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カーブジェン株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役:中島正和、以下「当社」)は、AI開発・提供プラットフォーム「CarbConnect(R)(カーブコネクト)」の新機能として、専門的なプログラミングやAI開発スキルを必要とせずにAIモデルの構築・評価・運用を実現する「AI Studio」を、本日(2026年4月10日)より提供を開始いたしました。 |
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本機能により、研究者・技術者・現場担当者自身が、画像データのアップロードからアノテーション、AIモデルの構築・評価・運用までを、CarbConnect(R)上でシームレスに実行できるようになります。AI活用に必要だった専門人材への依存や外部委託の壁を取り除き、「データを持つ現場」がそのまま「AIを創り、使う現場」へと変わる研究・業務プロセスの根本的な変革を実現します。 |
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開発の背景 |
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研究機関や検査現場には、顕微鏡画像をはじめとする高品質な実験・観察データが蓄積されています。しかしながら、これらのデータは十分に活用されないまま埋もれているのが現状です。 |
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AIの活用にはプログラミングスキル、計算資源、専門的な開発体制が必要とされ、現場主導での導入は困難でした。また、データが分散していることで知見の共有や判定基準の標準化、研究の再現性確保にも課題がありました。 |
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こうした課題を背景に、国の科学技術政策においても、実験データとAIを融合させた研究プロセスの変革や、あらゆる分野の研究者がAIを活用できる環境の整備が推進されています。「AI Studio」は、良質な研究データの蓄積・管理と、現場主導によるAI活用を両立する実践的な基盤として開発されました。 |
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「AI Studio」の概要 |
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「AI Studio」は、各種データを活用したAIモデルの構築・評価・活用を、専門的なAI開発スキルなしで実現する機能群です。データの蓄積・共有にとどまらず、「簡易的なAIモデル開発と実装」までをプラットフォーム上で一体化しました。 |
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主な機能(順次、追加実装予定): |
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■ 各種データのアップロード・クラウド管理 |
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■ チーム内外でのデータ共有・コメント・ディスカッション |
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■ 画像へのアノテーション(ラベリング) |
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■ ラベル付きデータを用いたAIモデルの構築(AI Studioによるノーコード対応) |
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■ AIモデルの評価・精度確認 |
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■ 構築したAIの業務・研究への活用 |
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■ 複数拠点・複数ユーザーでのデータ・AIモデルの共同利用 |
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■ 継続的なデータ蓄積によるAIモデルの高度化・再学習(AI-readyデータセットの形成) |
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本機能の新規性 |
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従来のAI開発は、専門人材や外部委託に依存し、データの収集・加工・モデル構築がそれぞれ分断されていました。本機能は、このプロセスを刷新します。 |
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従来の課題 |
CarbConnect(R) AI Studio |
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個人・施設ごとに分散 |
クラウド上で統合管理・共有・検索 |
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専門人材・外部委託に依存 |
現場ユーザー自身がモデル構築・評価 |
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データ収集とAI開発が分断 |
収集~構築~活用まで一気通貫 |
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蓄積されても再利用されにくい |
蓄積するほどモデルが改善される循環型設計 |
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本機能の特長 |
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■ データとAIの一体化:各種データの収集・共有・解析・AI活用をワンプラットフォームで完結。アノテーションからAIモデル構築・評価まで同一環境で実行できます。 |
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■ コミュニケーションとデータ活用の連動:コメント・ディスカッション機能により、チーム内外での知見共有とデータ解析が自然につながります。 |
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■ 研究データ基盤としての役割:分散していたデータを統合し、管理・保存・共有・活用を一体化。研究データのナレッジベース化を支援します。 |
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■ 継続的なモデル進化:データが蓄積されるほどAIモデルの精度が向上する循環型設計。AI-readyデータセットの形成を促進します。 |
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■ 実運用への接続:既存アプリケーションとの連携により、構築したAIを業務・研究に展開できます。 |
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想定ユースケース |
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■ 複数拠点で画像データを共有しながら共同解析・議論 |
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■ 過去の蓄積データを活用した組織独自のAIモデル構築 |
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■ 判定基準の標準化・再現性の向上による品質管理の高度化 |
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■ 教育用途としてのデータ蓄積・ナレッジベース化 |
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■ データ蓄積→モデル改善→再利用の継続サイクルによる研究・業務の生産性向上 |
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■ 探索的研究におけるデータ活用 |
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今後の展望 |
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データとAIを統合し、研究プロセスそのものを進化させるプラットフォーム |
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当社は、CarbConnect(R)を、単なるAI開発支援ツールに留まらず、データ駆動型の研究・業務プロセスを現場に実装するための基盤と位置づけております。 |
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日々の研究・業務活動において生成されるデータを継続的に蓄積し、管理・共有・解析・モデル化・再活用という一連のサイクルを通じて、新たな知見の創出や業務改善へと結びつける仕組みの構築を目指してまいります。 |
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専門組織に依存することなく、現場主体でAIモデルの継続的な高度化を可能とし、データ・モデル・現場の好循環を形成することで、研究・業務全体の生産性向上に寄与する所存です。 |
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今後も当社は、CarbConnect(R)を通じて、科学研究の高度化・加速化ならびに産業現場におけるデータ活用の深化に貢献してまいります。特に、国内外で進む実験データとAI技術の融合による研究変革の潮流において、大学・研究機関をはじめとするアカデミア領域との連携を一層強化し、研究者が自らの手でデータを知見へと転換できる環境の普及に取り組んでまいります。 |
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サービス概要 |
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サービス名:CarbConnect(R)「AI Studio」 |
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カーブジェン株式会社について |
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カーブジェンは、プログラム医療機器(SaMD)の承認取得をはじめとする先進的な技術を通じて、ライフサイエンス分野における診断支援、研究の効率化、品質管理の標準化・自動化を推進しています。熟練技術者の不足や地域の格差といった社会課題の解決に取り組み、正確かつ迅速な結果を提供することで、医療や産業の現場を支援しています。 また、AI 技術とデジタルプラットフォームを活用し、研究用途 AI、自治体・産業 DX まで、科学的根拠に基づく意思決定を支えるソリューションを提供しています。
2026年2月にはインド政府主催「AI Impact Summit2026-世界TOP10」に選出されたほか、東京都主催「Tokyo Social Innovation Tech Award 2024」を受賞するなど、国内外で数々のアワードを受賞。産官学との連携によるオープンイノベーションを通じて、未来の地域・医療・研究の共創にも力を注いでいます。 URL:https://carbgem.com/
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