村田製作所、研究開発にマルチAIエージェント - データ解析6時間を20分に短縮

村田製作所は9月29日、社内の実験データ、分析データ、独自アルゴリズム、技術ナレッジとマルチAIエージェントを連携した、AI駆動型研究開発基盤を開発したと発表した。

同システムは、実験・分析データや技術ナレッジを自律的に探索・活用し、実験計画からデータ解析、レポート作成、知見の蓄積・活用までを支援するもの。

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  AI駆動型研究開発基盤の概要

実験計画からデータ解析、レポート作成までAIエージェントが支援

実験データベースには、研究者が日々行う実験・評価の結果を蓄積し、材料組成、製造条件、分析結果、特性評価および関連する知見を、チームや組織を越えて活用できるようにしている。

過去に得られたデータや知見を一元的に扱うとともに、AI・機械学習を活用した解析環境へシームレスに連携することで、実験結果の傾向把握、原因分析、最適条件の探索を効率化する。

研究者がブラウザから自然言語で解析内容や目的を指示すると、AIエージェントは指示内容を読み取り、自律的に実験データの参照、解析計画の立案、解析用コードの生成・実行、データの可視化、考察案の作成、レポート生成などを行う。

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  開発環境のUIとインプット・アウトプットのイメージ

データ解析、科学的考察、レポート作成など、役割ごとに設定した複数のAIエージェントを連携させることで、それぞれの専門性を生かしながら一連の業務を実行できる。

AIが生成した解析結果や考察については、研究者が専門知識に基づいて内容を確認し、最終的な判断を行う。これにより、AIによる処理の効率性と、人による科学的な妥当性の確認を両立する。

データ解析は6時間→20分、3工程の処理効率は約22.5倍と試算

材料開発業務を想定した社内実証では、材料組成、実験条件、分析値、電気特性などを含むデータを当システムに読み込ませ、データ間の相関分析、ヒートマップなどによる可視化、科学的な考察案の作成、レポート生成、次の実験条件の提案までを一連で実行できることが確認された。

一部の事例では、データの読み込みから解析、図表の作成、レポート生成までを約10分で実行したという。

また、同社が設定した業務モデルに基づくシミュレーションでは、実験計画、データ解析、レポート作成の各工程で作業時間を大幅に短縮できると試算している。