食品開発の「次の一手」をAIで見つける ― KIBIT Amanogawaで拓く、新たな機能性・素材探索 ―

「この素材に、まだ知られていない可能性はないか？」
「この機能性から、どんな新しい研究テーマが考えられるか？」
「膨大な論文の中から、自社の研究に使える“意外なつながり”をどう見つけるか？」

食品の研究開発では、「既に知られている情報を探す」だけでなく、そこから一歩踏み込み、まだ見えていない素材の可能性や機能性、新たな研究テーマの仮説を見つけることが求められています。

本セミナーでは、非連続的発見という新しいアプローチによって、“未報告”、つまり論文に記載されていない関連性を発見する、仮説生成のための発見型論文探索AIシステム「KIBIT Amanogawa」の技術概要をご紹介するとともに、食品分野を想定して従来手法では見出しにくかった機能性成分や用途の発見アプローチを具体的な検索事例を通じて、「どのような情報が見つかるのか」「どのような仮説につながるのか」を実際にご覧いただきます。論文調査の効率化だけではなく、新素材・機能性成分の探索、作用機序の仮説構築、研究テーマの発想など、食品研究開発におけるAI活用の新しい可能性をご紹介します。

「情報を探す」から「まだ見えていない可能性を見つける」へ、食品開発におけるAI活用の次の一手を、ぜひ体感してください。