国産のLLM（大規模言語モデル）を開発するカラクリ株式会社が、科学研究をAIで支援する「AI for Science」の分野に本格的に乗り出しました。この取り組みの第一歩として、東京大学大学院新領域創成科学研究科と、グローバルAI企業であるUpstage AI株式会社と共同で、科学研究支援プロジェクトをスタートしたことを発表しました。
「AI for Science」とは？
「AI for Science」とは、AI（人工知能）の技術を科学研究に応用し、研究をより速く、より効率的に進めるための新しいアプローチです。現在の科学研究では、たくさんのデータを扱う複雑さや、ベテラン研究者の「経験と勘」に頼りがちな部分があり、研究の進む速さや、同じ結果を再現できるかどうかに課題があると考えられています。
カラクリは、これらの課題を解決するために、まずはデータや知識をうまく活用できていない部分に焦点を当て、将来的にはベテラン研究者の持つ「暗黙の知識」もAIで共有・活用できるようにすることを目指しています。
カラクリの強み：LLMと現場でのAI活用力
カラクリがこの分野で活躍できるのは、「高性能なLLMを開発する力」と「実際に現場でAIを役立てる力」を両方持っているからです。
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高性能LLMで知識を整理: カラクリは、お客様サポートの分野でLLMを使い、複雑な知識を整理し、質問への回答精度を大きく高めてきた実績があります。この技術は、研究論文や資料に埋もれている専門知識を正確に見つけ出し、活用するのに役立ちます。
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AIで「経験と勘」をデータ化: これまでベテラン研究者の経験に頼りがちだった実験条件の設定なども、AI解析ツールを使ってデータに基づいた判断に変えてきました。これにより、実験の成功率を高め、開発のスピードアップに貢献することを目指します。
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独自のLLM開発力: カラクリは、経済産業省やNEDOが進める「GENIAC」というプロジェクトに選ばれており、国内でもトップクラスの性能を持つLLMシリーズ「KARKURI LM」を提供しています。用途に合わせたAIモデルを作る高い技術力も持っています。
東京大学・Upstage社との共同プロジェクト
今回の共同プロジェクトは、AI、特に「生成AI」を使って、科学的な発見のプロセスを大きく変えることを目的としています。
研究を遅らせる「非テキスト情報」の課題
最近の科学研究では、データがどんどん増えて多様になっています。しかし、グラフや図、表などの「テキストではない情報」（非構造化データ）をうまく処理できないシステムが多く、データの質を評価するのが難しいという問題があります。この問題が、研究結果の分析や検証、共有の効率を下げているのです。
3つの組織の力が一つに
この課題を解決するため、3つの組織がそれぞれの強みを持ち寄ります。
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カラクリ株式会社: AIを実際に研究に組み込む技術や、システムを作る技術を提供します。
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東京大学（岡田教授）: 理論的な知識と、研究をリードする役割を担います。
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Upstage AI株式会社: 大規模言語モデル（LLM）や、文書から高度な情報を読み取る技術を使って、データの分析や特徴を明らかにします。
このプロジェクトでは、Upstageとカラクリが共同で開発した、日本語の性能で国内開発モデルとしてトップクラスの評価を受けた高性能LLM「Syn Pro」を活用することを目指します。AIを単なる計算ツールとしてではなく、研究者の思考や推論を助けるパートナーとして位置づけ、自動化され、透明性があり、協力しやすい新しいAI研究モデルの確立を目指します。
東京大学の岡田教授は、「AIは科学を変える力を持っていますが、その前提となる『データの構造化』の重要性は、これまで十分に認識されてきませんでした。この三者連携によるAIの取り組みが、ヘルスケアや製造業をはじめとする幅広い産業領域においても真の価値を発揮できる環境を築くことが私の使命です。」とコメントしています。
Upstage AI株式会社の代表取締役である松下紘之氏も、「このプロジェクトチームが一体となって新たな力を生み出すことで、AIが日本の科学研究、そしてその先の産業発展の可能性を大きく切り拓いていく未来を見据えています。」と語り、プロジェクトへの大きな期待を示しています。
カラクリは「FriendlyTechnology」というビジョンを掲げ、LLMと高度なAI実装力で、産業や研究の分野でデジタル変革を進めるAIスタートアップです。カスタマーサポート向けのSaaS事業で、高島屋、SBI証券、セブン-イレブン・ジャパン、星野リゾートなど、さまざまな業界のトップ企業に選ばれ続けています。
カラクリ株式会社について、さらに詳しく知りたい方は、以下のウェブサイトをご覧ください。
