化するために、ユーザーが定義やヒントを設定できるように設計されています。ユーザーは、あらかじめLLM（大規模言語モデル）が生成した定義をもとに微調整を行うことで、簡単に必要なデータを抽出可能です。出力結果はCSVとPDF形式で提供され、特にPDF形式では抽出結果とその根拠がリンクされているため非常に便利です。

成果

開発されたシステムでは、ユーザーが簡単にグループ設定やデータのアップロード、結果の確認ができるUIが整っています。物性値の抽出精度も概ね高く、研究者にとって有用なツールとして機能しています。

電子実験ノートへの自動入力

背景

製薬業界などで電子実験ノートの利用が広まる中、材料研究においては解釈の複雑さからデータ入力が遅れていました。既存のシステムをそのまま使うだけでは、データ収集が進まないという問題がありました。

アプローチ

エムニは、ユーザーが自由に記載したエクセル情報をLLMで処理し、必要な形式で自動入力する方法を開発しました。この方法では、情報の抽出だけでなく、計算式に基づく値の抽出も行います。これにより、実験データの利活用がさらに進められることが期待されています。

成果

エクセルデータ処理においては、単純な情報抽出で100％の精度を達成。加えて、複雑な計算が必要な項目でも80〜100％の精度で抽出することが確認されました。これにより、異なるフォーマットのデータに対しても汎用的に対応できることが証明されています。

プロジェクトに対するコメント

住友電工の高桑達哉グループ長は「変化の激しいAI技術を使いこなすことが製造業の未来を左右する」と強調し、その可能性を高く評価しています。また、エムニの下野社長は「最先端の技術を活用し、製造業界にインパクトを与える努力を続けたい」と語りました。両社は今後も共に新しい開発スタイルの確立を目指していく計画です。