リーガルテック株式会社（東京都港区、代表取締役：平井 智之）は、電池メーカーの研究開発部門における AI IPGenius の初導入事例として、実験履歴や研究ログを横断解析し、性能向上につながる条件群の整理・抽出を支援する取り組みを公開した。
近年の電池材料開発では、研究ノート、試作ログ、会議議事録、測定データなど多様な非構造データが日々蓄積されている。一方で、性能改善につながった条件や過去の検証経緯が資料ごとに分散し、再確認や再利用に時間を要するケースも存在する。AI IPGenius は、これらの情報を横断的に解析し、研究テーマ検討や技術整理を支援する環境の構築を目指すものである。
電池材料の研究開発では、配合条件、温度条件、充放電条件、試作工程、測定結果など、多数のパラメータを扱う必要がある。研究活動が長期化するほど、実験履歴や検証結果が複数の資料へ分散し、過去の試験経緯や改善ポイントの把握に工数が発生しやすい状況がある。
また、研究ノートや会議議事録などの非構造データには、正式な報告書には残りにくい検討過程や試行錯誤の記録が含まれている一方、それらを横断的に整理・検索することは容易ではない。研究テーマの重複や、過去に検証済みであった条件の再試行が発生するケースもあり、ナレッジ共有の重要性が高まっている。
電池メーカー（企業名非公開）の研究開発部門が、以下の資料を AI IPGenius に投入して活用した。
AI IPGenius on IDX がこれらのデータを横断的に解析し、
などを整理した。
特に、充放電性能や耐久性の改善に関係すると考えられる実験条件について、温度条件、材料配合、試作工程、評価結果などの関連性を横断的に確認できる環境を構築した。研究者は抽出ポイントを起点として議論を進め、テーマ検討や技術整理に活用した。
また、抽出データを「MyTokkyo.Ai」と連携し、類似技術検索を即時に行える体制を構築したことで、既存技術との差異確認や関連技術の調査にも活用された。
AI IPGenius は、研究開発部門向けの知の資産化ナレッジベースであり、構造化データ・非構造データを統合的に解析できる環境を提供する。
PDF、Word、PowerPoint、画像入り資料、スキャンPDFなど多様な形式に対応し、研究ノートや実験レポート、品質データ、技術メモなどを中身ベースで検索・解析できる点が特徴である。
また、AI により、
などを整理し、発明候補や技術ポイントの抽出を支援する。さらに、共有ファイルや過去資料を横断解析し、関連情報の把握やナレッジ共有を支援する仕組みを備えている。
AI IPGenius の活用により、以下のような効果が期待される。
また、研究担当者ごとに分散していた知見を共有可能な状態に整理することで、属人化の軽減や技術継承の支援にもつながることが期待される。
リーガルテック株式会社では、研究現場向け特化型AIとして、今後以下の機能強化を進める予定である。
今後も、研究開発部門における非構造データ活用と知識共有を支援し、技術検討の効率化に取り組んでいく。