リーガルテック株式会社（東京都港区、代表取締役社長：平井 智之）は、バイオものづくり・発酵業界の研究開発部門および知財部門を対象に、「培養条件・収率・スケールアップ差分整理ワークフロー」の提供を開始した。
本ワークフローは、IPGenius導入企業向けに提供するものであり、「IPGenius 業界別AIワークフロー拡充シリーズ」の一環として位置付けられる。菌株・培地・温度・pH・培養時間・収率といった多変数にわたる実験条件の整理、ラボスケールからパイロット・製造スケールへの移行時に生じる条件差分の把握、および先行技術調査前の情報整備を支援することを目的としている。
バイオものづくり・発酵業界では、微生物や酵素を活用した物質生産プロセスの研究開発が継続的に行われている。菌株のスクリーニングから培地設計、培養条件の最適化、さらにはスケールアップ検討まで、一連のプロセスにおいて膨大な実験データが蓄積される。
しかし、こうしたデータは研究ノート、実験レポート、スケールアップ検討書、品質評価データなど複数の形式に分散して保管されていることが多く、部門をまたいだ横断的な参照が難しい状況にある。研究開発部門では個々の研究者が独自のフォーマットで記録を管理しており、担当者が異動・退職した際に過去の検討経緯が失われるリスクが高い。
特に発酵プロセスにおいては、菌株の種類・培地組成・炭素源・窒素源・溶存酸素・pH・温度・攪拌速度・培養時間といった多数の変数が収率や品質に影響を与えるため、条件の組み合わせが複雑になりやすい。実施例・比較例の整理に多くの工数を要するにもかかわらず、商品名・菌株略称・原料コードなどの社内固有表記が混在しているため、過去の検討事例を検索する際に漏れが生じやすい。
また、ラボスケールで確立した培養条件をパイロットスケール・製造スケールへ移行する際には、スケールアップに伴う条件変更の差分を正確に把握し、知財的な観点からも権利範囲との整合性を確認する必要がある。この作業は経験豊富な研究者や知財担当者に依存しがちであり、属人化の度合いが高い。
先行技術調査やFTO調査の前処理においても、研究者が用いる菌株名・プロセス名・原料名を特許検索に適した汎用名・化学名・上位概念に変換する作業が発生するが、この前処理が担当者ごとに異なる粒度で行われることで、調査品質にばらつきが生じやすい。
本ワークフローは、バイオものづくり・発酵業界における研究開発・知財業務の実務フローに沿って設計されており、以下の工程で構成される。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 培養条件抽出 | 実施例・比較例から菌株・培地・温度・pH・培養時間・収率などの条件を抽出・整理 |
| スケールアップ差分整理 | ラボ・パイロット・製造スケール間の条件変更点を比較・可視化 |
| 呼称整理 | 菌株略称・原料コード・商品名を汎用名・学名・化学名に対応付け |
| 収率・品質比較 | 条件変更に対応した収率・純度・品質データの比較軸を整理 |
| 検索語生成 | 先行技術調査・FTO調査に向けた検索語候補を技術要素・効果・課題ごとに整理 |
| 発明候補整理 | 技術課題・解決手段・効果の観点から発明候補の要点を抽出 |
| ナレッジ化 | 整理した条件・差分情報を再利用可能な形式で蓄積 |
本ワークフローは、以下のような社内資料を対象として活用することを想定している。
| 資料種別 | 内容 |
|---|---|
| 研究ノート | 培養条件検討履歴・スクリーニング記録 |
| 実験レポート | 収率・純度・品質評価結果 |
| スケールアップ検討書 | ラボ〜製造スケール移行時の条件変更記録 |
| 特許明細書 | 実施例・比較例・クレーム構成 |
| 発明提案書 | 発明内容・技術課題・解決手段の整理 |
| FTO資料 | 調査前の構成要素整理メモ |
| 品質データ | 製造ロットごとの評価・試験結果 |
| 技術報告書 | プロセス改良・トラブル対応の検討履歴 |
本ワークフローは、以下のような実務場面での活用を想定している。
本ワークフローの運用基盤として、リーガルテック株式会社が提供するAIデータプラットフォーム「IPGenius」を活用する。
IPGeniusは、研究ノート・実験レポート・特許明細書・技術報告書など、形式の異なる社内資料を横断的に検索・参照できる環境を提供する。バイオものづくり・発酵業界では、菌株略称・原料コード・社内固有の表記が混在した資料が多く存在するが、IPGeniusはこうした資料群を対象に、業務文脈に沿った情報整理を支援する。
過去の培養条件検討や収率データ、スケールアップ時の差分記録といった社内知見を、次の研究・調査・発明提案に再利用しやすい形で蓄積・活用することを支援する点が、本ワークフローとの親和性が高い。
リーガルテック株式会社では、材料・化学・食品・化粧品・電子材料・ヘルスケア・バイオものづくりなど幅広い分野を対象に、業界別・用途別のAI活用ワークフローおよびナレッジテンプレートを順次拡充していく方針である。各業界における知財・研究開発業務の実務課題に対応した支援メニューを継続的に整備し、企業における知識活用と業務効率化を支援していく。
本ワークフローに関する詳細・お問い合わせは、下記よりご連絡いただきたい。