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2019年冬CCS特集：伊藤忠テクノソリューションズ
ラボ内のデータ基盤を統合、製薬からMIへと強みを継承
2019.12.03−伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は、このほどマテリアルズ・インフォマティクス（MI）支援事業に本格的に乗り出した。ライフサイエンス事業部が実績を築いてきた医薬品研究開発のためのインフォマティクスソリューションを利用するとともに、科学システム本部が取り扱っているシミュレーション製品を組み合わせて幅広いニーズに応える。
MIでは、人工知能（AI）／機械学習による予測モデルを構築するために多くのデータが必要。ハイスループットによる大規模な実験に加え、膨大なデータを収集した際の記録管理も重要なポイントとなっている。そこでCTCでは、製薬業向けで実績豊富なソリューションをMI用途に適用。ダッソー・システムズの電子実験ノート「BIOVIA Notebook」に情報を蓄え、データ処理のワークフローを自動化する「Pipeline Pilot」で機械学習のためのデータ加工を実施する。
また、実験自体はアンチェインドラブズが開発しているラボ自動化システムを活用。高圧化学リアクターなど、大量合成／スクリーニングのためにサンプル調整から解析までがロボット化された装置を利用し、実験データをすべて電子ノートに送り込むことができる。電子ノートを“情報”のプラットフォームにすることにより、いわゆる失敗データを含む研究情報を漏らさず集め、共有し、定型化することが可能。これにより、AI開発が加速される。
実験で足りない情報はシミュレーションで集めるという戦略にも対応しており、高速計算環境で材料シミュレーションを行える「Exabyte.io」、熱力学計算ソフト「Thermo-Calc」、多元多相系の析出・成長・溶解・粗大化などの問題を解く「TC-PRISMA」、多成分系における相変態シミュレーションソフト「DICTRA」、合金組織形成をシミュレーションする「MICRESS」などが利用できる。
MI分野で、特定顧客との共同プロジェクトもすでにいくつか進行しているが、同社はAI開発で多くの経験を持つだけに、頼りになるパートナーだといえるだろう。
一方、製薬業向けでもこのところAIソリューションの提供に力を入れており、文脈を理解してさまざまな文書間の関係性から深い洞察を引き出す「Quid」、索引・自然言語処理・機械学習を組み合わせて、非構造化および構造化データから知識の集合体をつくり出すコグニティブ検索エンジン「SinequaES」を強力にプロモーションしている。また、拡張現実（AR）／仮想現実（VR）の応用も注目されており、研究室内で試薬のバーコードを読み取って空間に情報を表示したり、実験プロトコルが現実の風景にオーバーラップして操作手順をガイドしたりするなどの使い方ができる。ラボ機器の操作訓練用でも実績があるという。