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公開：2025-02-22

ロビンソン・コンサルティングが研究開発向け対話型AIシステムを開発、データ検索効率が大幅に向上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 研究開発向け対話型AIシステムを開発・提供開始
• 過去データ検索の手間を最大80%削減
• 自然言語による柔軟な対話型検索を実現

AIによる研究開発データ検索システムの実用化

株式会社ロビンソン・コンサルティングは、製造業の研究開発現場向けに論文・実験データ検索AIシステムを2025年2月21日に公開した。このシステムは自然言語を用いた対話型検索機能を備えており、断片的な社内データベースの課題を解決し、研究者の過去データ検索の手間を最大80%削減することが可能となっている。^[1]

研究者は「〇〇に関する過去の実験データを見たい」といった曖昧な指示でもシステムがニュアンスを理解し、最適なデータを提示することが可能となった。現時点で取り組んでいる研究データをインプットすることで、関連性の高い資料や参考研究をリアルタイムで取得できる機能も搭載されている。

既存の社内データベースとシームレスに連携し、新たに取得したデータも随時取り込むことで検索精度を継続的に向上させることが可能だ。過去の実験内容や既存技術と新規技術の関連性など、研究の方向性を決める上で重要な情報を簡単に取得できる仕組みが実現されている。

研究開発向けAIシステムの特徴まとめ

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対話型AIシステムについて

対話型AIシステムとは、自然言語処理技術を活用して人間との対話を通じて情報検索や処理を行うシステムのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 自然な言葉での検索クエリが可能
• ユーザーの意図を理解し最適な結果を提示
• 継続的な学習による精度向上

対話型AIシステムは従来のキーワード検索とは異なり、文脈やニュアンスを理解して適切な情報を提供することができる。製造業の研究開発分野では、膨大な過去データから必要な情報を効率的に抽出し、研究者の生産性向上に貢献することが期待されている。

研究開発向け対話型AIシステムに関する考察

研究開発現場における過去データ検索の効率化は、イノベーションの加速につながる重要な課題だ。対話型AIシステムの導入により、研究者は本来の研究活動に集中できるようになり、新技術開発のスピードアップが期待できるだろう。

一方で、AIシステムの精度向上には継続的なデータ収集と学習が不可欠となる。研究データの品質管理や更新プロセスの最適化など、システムの信頼性を維持するための体制づくりが今後の課題として挙げられるだろう。

長期的には、複数の研究機関や企業間でのデータ共有プラットフォームへの発展も視野に入れるべきだ。セキュリティやプライバシーに配慮しつつ、オープンイノベーションを促進する基盤として、このシステムの役割がさらに重要になっていくだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「研究開発の生産性が飛躍的に向上！過去データ検索の手間を80%削減する対話型AIシステムを開発 | 株式会社ロビンソン・コンサルティングのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000125282.html, (参照 25-02-22).

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